Análise de desempenho do gráfico de controle por grupos com base em estatística de ordem

Lima, Luiz Felipe Martins; http://lattes.cnpq.br/9998374705026405

Dissertação

Análise de desempenho do gráfico de controle por grupos com base em estatística de ordem

O uso de gráficos de Shewhart não é recomendo para monitorar processos com múltiplos fluxos de produção, que podem gerar amostras com itens de diferentes populações. Essa situação pode afetar a eficácia dos gráficos de controle na identificação de causas especiais de variação. Uma abordagem comum é...

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Autor principal:	Lima, Luiz Felipe Martins
Outros Autores:	http://lattes.cnpq.br/9998374705026405
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Amazonas 2024
Assuntos:	. . . CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Análise de desempenho Fluxos Correlacionados Densidade do máximo Controle Estatístico de Processo
Acesso em linha:	https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10361

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spelling	oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-103612024-09-17T05:05:36Z Análise de desempenho do gráfico de controle por grupos com base em estatística de ordem Lima, Luiz Felipe Martins Leão, Jeremias da Silva http://lattes.cnpq.br/9998374705026405 http://lattes.cnpq.br/1079978062491227 Alexandre, João Welliandre Carneiro Carvalho, Jhonnata Bezerra de . . . CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Análise de desempenho Fluxos Correlacionados Densidade do máximo Controle Estatístico de Processo O uso de gráficos de Shewhart não é recomendo para monitorar processos com múltiplos fluxos de produção, que podem gerar amostras com itens de diferentes populações. Essa situação pode afetar a eficácia dos gráficos de controle na identificação de causas especiais de variação. Uma abordagem comum é usar um par de gráficos de Shewhart para cada fluxo, mas isso pode tornar o monitoramento mais complexo e demorado. Outra opção é usar o Gráfico de Controle por Grupos, que permite controlar vários fluxos com um único par de gráficos. No entanto, ambos os tipos de gráficos podem ser influenciados pela presença de correlação entre os fluxos, violando o pressuposto de independência das amostras. Diante disso, este trabalho propõe um método de estimação da distribuição do máximo e do mínimo de uma Normal Multivariada Dependente, que pode lidar com a dependência entre as observações e permitir a simulação de diferentes cenários, alterando a média e a variância do processo. O método é usado para comparar o desempenho do Controle por Grupos em relação ao gráfico tradicional de Shewhart, mostrando-se competitivo em cenários com baixa correlação entre os dados e se saindo melhor quando a correlação é alta. Este método é aplicado a um conjunto de dados práticos, demonstrando sua aplicabilidade e ilustrando como o gráfico por grupos é sensível à alterações na média ou na variância do processo, com detecções de pontos fora dos limites de controle tornando-se cada vez mais rápidas. Além disso, constatou-se que o método para obtenção do NMA com base no método de proposto neste estudo foi mais eficiente do que o de Monte Carlo, evidenciando mais robustez teórica. The use of Shewhart charts is not recommended for monitoring processes with multiple production flows, which can generate samples with items from different populations. This situation can affect the effectiveness of control charts in identifying special causes of variation. A common approach is to use a pair of Shewhart charts for each flow, but this can make monitoring more complex and time-consuming. Another option is to use the Group Control Chart, which allows controlling multiple flows with a single pair of charts. However, both types of charts can be influenced by the presence of correlation between flows, violating the assumption of independence of samples. Therefore, this work proposes a method for estimating the distribution of the maximum and minimum of a Dependent Multivariate Normal, which can handle the dependence between observations and allow the simulation of different scenarios by changing the mean and variance of the process. The method is used to compare the performance of Group Control with the traditional Shewhart chart, showing competitiveness in scenarios with low correlation between data and performing better when the correlation is high. This method is applied to a practical dataset, demonstrating its applicability and illustrating how the group chart is sensitive to changes in the mean or variance of the process, with detections of points outside the control limits becoming faster. Additionally, it was found that the method for obtaining the NMA based on the proposed method in this study was more efficient than the Monte Carlo method, demonstrating greater theoretical robustness. FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas 2024-09-16T21:01:11Z 2024-03-15 Dissertação LIMA, Luiz Felipe Martins. Análise de desempenho do gráfico de controle por grupos com base em estatísticas de ordem, 2024,58f, Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2024. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10361 por Acesso Aberto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Ciências Exatas Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Matemática
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