Análise do desempenho de cartas multivariadas com dados autocorrelacionados: carta T2 e carta DPCA

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

As cartas de controlo multivariadas têm despertado, cada vez mais, a atenção das indústrias com processos modernos. Actualmente o grande desafio que se coloca a essas indústrias que tencionam recorrer a técnicas multivariadas prende-se com o facto de, em muitas situações, os dados a controlar exibirem autocorrelação (uma observação num dado instante depende de observações ocorridas em instantes anteriores). Com esse intuito, o presente trabalho tem como objectivo principal o desenvolvimento de uma metodologia que permita estabelecer um estudo comparativo entre o desempenho de duas cartas multivariadas com dados autocorrelacionados, a carta T2 e a carta baseada na análise de componentes principais dinâmicas (DPCA), de forma a indicar qual apresenta o melhor desempenho, quando o processo é sujeito a perturbações numa ou mais variáveis em simultâneo. Este estudo é feito através de simulação e tem como medida de desempenho, o ARL (Average Run Lenght). A metodologia proposta, na presente dissertação, foi aplicada a partir de modelos obtidos de dados reais e os resultados alcançados indicam que a carta DPCA apresenta o melhor desempenho, quando se prentende detectar alterações na média do processo. Deste modo,proporcionou-se, aos engenheiros do processo, uma óptima ferramenta de apoio à tomada de decisão, quando o processo é afectado por perturbações numa ou mais variáveis em simultâneo.