GRÁFICOS DE CONTROLE DE XBARRA PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS COM REGRA ESPECIAL DE DECISÃO
|
|
- Artur Bennert da Cunha
- 5 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de GRÁFICOS DE CONTROLE DE XBARRA PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS COM REGRA ESPECIAL DE DECISÃO Alex Ferrari Monteiro (FEG-UNESP) montyrex2@hotmail.com Antônio Fernando Branco Costa (FEG-UNESP) fbranco@feg.unesp.br Este trabalho tem como finalidade estudar as propriedades de uma nova geração de gráficos de Shewhart, destinados ao monitoramento de processos de produção em que a qualidade dos itens produzidos é avaliada pelos valores de uma característiica mensurável X. Para esta nova geração de gráficos de Shewhart, propoe-se que a amostragem seja realizada, em um primeiro momento, com regra especial de decisão e em um segundo momento, como um processo autocorrelacionado. Na regra especial de decisão, é feita uma média de n valores, e este valor médio é comparado com os limites do gráfico de Shewhart para observações individuais. Se este ponto médio cair fora dos limites de controle e ser menor ou igual a um L estabelecido, ocorre um alarme e o processo retorna ao início, caso contrário, o processo continua até obter este alarme. Neste projeto, propomos que o alarme ocorra apenas quando um segundo ponto cair fora dos limites de controle, e sob a condição de que este ponto seja menor ou igual a um L estabelecido. Tal estratégia de decisão observa-se na prática, pois, em geral, o usuário se sente inseguro em interromper o processo logo após a ocorrência do primeiro ponto fora dos limites de controle. No processo autocorrelacionado, o parâmetro X é dependente de um X anterior através de um coeficiente autoregressivo.neste processo os parâmetros do modelo autoregressivo são conhecidos e a autocorrelação é positiva. O desempenho das cartas de controle é medido pelo NMA - número médio de amostras até o sinal (Costa et al. 2005). Por meio de simulações, pretende-se estudar o desempenho dos gráficos de Shewhart com regra especial de decisão e autocorrelação. Palavras-chaves: Gráfico de Shewhart, Limites de Controle, Processo Autocorrelacionado, Regra Especial de Decisão
2 1. Introdução e Justificativa Os gráficos de controle surgiram em 1924, quando Shewhart, então funcionário da Bell Laboratories, publicou relatório técnico visando divulgar os fundamentos de uma técnica estatística destinada ao monitoramento de processos. No início, como era de se esperar, poucos acreditaram no potencial desta nova técnica. Pouco a pouco, no entanto, os gráficos de controle ganharam fama de serem ferramentas poderosas de monitoramento. A década de 70 pode ser considerada como a década dos gráficos de Shewhart; o lema da época era: só se assegurar qualidade de processos que estejam sob o monitoramento de gráficos de Shewhart. Esta intensa utilização dos gráficos de Shewhart teve seu lado bom e seu lado ruim. O lado bom foi que o uso intenso dos gráficos de controle facilitou a divulgação de diversas técnicas estatísticas, especialmente desenvolvidas para o monitoramento de processos industriais. O lado ruim foi que, em função da pressão natural gerada pelo modismo da época, os gráficos de Shewhart passaram a ser utilizados de forma indevida, ou pior, em situações desnecessárias, caindo assim no descrédito. Ainda hoje, se sente o efeito deste modismo. De acordo com os fundamentos estabelecidos por Shewhart, sempre que um ponto é plotado fora dos limites de controle do gráfico, o responsável pelo processo deve interrompê-lo imediatamente, visando encontrar causas especiais que afetam a qualidade dos produtos, exemplo, um desgaste de ferramenta que altera a dimensão dos eixos que estão sendo manufaturados. Na prática, contudo, poucos são aqueles que seguem a regra estabelecida por Shewhart, a grande maioria prefere esperar o surgimento de um segundo ponto na região de ação, e além disso, só tomam a decisão drástica de parar o processo se este ponto não estiver muito longe do primeiro. Em função desta realidade, Wu e Spedding (2000) têm proposto um gráfico de Shewhart com regra especial de decisão conhecido como Synthetic Control Chart. Quando os gráficos de Shewhart estão em uso, uma amostra de tamanho n é extraída da linha de produção a cada intervalo de tempo h. Então, para cada amostra, obtém-se um ponto que corresponde ao valor de uma estatística de monitoramento, por exemplo, a média da amostra X. O gráfico de Shewhart sinaliza uma deterioração do processo sempre quando um ponto cai em sua região de ação; alternativamente, o Synthetic Control Chart sinaliza somente quando um segundo ponto cai na região de ação, e sob a condição de que o número de amostras entre os dois pontos que caíram na região de ação, não seja superior a um L estabelecido. O Synthetic Control Chart que aqui chamaremos de Gráfico de Shewhart com Regra Especial de Decisão, tem sido objeto recente de pesquisa, ver Wu e Spedding (2000, 2000a), Wu e Yeo (2001), Wu et al. (2001), Calzada e Scariano (2001), ou Davis e Woodall (2002). As cartas de controle são habitualmente planejadas e avaliadas assumindo que observações consecutivas do processo são independentes e identicamente distribuídas (i.i.d.), entretanto esta hipótese é freqüentemente violada na prática, pois observações da variável de monitoramento de muitos processos são correlacionadas. Os processos de manufatura, em geral, são regidos por elementos inerciais, e quando o intervalo entre observações torna-se pequeno em relação a estas forças, elas se tornam correlacionadas ao longo do tempo (Montgomery, 2001). Se a autocorrelação na variável sob monitoramento é uma causa especial, deve-se tentar eliminá-la. Por outro lado, se ela é parte inerente da variabilidade resultante de causas comuns e não pode ser removida, deve-se levá-la em consideração no planejamento das cartas de controle, evitando-se estimativas incorretas de seus parâmetros, que refletem em aumento na 2
3 taxa de alarmes falsos ou no número de amostras necessárias para detecção de deslocamentos na média do processo (VANDER WIEL, 1996; REYNOLDS & LU, 1997; VAN BRACKLE, III & REYNOLDS, 1997; LU & REYNOLDS, 1999). 2. Descrição do Modelo e Resultados Obtidos Amostras de tamanho n são periodicamente retiradas do processo para a mensuração de uma determinada característica de qualidade X que segue o seguinte modelo de autocorrelação. X X, t=1,2,3,...,n (1) t t 1 Em processos autocorrelacionados, os limites de controle dependem diretamente do parâmetro, ou seja, quanto maior o valor deste parâmetro, os limites de controle serão mais largos, para uma mesma taxa de alarmes falsos. Neste estudo fixou-se um risco com alarmes falsos de 0,0027, ou seja, em média se tem um alarme falso a cada 370,4 amostras. Por meio de simulações ( corridas) obtiveram-se os limites do gráfico de controle para n=4, e de 0,2, 0,5 e 0,7. O código computacional para a obtenção, por meio de simulações, das propriedades dos gráficos de Shewhart de X com regra especial de decisão e para processos autocorrelacionados foi desenvolvido em linguagem FORTRAN. Sem perda de generalidade consideramos o tamanho das amostras n = 4, o desvio padrão do processo = 4 e a média em controle 0 = O código foi testado por meio de comparações com resultados teóricos obtidos por Davis e Woodall (2002), para regra especial de decisão e observações independentes. Na Tabela 1 são comparados os valores de K, fator de abertura dos limites de controle do gráfico de X, obtidos teoricamente e por meio de simulações. t L k teórico k simulação Erro(%) 2 2,088 2,080 0, ,164 2,155 0, ,218 2,195 1, ,263 2,245 0, ,295 2,275 0, ,322 2,305 0, ,349 2,325 1, ,367 2,345 0, ,385 2,365 0,839 Tabela 1 Fator K de abertura dos limites de controle, obtidos teoricamente e por meio de simulações Na Tabela 2, são comparados os valores teóricos e os obtidos por simulação, dos nmas - número médio de amostras até o sinal com o processo em controle (caracterizado por uma média igual a 1000,0 e desvio padrão de 4,0). L LIC LSC Nmas teórico Nmas calculado Erro (%) 2 995, , ,2 370,126 1, , , ,0 370,055 0, , , ,5 372,584 0, , , ,7 376,912 0, , , ,0 372,092 0,566 Tabela 2 Valores de nmas e erro percentual para = 1000 (processo em controle) 3
4 Na Tabela 3, são comparados os valores teóricos e os obtidos por simulação, dos nmas - número médio de amostras até o sinal com o processo fora de controle (caracterizado por uma média igual a 1004,0 e desvio padrão de 4,0). L LIC LSC Nmas teórico Nmas calculado Erro (%) 2 995, ,176 3,0 2,9531 1, , ,436 2,7 2,7535 1, , ,590 2,8 2,7406 2, , ,698 2,8 2,8115 0, , ,770 2,9 2,9142 0,490 Tabela 3 Valores de nmas e erro percentual para = 1004 De acordo com as Tabelas 1, 2 e 3, o erro percentual entre valores teóricos e os obtidos por simulação é pequeno, validando assim o uso do código computacional, e a estratégia de simulação, para o estudo do desempenho do gráfico de X com regra especial de decisão no monitoramento de processos autocorrelacionados. Cumpre informar que, para observações autocorrelacionadas, até o momento ainda não se tem expressões teóricas dos nmas. O erro percentual foi obtido da seguinte maneira: V V Erro % V T S 100 (2) sendo V T o valor teórico e V s o valor obtido por simulação. Uma vez obtidos os limites de controle para o processo independente, adota se o mesmo procedimento para obter os limites de controle para processos autocorrelacionados. Neste novo caso é necessário levar em conta o coeficiente de autocorrelação. São apresentados os limites de controle para de 0,2, 0,5, 0,7. Na Tabela 4 estão os limites de controle para o processo independente e autocorrelacionado com os valores de citados acima. = 0,0 = 0,2 = 0,5 = 0,7 L LIC LSC LIC LSC LIC LSC LIC LSC 2 995, ,16 995, ,86 993, , , , , ,31 995, ,04 993, , , , , ,39 994, ,16 993, , , , , ,49 994, ,26 992, , , , , ,55 994, ,35 992, , , , , ,61 994, ,40 992, , , , , ,65 994, ,48 992, , , , , ,69 994, ,51 992, , , , , ,73 994, ,54 992, , , ,1690 Tabela 4 Limites de controle para processos independente e autocorrelacionado com = 0,2, 0,5 e 0,7 A Tabela 4 mostra quanto os limites se alargam com o valor de em relação os limites de controle para o processo independente. Pode se notar que quanto maior o maior o alargamento dos limites de controle. Obtidos os limites de controle, foi criado um novo programa que calcula o número médio de amostras até o sinal para processos autocorrelacionados. As entradas deste programa são os limites inferiores e superiores obtidos e o parâmetro. Em alguns casos foi necessário fazer um ajuste fino nos limites de controle, pois alguns nmas estavam fora do intervalo considerado como satisfatório (entre 369 e 371, com o processo ajustado). Tal ajuste fino T 4
5 Nmas Nmas consiste em alargar os limites de controle quando o nmas for menor que 369 e estreitar os mesmos quando o nmas for maior que 371. As Figuras 1, 2, 3 e 4 mostram os nmas para diferentes desajustes na média para cada e diferentes valores de L. Estes nmas foram obtidos com os limites ajustados fi = 0,0 fi = 0,2 fi = 0,5 10 fi = 0, Média Figura 1 Nmas x Média para L = fi = 0,0 fi = 0,2 fi = 0,5 10 fi = 0, Média Figura 2 Nmas x Média para L = 4 5
6 Nmas Nmas fi = 0,0 fi = 0,2 fi = 0,5 10 fi = 0, Média Figura 3 Nmas x Média para L = fi = 0,0 fi = 0,2 fi = 0,5 10 fi = 0, Média 3. Comentários e Conclusões Figura 4 Nmas x Média para L = 8 O aumento da autocorrelação torna o gráfico de controle lento, ou seja, ele demora para detectar alterações no processo.uma maneira de reduzir este efeito da autocorrelação consiste em se trabalhar com a regra de decisão que sinaliza somente quando um segundo ponto cai na região de ação, e sob a condição de que o número de amostras entre os dois pontos que caíram na região de ação, não seja superior a um L estabelecido. Em geral, maiores valores de L tornam o gráfico mais ágil na sinalização. Referências CALZADA, M.E.; SCARIANO, S.M. The Robustness of the Synthetic Control Chart to Non-normality. Comminications in Statistics: Simulation and Computation 30, p ,
7 COSTA, A.F.B. Joint Economic Design of X and R Control Charts for Processes Subject to Two Independent Assignable Causes. IIE Transactions, v. 25, p , COSTA, A. F. B. Joint X and R Charts with Variable Parameters. IIE Transactions, v. 30, p , COSTA, A. F. B. Joint X and R Charts with Variable Sample Sizes and Sampling Intervals. Journal of Quality Technology, v. 31, p , COSTA, A.F.B.; RAHIM, M. A. Economic Design of X and R Charts Under Weibull Shock Models. Quality and Reliability Engineering International, v. 16, p , COSTA, A.F.B.; RAHIM, M. A. Economic Design of Charts with Variable Parameters: the Markov Chain Approach. Journal of Applied Statistics, v. 28, No 7, p , COSTA, A.F.B.; RAHIM, M. A. Joint X and R Charts with Two Stage Samplings. Quality and Reliability Engineering International, v. 20, p , COSTA, A.F.B.; RAHIM, M. A. Monitoring Process Mean and Variability with One Non-Central Qui-Square Chart. Journal of Applied Statistics, v. 31, No 10, p , 2004a. COSTA, A.F.B.; RAHIM, M. A. The Non-central Chi-square Chart with Two Stage Samplings. European Journal of Operation Research, in press, COSTA, A.F.B.; De MAGALHÃES, M.S. O Uso da Estatística de Qui-quadrado no Monitoramento de Processos. Gestão&Produção, (submetido), COSTA, A.F.B; EPPRECHT E.K; CARPINETTI, L.C.R Controle Estatístico de Qualidade, Editora Atlas, 2ª edição, COSTA, A.F.B.; De MAGALHÃES, M.S.; EPPRECHT E.K. The Non-central Chi-square Chart with Double Sampling to Control the Process Parameters. Brazilian Journal of Operation and Production Management (submetido), DAVIS, R.B.; WOODALL, W.H. Evaluating and Improving the Synthetic Control Chart. Journal of Quality Technology, v. 34, p , MONTGOMERY, D. C.; Introduction to Statistical Quality Control, 4 th ed., New York: John Wiley and Sons, 674 p., MONTGOMERY, D. C.; MASTRANGELO, C. M.; Some statistical process control methods for autocorrelated data; Journal of Quality Technology, v.23, p , RAHIM, M. A.; COSTA, A. F. B. Joint Economic Design of X and R Charts Under Weibull Shock Models. International Journal of Production Research. v. 28, p , REYNOLDS, M. R.; STOUMBOS, Z.G. Monitoring the Process Mean and Variance Using Individual Observations and Variable Sampling Intervals. Journal of Quality Technology, v. 33, p , REYNOLDS, M. R.; STOUMBOS, Z.G. Control Charts and the Efficient Allocation of Sampling Resources. Technometrics, v.46, p , REYNOLDS, M. R. Jr., LU, C.-W.; Control charts for monitoring processes with autocorrelated data, Nonlinear Analysis, Theory, Methods & Applications, v.30, p , VAN BRACKLE, III, L. N., REYNOLDS, M. R. Jr., EWMA and CUSUM control charts in the presence of correlation, Communication in Statistics- Simulation and computation, v.26, p , VANDER WIEL, S.A., Monitoring process that wander using integrated moving average models, Technometrics, v.38, p , WU, Z.; SPEDDING, T.A. A Synthetic Control Chart for Detecting Small Shifts in the Process Mean. Journal of Quality Technology, v. 32, p , WU, Z.; SPEDDING, T.A. Implementing Synthetic Control Charts. Journal of Quality Technology, v. 32, p , 2000a. 7
8 WU, Z.; YEO, S.H. Implementing Synthetic Control Charts for Attributes. Journal of Quality Technology, v. 33, p , WU, Z.; YEO, S.H.; SPEDDING, T.A. A Synthetic Control Chart for Detecting Fraction Nonconforming Increases. Journal of Quality Technology, v. 33, p ,
DIFERENTES ESTRATÉGIAS DE AMOSTRAGENS PARA REDUZIR O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO DESEMPENHO DO GRÁFICO DA MÉDIA
XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 2 a5 de outubro
Leia maisGRÁFICOS DE SHEWHART BASEADOS NA ESTATÍSTICA DE QUI- QUADRADO E COM REGRA ESPECIAL DE DECISÃO
7 a 3/9/5, Gramado, RS GRÁFICOS DE SHEWHART BASEADOS NA ESTATÍSTICA DE QUI- QUADRADO E COM REGRA ESPECIAL DE DECISÃO Marcela Aparecida Guerreiro Machado Departamento de Produção, UNESP Guaratinguetá, 1516-41,
Leia maisO uso da estatística de qui-quadrado No
O uso da estatística de qui-quadrado No controle de processos Antônio Fernando Branco Costa FEG/UNESP, Avenida Ariberto Pereira da Cunha, 333, CEP 1516-410, Bairro do Pedregulho, Guaratinguetá, SP e-mail:
Leia maisO EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO DESEMPENHO DO GRÁFICO DE CONTROLE EWMA
O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO DESEMPENHO DO GRÁFICO DE CONTROLE EWMA ROBERTO CAMPOS LEONI (UNESP) rcleoni@yahoo.com.br Antonio Fernando Branco Costa (UNESP) fbranco@feg.unesp.br Gráficos de controle são
Leia maisO efeito da autocorrelação no desempenho do gráfico de X e na produção de itens não conformes.
O efeito da autocorrelação no desempenho do gráfico de X e na produção de itens não conformes. Roberto Campos Leoni Antônio Fernando Branco Costa Marcela Aparecida
Leia maisMONITORING BIVARIATE PROCESSES WITH A SHEWHART CHART
MONITORING BIVARIATE PROCESSES WITH A SHEWHART CHART Antonio Fernando B. Costa Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá Campus de Guaratinguetá, São Paulo fbranco@feg.unesp.br
Leia maisO USO DA ESTATÍSTICA DE QUI-QUADRADO NO MONITORAMENTO DE PROCESSOS
O USO DA ESTATÍSTICA DE QUI-QUADRADO NO MONITORAMENTO DE PROCESSOS Antonio F. B. Costa UNESP, 56-4 Guaratinguetá, SP, fbranco@feg.unesp.br Maysa S. De Magalhães ENCE, 3-5 Rio de Janeiro, RJ, maysa@ibge.gov.br
Leia maisGRÁFICOS DE CONTROLE COM AMOSTRAGENS DUPLAS PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS BIVARIADOS
GRÁFICOS DE CONTROLE COM AMOSTRAGENS DUPLAS PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS BIVARIADOS Marcela A. G. Machado Departamento de Produção, UNESP Guaratinguetá, 56-40, SP, Brasil marcela@feg.unesp.br Antonio
Leia maisGráficos de controle de EWMA e de para monitoramento de processos autocorrelacionados
Gráficos de controle de EWMA e de para monitoramento de processos autocorrelacionados FERNANDO ANTONIO ELIAS CLARO ANTONIO FERNANDO BRANCO COSTA MARCELA APARECIDA GUERREIRO MACHADO UNESP - Guaratinguetá
Leia maisUm Estudo do Comportamento dos Gráficos de Controle Construídos Via Metodologia de Geoestatística
XIII SIMPEP - Bauru, SP, Brasil, 6 a 8 de Novembro de 006 Um Estudo do Comportamento dos Gráficos de Controle Construídos Via Metodologia de Geoestatística Fabiane Renata de Santana Yassukawa (UFMG) fabianesy@yahoo.com.br
Leia maisESTUDO DAS PROPRIEDADES DOS GRÁFICOS DE SHEWHART COM REGRA ESPECIAL DE DECISÃO VIA SIMULAÇÕES
7 a 30/09/05, Gramao, RS ESTUDO DAS PROPRIEDADES DOS GRÁFICOS DE SHEWHART COM REGRA ESPECIAL DE DECISÃO VIA SIMULAÇÕES Anré Sará Barbosa FEG Faculae e Engenharia e Guaratinguetá, UNESP R. Ariberto Pereira
Leia maisUM MODELO DE REGRESSÃO LINEAR PARA OBTENÇÃO DO LIMITE DE CONTROLE DO GRÁFICO DE Z
UM MODELO DE REGRESSÃO LINEAR PARA OBTENÇÃO DO LIMITE DE CONTROLE DO GRÁFICO DE Z Roberto Campos Leoni (UNESP/AEDB ) rcleoni@yahoo.com.br Marcela Aparecida Guerreiro Machado (UNESP ) marcelagmachado@yahoo.com.br
Leia maisPLANEJAMENTO ECONÔMICO DOS GRÁFICOS DE CONTROLE DE X PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS
PLANEJAMENTO ECONÔMICO DOS GRÁFICOS DE CONTROLE DE X PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS Bruno Chaves Franco (UNESP) franco_sjc@yahoo.com.br Antonio Fernando Branco Costa (UNESP) fbranco@feg.unesp.br
Leia maisCOMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS UTILIZADOS NO TRATAMENTO DE DADOS AUTOCORRELACIONADOS NO CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO
COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS UTILIZADOS NO TRATAMENTO DE DADOS AUTOCORRELACIONADOS NO CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO Fernando de Jesus Moreira Junior (UFSM) fmjunior@smail.ufsm.br Enio Junior Seidel (UFSM)
Leia maisProposta de uma carta de controle estatístico de dados autocorrelacionados
Proposta de uma carta de controle estatístico de dados autocorrelacionados Fernando de Jesus Moreira Junior (UFRGS) fmjunior@ufrgs.br Carla Schwengber ten Caten (UFRGS) tencaten@producao.ufrgs.br Resumo
Leia maisTítulo - Actas das 4. as Jornadas de Engenharia Hidrográfica Autor - Instituto Hidrográfico Tiragem exemplares Edição e paginação - Instituto
ACTAS Lisboa Título - Actas das 4. as Jornadas de Engenharia Hidrográfica Autor - Instituto Hidrográfico Tiragem - 230 exemplares Edição e paginação - Instituto Hidrográfico, 2016 Impressão e acabamento
Leia maisObtenção dos projetos ótimos de gráficos de X utilizando o Matlab. Robson Silva Rossi 1 FEMEC
Obtenção dos projetos ótimos de gráficos de X utilizando o Matlab. Robson Silva Rossi 1 FEMEC robsonsilvarossi@yahoo.com.br Aurélia Aparecida de Araújo Rodrigues 2 FAMAT aurelia@famat.ufu.br Resumo Foi
Leia maisAplicação do gráfico de controle por grupos em uma indústria manufatureira do estado do Ceará
Aplicação do gráfico de controle por grupos em uma indústria manufatureira do estado do Ceará João Welliandre Carneiro Alexandre (UFC) jwca@ufc.br Luiz Fernando M. Rodrigues (ESMALTEC) qualidade@esmaltec.com.br
Leia maisQualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Processos.
Roteiro da apresentação 1 Controle de Qualidade Lupércio França Bessegato 2 3 4 UFMG Especialização em Estatística Setembro/2008 5 6 7 8 Gráfico de Controle de Shewhart Hipóteses do gráfico de controle
Leia maisEspecialização em Métodos Estatísticos Computacionais
Gráfico de Controle por Variáveis Roteiro 1. Construção de Gráficos de Controle de X e R 2. Análise de Desempenho dos Gráficos X e R 3. Alternativas para Monitoramento da Dispersão 4. Regras Suplementares
Leia maisInfluência do Tamanho Amostral no Planejamento Econômico para Controle On-Line de Processo por Atributo com Erros de.
Influência do Tamanho Amostral no Planejamento Econômico para Controle On-Line de Processo por Atributo com Erros de 1. Introdução: Classificação Lupércio França Bessegato 1 Roberto da Costa Quinino 2
Leia maisQualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Gráficos com.
Roteiro da apresentação 1 Controle de Qualidade Lupércio França Bessegato 2 3 4 UFMG Especialização em Estatística Setembro/2008 5 6 7 8 Monitoramento da Média Gráfico de Controle de CUSUM e de EMWA Além
Leia maisUMA ABORDAGEM GEOMÉTRICA PARA ILUSTRAR O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO GRÁFICO DE CONTROLE T2 DE HOTELLING
Curitiba, PR, Brasil, 07 a 0 de outubro de 04. UMA ABORDAGEM GEOMÉTRICA PARA ILUSTRAR O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO GRÁFICO DE CONTROLE T DE HOTELLING Roberto Campos Leoni (UNESP ) rcleoni@yahoo.com.br
Leia maisO efeito da autocorrelação no planejamento das cartas de controle de X e EWMA
Gest. Prod., São Carlos, v. 0, n. 1, p. 98-110, 013 O efeito da autocorrelação no planejamento das cartas de controle de X e EWMA Te effect of te autocorrelation on te design of te X and EWMA control carts
Leia maisGRÁFICOS DE CONTROLE 3D APLICADOS A PROCESSOS PARALELOS EM UMA INDÚSTRIA MANUFATUREIRA DO ESTADO DO CEARÁ
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. GRÁFICOS DE CONTROLE 3D APLICADOS A PROCESSOS PARALELOS EM UMA INDÚSTRIA MANUFATUREIRA DO ESTADO DO CEARÁ João Welliandre Carneiro Alexandre (UFC) jwca@ufc.br
Leia maisREVISÃO E CLASSIFICAÇÃO DAS PRINCIPAIS LINHAS DE PESQUISAS SOBRE GRÁFICOS DE CONTROLE DESENVOLVIDAS NAS ÚLTIMAS DUAS DÉCADAS
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 REVISÃO E CLASSIFICAÇÃO DAS PRINCIPAIS LINHAS DE PESQUISAS SOBRE GRÁFICOS DE CONTROLE DESENVOLVIDAS NAS ÚLTIMAS DUAS DÉCADAS Cassio Eduardo Faria Sobue
Leia maisGRÁFICOS X E R COM AMOSTRAGENS EM DOIS ESTÁGIOS
GÁFICOS X E COM AMOSTAGENS EM DOIS ESTÁGIOS A. F. B. COSTA Departamento de Produção C. P. 5, Guaratinguetá, S. P., Brazil When joint X and charts are in use, samples of fixed size are regularly taken from
Leia maisANÁLISE DO DESEMPENHO DE GRÁFICOS DE CONTROLE DA VARIÂNCIA COM PARÂMETRO ESTIMADO
ANÁLISE DO DESEMPENHO DE GRÁFICOS DE CONTROLE DA VARIÂNCIA COM PARÂMETRO ESTIMADO Pedro Carlos Oprime (DEP/UFSCar) pedro@dep.ufscar.br Gilberto Miller Devos Ganga (DEP/UFSCar) ganga@dep.ufscar.br O objetivo
Leia maisCONSTRUÇÃO, USO E ANÁLISE DE DESEMPENHO DE GRÁFICOS DE CONTROLE COM LIMITES ASSIMÉTRICOS E PARÂMETROS VARIADOS
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 CONSTRUÇÃO, USO E ANÁLISE DE DESEMPENHO DE GRÁFICOS DE CONTROLE COM LIMITES ASSIMÉTRICOS E PARÂMETROS VARIADOS Celso Luiz Goncalves (UFSCar ) celso_luiz_goncalves@yahoocombr
Leia maisControle Estatístico de Qualidade para Processos Climatológicos Autocorrelacionados
Controle Estatístico de Qualidade para Processos Climatológicos Autocorrelacionados Luiz André R. dos Santos 1, Fábio C. Conde 1, Mozar de A. Salvador 1, Andrea M. Ramos 1, Larissa S. F. C. dos Santos
Leia maisUma abordagem de análise para o Controle Estatístico de Processo com dados autocorrelacionados
XXIV Encontro Nac. de Eng. de Produção - Florianópolis, SC, Brasil, 0 a 0 de nov de 2004 Uma abordagem de análise para o Controle Estatístico de Processo com dados autocorrelacionados Fernando Moreira
Leia maisANÁLISE COMPARATIVA DE CARTAS DE CONTROLE PARA DADOS DE ATRIBUTOS NÃO- CONFORMES
ANÁLISE COMPARATIVA DE CARTAS DE CONTROLE PARA DADOS DE ATRIBUTOS NÃO- CONFORMES Izabelle Cristine Hannemann de Freitas (PUCPR ) izabelle-hannemann@hotmail.com Lee Vinagre Monteiro (PUCPR ) lee_vinagre@hotmail.com
Leia maisMODELOS ARIMA PARA MONITORAÇÃO DA QUALIDADE DA PRODUÇÃO DA INDÚSTRIA TÊXTIL OESTE LTDA
MODELOS ARIMA PARA MONITORAÇÃO DA QUALIDADE DA PRODUÇÃO DA INDÚSTRIA TÊXTIL OESTE LTDA Orientadora: Dra. Maria Emília Camargo Co-Orientadora: Dra. Suzana Leitão Russo Bolsistas de Apoio Técnico: Jonas
Leia maisEXPANSÃO DOS LIMITES DE CONTROLE DAS CARTAS DE SHEWHART CONSIDERANDO A SIGNIFICÂNCIA PRÁTICA
EXPANSÃO DOS LIMITES DE CONTROLE DAS CARTAS DE SHEWHART CONSIDERANDO A SIGNIFICÂNCIA PRÁTICA FABRICIO MARTINS DA COSTA (UFSCar) fabricio_estatistico@hotmail.com Pedro Carlos Oprime (UFSCar) pedro@dep.ufscar.br
Leia maisGRÁFICOS DE CONTROLE PARA O MONITORAMENTO DO VETOR DE MÉDIAS DE PROCESSOS BIVARIADOS AUTOCORRELACIONADOS
XXXI ENCONRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Belo Horizonte, MG, Brasil, 4 a 7 de outubro de 11. GRÁFICOS DE CONROLE PARA O MONIORAMENO DO VEOR DE MÉDIAS DE PROCESSOS BIVARIADOS AUOCORRELACIONADOS Daniel
Leia maisAPLICAÇÃO DE TÉCNICAS TRADICIONAIS E D~ SÉRIES TEMPORAIS NO CONTROLE ESTATíSTICO DA QUALIDADE
Ciência e Natura, Santa Maria, 18: 49-59, 1996 49 APLICAÇÃO DE TÉCNICAS TRADICIONAIS E D~ SÉRIES TEMPORAIS NO CONTROLE ESTATíSTICO DA QUALIDADE Maria Emilia Camargo e Helio Ricardo Friedrich Departamento
Leia maisComparação entre gráficos de controle para resíduos de modelos
Comparação entre gráficos de controle para resíduos de modelos Danilo Cuzzuol Pedrini (UFRGS/PPGEP, RS, Brasil) danilo@producao.ufrgs.br UFRGS R. Osvaldo Aranha, 99, 5º andar, CEP: 90035-190, Porto Alegre-RS
Leia maisEficiência do gráfico de controle EWMA em função de diferentes quantidades e posições de causas especiais
Eficiência do gráfico de controle EWMA em função de diferentes quantidades e posições de causas especiais João Marcos Ramos de Moraes (UFV) jaum_55@hotmail.com José Ivo Ribeiro Júnior (UFV) jivo@ufv.br
Leia maisPalavras-Chave: Gráficos de Controle Especiais, Geoestatística.
Estudo de Cartas Especiais e Geoestatística no Controle Estatístico de Processos Bruna Fernanda Viotto Oliveira¹ Edilson Ferreira Flores² RESUMO O presente estudo teve como objetivo explorar as técnicas
Leia maisUSO DE NÚCLEOS ESTIMADORES NA CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS DE CONTROLE DE SHEWHART PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS
USO DE NÚCLEOS ESTIMADORES NA CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS DE CONTROLE DE SHEWHART PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS Lupércio França Bessegato 1, Alan de Paiva Loures 2, Fernando Luiz Pereira de Oliveira 3 Resumo: Das
Leia maisQualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Inspeção de qualidade
Roteiro da apresentação Controle de Qualidade 2 3 Lupércio França Bessegato UFMG Especialização em Estatística 4 5 Abril/2007 6 7 Exemplo: Sacos de Leite : Volume de cada saco (ml) do Controle Estatístico
Leia maisUma Análise de Desempenho de Gráficos de Controle Multivariados. Rodrigo Luiz P. Lara 1, José Ivo Ribeiro Júnior 2, Rafael L. R.
ISSN: 2317-0840 Uma Análise de Desempenho de Gráficos de Controle Multivariados Rodrigo Luiz P. Lara 1, José Ivo Ribeiro Júnior 2, Rafael L. R. Oliveira 3 1,2 DET-UFV: Universidade Federal de Viçosa, Viçosa-MG.
Leia maisFundamentos do Controle Estatístico do Processo
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo Roteiro 1. Introdução 2. Monitoramento de Processos 3. Etapa Inicial: Estabilização e Ajuste do Processo 4. Estimação da Variabilidade 5. Referências Introdução
Leia maisControle Estatístico de Processos Multicanal
Bruno Francisco Teixeira Simões Controle Estatístico de Processos Multicanal Tese de Doutorado Tese apresentada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção do Departamento de Engenharia Industrial
Leia maisCOMPARAÇÃO DO DESEMPENHO ENTRE OS GRÁFICOS DE CONTROLE X-BARRA E T - STUDENT VARIANDO- SE O NÚMERO E O TAMANHO DAS AMOSTRAS
COMPARAÇÃO DO DESEMPENHO ENTRE OS GRÁFICOS DE CONTROLE X-BARRA E T - STUDENT VARIANDO- SE O NÚMERO E O TAMANHO DAS AMOSTRAS Flavio Luiz Mazocco (UFSCar ) mazocco@hotmail.com Germano Mendes Rosa (IFMG )
Leia maisEmprego de Técnicas Estatísticas para Validar a Hipótese de Independência em Gráficos de Controle
Emprego de Técnicas Estatísticas para Validar a Hipótese de Independência em Gráficos de Controle Roberto Campos Leoni rcleoni@yahoo.com.br AEDB Nilo Antonio de Souza Sampaio nilo.samp@terra.com.br AEDB
Leia maisQualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Inspeção de qualidade
Roteiro da apresentação Controle de Qualidade 1 2 3 Outras técnicas Lupércio França Bessegato UFMG Especialização em Estatística 4 5 Setembro/2008 6 7 do Processo de produzir itens de acordo com as especificações
Leia maisDESEMPENHO DE CARTAS DE CONTROLE NÃO PARAMÉTRICAS PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS BASEADAS EM NÚCLEO ESTIMADORES
XI Simpósio de Mecânica Computacional II Encontro Mineiro de Modelagem Computacional Juiz de Fora, MG, 28-30 de Maio de 2014 DESEMPENHO DE CARTAS DE CONTROLE NÃO PARAMÉTRICAS PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS BASEADAS
Leia maisEspecialização em Métodos Estatísticos Computacionais
Controle de Qualidade II 1. Capacidade de Processo Roteiro 2. Avaliação da Qualidade de Medidas 3. Inspeção por Amostragem 4. Referências Capacidade de Processo Prof. Lupércio F. Bessegato 1 Roteiro 1.
Leia maisCONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO: ABORDAGEM MULTIVARIADA PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO: ABORDAGEM MULTIVARIADA PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS Liane Werner Departamento de Estatística / UFRGS Av. Bento Gonçalves, 9500 - Porto Alegre -RS E-mail: WERNER@MAT.UFRGS.BR
Leia maisObtenção do NMA do Gráfico de Controle de Regressão
Obtenção do NMA do Gráfico de Controle de Regressão Danilo Cuzzuol Pedrini (UFRGS) danilo@producao.ufrgs.br Carla Schwengber ten Caten (UFRGS) tencaten@producao.ufrgs.br Resumo: Para a aplicação dos gráficos
Leia maisROBERTO CAMPOS LEONI ESTUDO DO DESEMPENHO DOS GRÁFICOS DE CONTROLE QUANDO A MÉDIA DO PROCESSO OSCILA DE ACORDO COM O MODELO AR(1)
ROBERTO CAMPOS LEONI ESTUDO DO DESEMPENHO DOS GRÁFICOS DE CONTROLE QUANDO A MÉDIA DO PROCESSO OSCILA DE ACORDO COM O MODELO AR(1) Dissertação apresentada à Faculdade de Engenharia do Campus de Guaratinguetá,
Leia maisGráficos de controle de Shewhart para o monitoramento de um processo de fixação de vidro automotivo
Gráficos de controle de Shewhart para o monitoramento de um processo de fixação de vidro automotivo Roberto Campos Leoni roberto.leoni@aedb.br AEDB Bianca Aparecida Reis Rios biancaolivier.rios@gmail.com
Leia maisCartas de controle para variáveis
WHITE PAPER SOBRE O ASSISTENTE DO MINITAB Este artigo é parte de uma série de artigos que explicam a pesquisa conduzida pelos estatísticos do Minitab para desenvolver os métodos e verificações de dados
Leia mais4 Medida de desempenho do gráfico de controle
4 Medida de desempenho do gráfico de controle Neste capítulo, são apresentadas as ferramentas que nos permitem comparar o desempenho do gráfico utilizado por Kang & Albin (2000) para monitorar perfis lineares,
Leia maisCONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE
CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE Ralph S. Silva http://www.im.ufrj.br/ralph/ceq.html Departamento Métodos Estatísticos Instituto de Matemática Universidade Federal do Rio de Janeiro Março-Julho/2012 Sumário
Leia mais4 Análise de Desempenho dos Gráficos tipo Shewhart para o Controle Estatístico da Dispersão
4 Análise de Desempenho dos Gráficos tipo Shewhart para o Controle Estatístico da Dispersão Neste capítulo são obtidas as medidas desempenho dos gráficos de controle de Shewhart descritos no Capítulo 2
Leia maisGráfico de Controle por Variáveis
Principais Gráficos de Variáveis Gráfico de Controle por Variáveis Gráfico de Média X Gráfico de Ampitude R Gráfico de Variância S 2 Gráfico de Desvio-padrão S Construção dos Gráficos de Controle X e R
Leia maisPROJETO ESTATÍSTICO DO GRÁFICO DE CONTROLE DE X_BARRA COM TAMANHO DA AMOSTRA E INTERVALO VARIÁVEIS
Salvador, BA, Brasil, 8 a de outubro de 3. PROJETO ESTATÍSTICO DO GRÁFICO DE CONTROLE DE X_BARRA COM TAMANHO DA AMOSTRA E INTERVALO VARIÁVEIS Roberto Campos Leoni (AEDB ) rcleoni@yahoo.com.br Nilo Antonio
Leia maisFundamentos do Controle Estatístico do Processo
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo 1. Introdução Roteiro 2. Monitoramento de Processos 3. Etapa Inicial: Estabilização e Ajuste do Processo 4. Estimação da Variabilidade 5. Referências Introdução
Leia maisMétodo de estimativa dos limites da carta de controle não paramétrica que monitora simultaneamente a média e variância
Gest. Prod., São Carlos http://dx.doi.org/0.590/004-530x445-4 Método de estimativa dos limites da carta de controle não paramétrica que monitora simultaneamente a média e variância Method for determining
Leia maisPREVISÃO E CONTROLE DE ENERGIA
PREVISÃO E CONTROLE DE ENERGIA Eliane da Silva Christo (UFF) eliane.ch@gmail.com MIRLEY BITENCOURT FERREIRA (UFF) mirleybit@hotmail.com Um dos componentes mais importantes de infra-estrutura no processo
Leia maisÍndices de capacidade do processo: comparação entre índices tradicionais e índices para gráficos de controle de regressão
Índices de capacidade do processo: comparação entre índices tradicionais e índices para gráficos de controle de regressão Fernanda Siqueira Souza (PPGEP/UFRGS) fe_ssouza@producao.ufrgs.br Danilo Cuzzuol
Leia maisCADERNOS DO IME Série Estatística
CADERNOS DO IME Série Estatística Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ Rio de Janeiro RJ - Brasil ISSN 1413-9022 / v. 27 p. 13-27, 2009 CÁLCULO DO NMA DO GRÁFICO DE CONTROLE DE REGRESSÃO Danilo
Leia maisEixo Temático: Estratégia e Internacionalização de Empresas ANÁLISE DE PARÂMETROS DA QUALIDADE DA ÁGUA ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DOS GRÁFICOS CUSUM E EWMA
Eixo Temático: Estratégia e Internacionalização de Empresas ANÁLISE DE PARÂMETROS DA QUALIDADE DA ÁGUA ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DOS GRÁFICOS CUSUM E EWMA CHEMICAL WATER PARAMETERS INVESTIGATED BY CUSUM AND
Leia maisSIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a 11 de novembro de 2002, Rio de Janeiro/RJ A PESQUISA OPERACIONAL E AS CIDADES
PROJETO ÓTIMO DE GRÁFICOS DE CONTROLE DE PROCESSO POR ATRIBUTOS Carolina Nogueira Nolasco Astolfi Fernanda Correia Hamacher Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Departamento de Engenharia
Leia mais6 Referências bibliográficas
6 Referências bibliográficas BARROS, M.; SOUZA, R.C. Regressão Dinâmica. Núcleo de Estatística Computacional. PUC-Rio, 1995. BARROS, M. Processos Estocásticos. Rio de Janeiro. Papel Virtual, 2004. BROCKWELL,
Leia maisANÁLISE DE SENSIBILIDADE DO MODELO ECONÔMICO- ESTATÍSTICO PARA O GRÁFICO X COM PARÂMETROS VARIÁVEIS
A pesquisa Operacional e os Recursos Renováveis 4 a 7 de novembro de 3, Natal-RN ANÁLISE DE SENSIBILIDADE DO MODELO ECONÔMICO- ESTATÍSTICO PARA O GRÁFICO X COM PARÂMETROS VARIÁVEIS Maysa S. de Magalhães
Leia maisEm geral, as cartas de controle são otimizadas quando cada observação vem de uma distribuição normal, cada observação é independente e e apenas
Este artigo é parte de uma série de artigos que explicam a pesquisa conduzida pelos estatísticos do Minitab para desenvolver os métodos e verificações de dados usados no Assistente no Software Estatístico
Leia maisControle de Qualidade
Outras técnicas Controle de Qualidade Lupércio França Bessegato Especialização em Estatística Roteiro da apresentação 1 2 3 4 5 6 7 do Processo do Processo de produzir itens de acordo com as especificações
Leia maisGráficos de Controle (X, R, S, CUSUM e EWMA)
Gráficos de Controle (X, R, S, CUSUM e EWMA) Alunos: Ahyalla Riceli Anderson Elias Professor: Paulo Maciel Ricardo Massa Roteiro Introdução Gráficos de Controle CEP Controle Estatístico de Processo Gráfico
Leia maisControle Estatístico de Processos - CEP
Faculdade de Tecnologia Senac Go Gestão da Tecnologia da Informação Aluna: Lusana Souza de Oliveira Professor: Itair Pereira Gestão de Processos lll modulo - Matutino Controle Estatístico de Processos
Leia maisXI CONSIDERAÇÕES SOBRE A UTILIZAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS EM EMPRESAS DE SANEAMENTO E O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO
XI-82 - CONSIDERAÇÕES SOBRE A UTILIZAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS EM EMPRESAS DE SANEAMENTO E O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO Marcelo Dalcul Depee (1) Engenheiro Civil pela Universidade Federal
Leia mais2 Controle Estatístico de Processos
1 Controle Estatístico de Processos Esse capítulo apresenta os principais gráficos de controle para variáveis, não tendo o objetivo de maior aprofundamento, sendo o assunto tratado de forma geral. Maior
Leia maisUMA ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DO GRÁFICO DE CONTROLE POR GRUPOS PARA A MÉDIA EM RELAÇÃO AO MODELO DE SHEWHART, EM PROCESSOS PARALELOS E AUTOCORRELACIONADO
UMA ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DO GÁFICO DE CONTOLE PO GUPOS PAA A MÉDIA EM ELAÇÃO AO MODELO DE SHEWHAT, EM POCESSOS PAALELOS E AUTOCOELACIONADO VEIANA GOMES DE SOUSA (UFC ) veryanna@gmail.com Joao Welliandre
Leia maisA cadeia de Markov no monitoramento, via inspeção por atributos, de processos autocorrelacionados: o programa SCAP- módulo AI
A cadeia de Markov no monitoramento, via inspeção por atributos, de processos autocorrelacionados: o programa SCAP- módulo AI Sueli Aparecida Mingoti (UFMG) - sueli@est.ufmg.br Júlia Pinto de Carvalho
Leia maisThe use of the Exponentially Weighted Moving Average statistical for the predictive control, monitoring and adjustment processes
A estatística Média Móvel Exponencialmente Ponderada para o controle preditivo, monitoramento e ajuste de processos Custodio da Cunha Alves Universidade da Região de Joinville - UNIVILLE. Depto de Engenharia
Leia maisPLANEJAMENTO DO GRÁFICO ADAPTATIVO DE CONTROLE DE X COM APOIO DO AMBIENTE R. Roberto Campos Leoni a*
Versão inicial submetida em //. Versão final recebida em 6//3. Rio de Janeiro, v.6, n., p.37-53, janeiro a abril de 4 PLANEJAMENTO DO GRÁFICO ADAPTATIVO DE CONTROLE DE X COM APOIO DO AMBIENTE R Roberto
Leia maisAvaliação dos processos de amostragem de inspeção para atributos no setor de matéria prima na indústria farmacêutica local
Avaliação dos processos de amostragem de inspeção para atributos no setor de matéria prima na indústria farmacêutica local Shamon Henrique Feitosa de Souza ; Emerson Wruck 2 Bolsista PBIC/UEG, graduando
Leia maisCapacidade binominal e capacidade de Poisson
WHITE PAPER SOBRE O ASSISTENTE DO MINITAB Este artigo é parte de uma série de artigos que explicam a pesquisa conduzida pelos estatísticos do Minitab para desenvolver os métodos e verificações de dados
Leia maisBRUNO CHAVES FRANCO. Orientador: Prof. Dr. Antonio Fernando Branco Costa Coorientadora: Prof a. Dr a. Marcela Aparecida Guerreiro Machado
BRUNO CHAVES FRANCO GRÁFICOS DE COM ESQUEMAS ESPECIAIS DE AMOSTRAGEM PARA O CONTROLE DE MÉDIAS QUE OSCILAM OU PARA O CONTROLE DE PROCESSOS QUE GERAM OBSERVAÇÕES AUTOCORRELACIONADAS Tese apresentada à Faculdade
Leia maisEstabilidade Número de subgrupos Tamanho do subgrupo Variação esperada Neste artigo, nós investigamos como um gráfico de controle atributo se
Este artigo é parte de uma série de artigos que explicam a pesquisa conduzida pelos estatísticos do Minitab para desenvolver os métodos e verificações de dados usados no Assistente no Software Estatístico
Leia maisBRUNO CHAVES FRANCO PLANEJAMENTO ECONÔMICO DE GRÁFICOS DE CONTROLE X PARA MONITORAMENTO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS
BRUNO CHAVES FRANCO PLANEJAMENTO ECONÔMICO DE GRÁFICOS DE CONTROLE X PARA MONITORAMENTO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS Dissertação apresentada à Faculdade de Engenharia do Campus de Guaratinguetá, Universidade
Leia maisNMA do gráfico de controle de regressão com parâmetros estimados
NMA do gráfico de controle de regressão com parâmetros estimados Danilo Cuzzuol Pedrini (PPGEP/UFRGS) danilo@producao.ufrgs.br Carla Schwengber ten Caten (PPGEP/UFRGS) tencaten@producao.ufrgs.br RESUMO
Leia maisProbabilidade do erro do tipo I nas cartas
Produção, v., n. 4, p. 807-816, set./dez. 01 http://dx.doi.org/10.1590/s0103-651301005000059 Probabilidade do erro do tipo I nas cartas X e S de Shewhart sob não normalidade André Luis Korzenowski a *,
Leia maisEspecialização em Métodos Estatísticos Computacionais
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo Roteiro 1. Introdução 2. Monitoramento de Processos 3. Etapa Inicial: Estabilização e Ajuste do Processo 4. Estimação da Variabilidade 5. Referências Introdução
Leia maisROBERTO AUGUSTO CARRÉ GRÁFICOS DE CONTROLE PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS MULTIVARIADOS AUTOCORRELACIONADOS
ROBERO AUGUO CARRÉ GRÁFICO DE CONROLE PARA O MONIORAMENO DE PROCEO MULIVARIADO AUOCORRELACIONADO Monografia apresentada ao Conselho de Curso de Graduação em Engenharia de Produção Mecânica da Faculdade
Leia mais8 Referências bibliográficas
8 Referências bibliográficas ANDREWS, D. W. K.; LEE, I.; PLOBERGER, W. Optimal Changepoint Tests for Normal Linear Regression, Journal of Econometrics, v. 70, p.9-38, jan.1996. APARISI, F. Hotelling s
Leia maisUM ESTUDO SOBRE O DESEMPENHO E EFICIÊNCIA DO GRÁFICO DE CONTROLE POR GRUPOS EM PROCESSOS PARALELOS
ENCONTO NACIONAL DE ENGENHAIA DE PODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 1 a15 de outubro de
Leia maisCartas de controle de atributo
WHITE PAPER SOBRE O ASSISTENTE DO MINITAB Este artigo é parte de uma série de artigos que explicam a pesquisa conduzida pelos estatísticos do Minitab para desenvolver os métodos e verificações de dados
Leia maisGráficos de Controle
Gráficos de Controle CE219 - Controle Estatístico de Qualidade Prof. Cesar Taconeli taconeli@ufpr.br Prof. Walmes Zeviani walmes@ufpr.br Laboratório de Estatística e Geoinformação Departamento de Estatística
Leia maisAjuste do modelo de regressão linear: Inferência Bayesiana, aspectos computacionais e seleção de variáveis.
Ajuste do modelo de regressão linear: Inferência Bayesiana, aspectos computacionais e seleção de variáveis. João Daniel Nunes Duarte a, Vinícius Diniz Mayrink b a Estudante de Graduação, e-mail: joaodaniel@ufmg.br
Leia maisCapacidade de Processo
Roteiro Capacidade de Processo 1. Limites de Especificação 2. Índices de Capacidade do Processo 3. Alarmes vs. Itens Não Conformes 4. Limites de Especificação sobre Componentes 5. Referências Capacidade
Leia maisGráfico de Controle por Atributos
Gráfico de Controle por Atributos Roteiro 1. Gráfico de np. Gráfico de p 3. Gráfico de C 4. Gráfico de u 5. Referências Gráficos de Controle por Atributos São usados em processos que: Produz itens defeituosos
Leia mais( ) Estimação do valor em risco (VaR) de uma carteira de ativos através de método bayesiano. α, é definido como:
Estimação do valor em risco (VaR) de uma carteira de ativos através de método bayesiano Orlando V. Sampaio Jr. (POLI-USP) orlando.sampaio@gmail.com Celma de Oliveira Ribeiro (POLI-USP) celma@usp.br André
Leia maisI APLICAÇÃO DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO PARA AVALIAR O PARÂMETRO TURBIDEZ EM ESTAÇÕES DE TRATAMENTO DE ÁGUA
I-331 - APLICAÇÃO DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO PARA AVALIAR O PARÂMETRO TURBIDEZ EM ESTAÇÕES DE TRATAMENTO DE ÁGUA Guilherme Abreu Souza (1) Engenheiro Ambiental pela Universidade Federal de Minas
Leia maisPrevisão e monitoramento do preço das ações do Bradesco
Previsão e monitoramento do preço das ações do Bradesco Tiomar Ribeiro Pedroso 1, Adriano Mendonça Souza 2, Luciane Flores Jacobi 2 1 Especialização em Estatística Aplicada/CCNE Universidade Federal de
Leia maisO EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO DESEMPENHO DO GRÁFICO T 2 DE HOTELLING: CASO BIVARIADO
Universidade Federal do Rio Grande do Norte Centro de Tecnologia Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção Joelton Fonseca Barbosa O EFEITO DA AUTOCORRELAÇÃO NO DESEMPENHO DO GRÁFICO T 2 DE HOTELLING:
Leia mais