Gráficos de controle de X para monitoramento de processos autocorrelacionados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Gráficos de controle para monitoramento de processos multivariados

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estudo de caso de controle estatístico de processo: levantamento estatístico de defeitos em molduras

This graduate work approaches the study of Statistical Process Control - SPC, in a stage production of an industrial frame, aiming to use the tool of statistical process control (SPC) to assess the process capability. Where the process needs improvement as well not meet the specifications. Assessing the needs that the company needs to improve quality management, and the difficulties they present during the implementation of the CEP. The present study is to use the method of case study. The results are presented through study of the level of defects using Pareto diagrams and control chart by - (p) fraction defective, and checking the capacity and stability of the process using control charts and histograms XbarraR. The process demonstrated the need for improvements in process and quality management. At the end of the work are presented suggestions for improving the quality system of the company

Gráfico de Hotelling com esquemas especiais de amostragem para o monitoramento de processos bivariados autocorrelacionados

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Gráficos de controle: aspectos teóricos e práticos a partir da ótica da lógica formal e da lógica fuzzy

O presente trabalho faz um enlace de teorias propostas por dois trabalhos: Transformação de valores crisp em valores fuzzy e construção de gráfico de controle fuzzy. O resultado desse enlace é um gráfico de controle fuzzy que foi aplicado em um processo de produção de iogurte, onde as variáveis analisadas foram: Cor, Aroma, Consistência, Sabor e Acidez. São características que dependem da percepção dos indivíduos, então a forma utilizada para coletar informações a respeito de tais característica foi a análise sensorial. Nas analises um grupo denominado de juízes, atribuía individualmente notas para cada amostra de iogurte em uma escala de 0 a 10. Esses valores crisp, notas atribuídas pelos juízes, foram então, transformados em valores fuzzy, na forma de número fuzzy triangular. Com os números fuzzy, foram construídos os gráficos de controle fuzzy de média e amplitude. Com os valores crisp foram construídos gráficos de controle de Shewhart para média e amplitude, já consolidados pela literatura. Por fim, os resultados encontrados nos gráficos tradicionais foram comparados aos encontrados nos gráficos de controle fuzzy. O que pode-se observar é que o gráfico de controle fuzzy, parece satisfazer de forma significativa a realidade do processo, pois na construção do número fuzzy é considerada a variabilidade do processo. Além disso, caracteriza o processo de produção em alguns níveis, onde nem sempre o processo estará totalmente em controle ou totalmente fora de controle. O que vai ao encontro da teoria fuzzy: se não é possível prever com exatidão determinados resultados é melhor ter uma margem de aceitação, o que implicará na redução de erros.

Monitoring a wandering mean with an np chart

Este artigo considera um gráfico np x proposto por Wu et al. (2009) para controle de média de processo como uma alternativa ao uso do gráfico de. O que distingue do gráfico de controle np x é o fato das unidades amostrais serem classificadas como unidades de primeiro ou de segunda classe de acordo com seus limites discriminantes. O gráfico tradicional np é um caso particular do gráfico np x quando os limites discriminantes coincidem com os limites de especificação e unidade de primeira (segunda) classe é um item conforme (não conforme). Estendendo o trabalho de Reynolds Junior, Arnold e Baik (1996), consideramos que a média de processo oscila mesmo na ausência de alguma causa especial. As propriedades de Cadeia de Markov foram adotadas para avaliar o desempenho do gráfico np x no monitoramento de média de processos que oscila. de modo geral, o gráfico np x requer amostras duas vezes maior para superar desempenho do gráfico (enquanto que o gráfico tradicional np necessita tamanho de amostras cinco ou seis vezes maior).

Análise da variabilidade do processo de filtração em filtros de tambor rotativo contínuo a vácuo para lodo de caldo de cana de açúcar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Implantação do controle estatístico de processos em uma empresa de bebidas

Esta dissertação tem por finalidade principal verificar a viabilidade de implantação do método de controle integrado de atributos da qualidade. O objetivo secundário baseia-se em uma revisão na bibliografia do controle estatístico do processo, em especial as cartas de controle tradicionais e a carta de controle integrado do processo. A carta de controle integrado do processo é aplicável em processos contínuos e intermitentes de manufatura onde existem vários atributos independentes a serem monitorados. A partir de um posto de trabalho definido em uma linha de produção, o monitoramento, visando o controle e a garantia da qualidade, é realizado através de uma única carta de controle que engloba todas as características de qualidade pertinentes ao processo. Utilizando-se de um gráfico de Pareto, obtém-se a hierarquização das características de qualidade, podendo-se atuar sobre aquelas que mais contribuem para o percentual de defeituosos. Desta forma, é possível diagnosticar e solucionar problemas de qualidade tendo como alvo a melhoria contínua do processo. A principal vantagem desta carta está na simplicidade do controle integrado por apresentar em uma única carta uma visão geral da condição da qualidade. A demonstração da aplicabilidade da carta de controle integrado do processo é feita através do estudo de caso em uma empresa de bebidas alcoólicas O processo estudado é a rotulagem de duas bebidas alcoólicas que apresentam 10 características de qualidades, e destas se desdobram 29 tipos de defeitos. Todos estes defeitos são monitorados por uma carta de controle integrado do processo. Em um dos processos, se verifica através do gráfico de Pareto que dos 29 tipos de defeitos, 2 são responsáveis pela instabilidade do mesmo. Pode-se, então, atuar sobre estes defeitos e, portanto, melhorar este processo. Sempre que houver uma causa especial anômala ao processo, a carta indicará sua presença, e dará uma base sólida para a tomada de decisão de uma ação corretiva.

Proposta de um método para o controle estatístico de processo para observações autocorrelacionadas

Muitos processos de manufatura têm utilizado as tradicionais Cartas de Controle de Shewhart. Entretanto, quando as observações estão autocorrelacionadas, é necessário tratar os dados antes de realizar o controle estatístico. O tema principal deste trabalho é o Controle Estatístico de Processo (CEP) para observações autocorrelacionadas em processos de manufatura. O objetivo principal desse trabalho é consolidar um método de Controle Estatístico de Processo de manufatura que apresenta observações autocorrelacionadas. Como resultado foi obtida uma nova carta de controle. Essa carta de controle permite que as observações sejam monitoradas diretamente, no lugar do monitoramento do gráfico de resíduos, o que facilita o entendimento e o acompanhamento do processo por parte do operador. O método apresenta resultados satisfatórios, os quais são comparados com outras técnicas. Também foi realizado um levantamento de técnicas utilizadas para o tratamento de dados autocorrelacionados em CEP.

Controle on-line por atributos para o número de não-conformidades no item inspecionado com base em uma sequência de inspeção

This paper proposes a procedure to control on-line processes for attributes, using an Shewhart control chart with two control limits (warning limit and control limit) and will be based on a sequence of inspection (h). The inspection procedure is based on Taguchi et al. (1989), in which to inspect the item, if the number of non-conformities is higher than an upper control limit, the process needs to be stopped and some adjustment is required; and, if the last inspection h, from all items inspected present a number of non-conformities between the control limit and warning limit. The items inspected will suffer destructive inspection, being discarded after inspection. Properties of an ergodic Markov chain are used to get the expression of average cost per item and the aim was the determination of four optimized parameters: the sampling interval of the inspections (m); the constant W to draw the warning limit (W); the constant C to draw the control limit (C), where W £ C, and the length of sequence of inspections (h). Numerical examples illustrate the proposed procedure

O efeito da autocorrelação no desempenho do gráfico T2 de hotelling: caso bivariado

The chart of control of Hotelling T2 has been the main statistical device used in monitoring multivariate processes. Currently the technological development of control systems and automation enabled a high rate of collection of information of the production systems in very short time intervals, causing a dependency between the results of observations. This phenomenon known as auto correlation causes in the statistical control of the multivariate processes a high rate of false alarms, prejudicing in the chart performance. This entails the violation of the assumption of independence and normality of the distribution. In this thesis we considered not only the correlation between two variables, but also the dependence between observations of the same variable, that is, auto correlation. It was studied by simulation, the bi variate case and the effect of auto correlation on the performance of the T2 chart of Hotelling.

Ajuste preventivo versus ajuste corretivo no controle on-line de processo do número de não-conformidades num item inspecionado

In production lines, the entire process is bound to unexpected happenings which may cost losing the production quality. Thus, it means losses to the manufacturer. Identify such causes and remove them is the task of the processing management. The on-line control system consists of periodic inspection of every month produced item. Once any of those items is quali ed as not t, it is admitted that a change in the fraction of the items occurred, and then the process is stopped for adjustments. This work is an extension of Quinino & Ho (2010) and has as objective main to make the monitoramento in a process through the control on-line of quality for the number of non-conformities about the inspected item. The strategy of decision to verify if the process is under control, is directly associated to the limits of the graphic control of non-conformities of the process. A policy of preventive adjustments is incorporated in order to enlarge the conforming fraction of the process. With the help of the R software, a sensibility analysis of the proposed model is done showing in which situations it is most interesting to execute the preventive adjustment

Grafico misto de controle da media com amostragem em dois estagios

This paper proposes a new control chart to monitor a process mean employing a combined npx-X control chart. Basically the procedure consists of splitting the sample of size n into two sub-samples n1 and n2 determined by an optimization search. The sampling occur in two-stages. In the first stage the units of the sub-sample n1 are evaluated by attributes and plotted in npx control chart. If this chart signs then units of second sub-sample are measured and the monitored statistic plotted in X control chart (second stage). If both control charts sign then the process is stopped for adjustment. The possibility of non-inspection in all n items may promote a reduction not only in the cost but also the time spent to examine the sampled items. Performances of the current proposal, individual X and npx control charts are compared. In this study the proposed procedure presents many competitive options for the X control chart for a sample size n and a shift from the target mean. The average time to sign (ATS) of the current proposal lower than the values calculated from an individual X control chart points out that the combined control chart is an efficient tool in monitoring process mean.

Discretização de Euler para controle impulsivo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A gestão de estoques em sistemas produtivos Engineering-To-Order e Make-To-Stock: estudo de casos em empresas do setor gráfico

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)