Estudo do desempenho dos gráficos de controle quando a média do processo oscila de acordo com o modelo AR(1)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Controle estatístico de processo aplicado ao monitoramento de perdas na colheita mecanizada de cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

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

Implantação do controle estatístico de processo: um estudo de caso em uma empresa do setor alimentício

Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB

Gráficos de controle adaptativos para monitoramento de perfis

Processos de produção precisam ser avaliados continuamente para que funcionem de modo mais eficaz e eficiente possível. Um conjunto de ferramentas utilizado para tal finalidade é denominado controle estatístico de processos (CEP). Através de ferramentas do CEP, o monitoramento pode ser realizado periodicamente. A ferramenta mais importante do CEP é o gráfico de controle. Nesta tese, foca-se no monitoramento de uma variável resposta, por meio dos parâmetros ou coeficientes de um modelo de regressão linear simples. Propõe-se gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento dos coeficientes do modelo de regressão linear simples. Mais especificamente, são desenvolvidos sete gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento de perfis lineares, a saber: gráfico com tamanho de amostra variável; intervalo de amostragem variável; limites de controle e de advertência variáveis; tamanho de amostra e intervalo de amostragem variáveis; tamanho de amostra e limites variáveis; intervalo de amostragem e limites variáveis e por fim, com todos os parâmetros de projeto variáveis. Medidas de desempenho dos gráficos propostos foram obtidas através de propriedades de cadeia de Markov, tanto para a situação zero-state como para a steady-state, verificando-se uma diminuição do tempo médio até um sinal no caso de desvios pequenos a moderados nos coeficientes do modelo de regressão do processo de produção. Os gráficos propostos foram aplicados a um exemplo de um processo de fabricação de semicondutores. Além disso, uma análise de sensibilidade dos mesmos é feita em função de desvios de diferentes magnitudes nos parâmetros do processo, a saber, no intercepto e na inclinação, comparando-se o desempenho entre os gráficos desenvolvidos e também com o gráfico χ2 com parâmetros fixos. Os gráficos propostos nesta tese são adequados para vários tipos de aplicações. Neste trabalho também foi considerado características de qualidade as quais são representadas por um modelo de regressão não-linear. Para o modelo de regressão não-linear considerado, a proposta é utilizar um método que divide o perfil não-linear em partes lineares, mais especificamente, um algoritmo para este fim, proposto na literatura, foi utilizado. Desta forma, foi possível validar a técnica proposta, mostrando que a mesma é robusta no sentido que permite tipos diferentes de perfis não-lineares. Aproxima-se, portanto um perfil não-linear por perfis lineares por partes, o que proporciona o monitoramento de cada perfil linear por gráficos de controle, como os gráficos de controle desenvolvidos nesta tese. Ademais apresenta-se a metodologia de decompor um perfil não-linear em partes lineares de forma detalhada e completa, abrindo espaço para ampla utilização.

Controle estátistico de processos em meios continuos : (dados autocorrelacionados)

Esta dissertação examina soluções para o controle estatístico em sistemas de produção que utilizam meios contínuos, onde freqüentemente os dados de análise apresentam o fenômeno da autocorrelação. A princípio são abordadas as técnicas de CEP tradicional (gráficos de Shewhart) para meios discretos, mostrando-se que estas técnicas não dão o resultado esperado quando utilizadas em processos contínuos, tanto em relação à amostragem como ao problema da autocorrelação. Em seguida são apresentadas outras soluções baseadas em técnicas mais recentes como EWMA e modelos autorregressivos, que tem uma melhor performance em meios contínuos. Damos os aspectos teóricos e exemplos de aplicação de cada solução obtida por consulta bibliográfica. Finalmente, é feita uma simulação comparativa das soluções citadas, baseandose em programação de macros e uso de software, para verificar o escopo e desempenho das soluções, sendo dadas recomendações sobre o seu uso, bem como sugestões para futuras pesquisas.

Controle de qualidade no plantio convencional e mecanizado de cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Aumento na precisão de indicadores de produção: um estudo de caso na indústria têxtil

TThis work deals with present how to increase the accuracy of productivity indicators, aiming to increase the information accuracy of performance indicators and propose improvements to the process in question, more specifically to improve the visualization of information from these indicators for all hierarchical levels of the company, and then make possible use them to assist in the processes of decision making and planning of the production process. We start with an analysis of the current process to be studied seeking sources of information losses during the production process. Afterwards, a specific analysis of the points considered critical, so alternatives are raised for improvements to these points. This project has some specific tools and methodologies that guide the development of work which are required of any project carried out in the company

Tempos, movimentos e qualidade da operação de colheita mecanizada de soja em função do formato de talhões

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Ferramentas da qualidade na colheita mecanizada de cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

Qualidade da semeadura e do arranquio mecanizado do amendoim

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Aplicação mecanizada de N-P-K individualizada na cultura da cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

Avaliação de plantadora de cana-de-açúcar com sulcador de desarme automático e rotação da esteira distribuidora

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Gráficos de T² para o monitoramento de processos multivariados autocorrelacionados

In which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the

Gráficos de T² para o monitoramento de processos multivariados autocorrelacionados

In which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the