ANÁLISE DO DESEMPENHO DE CARTAS DE CONTROLE DA VARIÂNCIA COM PARÂMETRO ESTIMADO CONSIDERANDO A SIGNIFICÂNCIA PRÁTICA

Autores

  • Pedro Carlos Oprime Universidade Federal de São Carlos -UFSCAR
  • Gilberto Miller Devós Ganga Universidade Federal de São Carlos -UFSCAR
  • Damaris Serigatto Vicentin Universidade Federal de São Carlos -UFSCAR

DOI:

https://doi.org/10.12957/cadest.2015.20255

Resumo

DOI: 10.12957/cadest.2015.20255

O objetivo deste artigo foi analisar os efeitos da significância prática e da estimativa dos parâmetros em gráficos de controle que monitorem a variância dos processos. Os métodos utilizados foram a modelagem e simulação, visando encontrar soluções numéricas de tal problemática. A modelagem e a simulação foram realizadas no ambiente do Software Mapple. Os resultados alcançados neste artigo considerando a significância prática trazem vantagens em relação às cartas tradicionais, pois possibilita poucos sinais de falsos positivos detectados pelos gráficos. As análises também mostraram o efeito do aumento tamanho da amostra na capacidade desses gráficos em discriminar os estados de fora de controle do processo considerando a significância prática.

Palavras-chave: Controle Estatístico de Processo, Significância prática, Cartas de controle , Parâmetro estimado.

 

Biografia do Autor

Pedro Carlos Oprime, Universidade Federal de São Carlos -UFSCAR

Doutor em em Ciencias da informação e comunicação pela
Université Paul Cézanne Aix Marseille III, AixMarseille III, França.

Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Brasil.

Graduado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Brasil.

 

Gilberto Miller Devós Ganga, Universidade Federal de São Carlos -UFSCAR

Doutor em Engenharia de Produção pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC), Universidade de São Paulo (USP), Brasil.

Mestre em Engenharia de Produção pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC), Universidade de São Paulo (USP), Brasil.

Especialização em Gestão da Produção pela
Universidade de Franca, UNIFRAN, Brasil

Graduado em Engenharia de Produção pela 
Universidade de Franca, UNIFRAN, Brasil.

Damaris Serigatto Vicentin, Universidade Federal de São Carlos -UFSCAR

Doutoranda em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Brasil.

Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Brasil.

MBA em Gestão Financeira, Controladoria e Auditoria pela Fundação Getulio Vargas (FGV), Brasil.

Graduada em Administração pela Instuição Toledo de Ensino (ITE), Brasil.

Referências

AIAG/ASQC. Fundamental statistical process control reference manual.Troy, MI: AIAG. 1991.

BERTRAND, J. W. M.; FRANSOO, J. Operations management research methodologies using quantitative modeling. International Journal of Operations and Production Management, v. 22, n.2, p. 241-264, 2002.

BRAUN, W. J. Run length distributions for estimated attributes charts. Metrika, v. 50, p. 121-129, 1999.

CASTAGLIOLA, P.; CELANO, G.; FICHERA, S. Comparison of the X¯ Chart and the t Chart when the Parameters are Estimated. Quality Technology & Quantitative Management, v. 10, p.1-16, 2013.

CASTAGLIOLA, P.; MARAVELAKIS, P. A CUSUM Control Chart for Monitoring the Variance when Parameters are Estimated. Journal of Statistical Planning and Inference, v. 141, n. 4, p. 1463-1478, 2011.

CASTAGLIOLA, P.; MARAVELAKIS, S.; PSARAKIS, K.; VÄNNMAN. Monitoring Capability Indices using Run Rules. Journal of Quality in Maintenance Engineering, v. 15, n. 4, p.358-370, 2009.

CASTAGLIOLA, P.; VÄNNMAN, K. Average run length when monitoring capability indices using EWMA. Quality and Reliability Engineering International,v. 24, p. 941-955, 2008.

CASTAGLIOLA, P.; WU, S. Design of the c and np Charts when the Parameters are Estimated. International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering, v. 19, n. 2, 2012.

CASTAGLIOLA, P.; WU, S.; KHOO, M.B.C.; CHAKRABORTI, S. Synthetic Phase II Shewhart-type Attributes Control Charts when Process Parameters are Estimated. Quality and Reliability Engineering International, v. 30, n. 3, p. 315-335, 2014.

CHAO, M. T.; CHENG, S. W. Semicircle control chart for variables data. Quality Engineering, v.8, p. 441-446, 1996.

CHEN, G. The mean and standard deviation of the run length distribution of x charts when control limits are estimated. Statistica Sinica, v. 7, p. 789-798, 1997.

CHEN, G.; CHENG, S. W. Max Chart: Combining X-BAR chart and S CHART. Statistica Sinica, v. 8, p. 263-271, 1998.

COSTA, A. F. B. Join (X ) ̅and R charts with variable parameters. IIE Transactions, v.30, p. 505-514, 1998.

JENSEN, W.A., JONES-FARMER, L.A., CHAM P, C.W., WOODALL, W.H. Effects of parameter estimation on control chart properties: a literature review, Journal of Quality Technology, v. 38, p. 349–364, 2006.

JURAN, J.M. A qualidade desde o projeto. São Paulo: Thomson, 1992.

MAGALHAES, M. S.; EPPRECHT, E. K.; COSTA, A. F. B. Economic design of a Vp (X ) ̅chart. Int. J. Production Economics, v. 74, p. 191-200, 2001.

MARAVELAKIS, P.; CASTAGLIOLA, P. An EWMA Chart for Monitoring the Process Standard Deviation when Parameters are Estimated. Computational Statistics & Data Analysis, v. 53, n. 7, p. 2653-2664, 2009.

MARAVELAKIS, P.E. Measurement Error Effect on the CUSUM Control Chart, Journal of Applied Statistics, 2011.

MONTGOMERY, D.C. Introduction to statistical quality control. New York: John Wiley & Sons. 2009.

WOODALL, W.H. The statistical design of quality control charts. Journal of the Royal Statistical Society, v.34, p. 155-160, 1985. Series D (The Statistician)

ZHANG, Y.; CASTAGLIOLA, P. Impact of the Process Parameters Estimation on the VSI X¯ Chart. In: International Conference on Reliability and Quality in Design, 17. Proceedings…,p.354-358, ISBN: 978-0-9763486-7-2, Vancouver, BC, Canada, August 2011.

Downloads

Publicado

2016-08-23

Como Citar

Oprime, P. C., Ganga, G. M. D., & Vicentin, D. S. (2016). ANÁLISE DO DESEMPENHO DE CARTAS DE CONTROLE DA VARIÂNCIA COM PARÂMETRO ESTIMADO CONSIDERANDO A SIGNIFICÂNCIA PRÁTICA. Cadernos Do IME - Série Estatística, 39(2), 1. https://doi.org/10.12957/cadest.2015.20255

Edição

Seção

Artigos Serie Estatística