Performance evaluation of conventional exponentially weighted moving average (EWMA) and p-value cumulative sum (CUSUM) control chart

This paper is aimed at comparing the performances of the conventional Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) and p-value Cumulative Sum (CUSUM) control chart. These charts were applied in monitoring the outbreak of pulmonary tuberculosis in Delta State University Teaching Hospital (DELSUTH), Oghara for a period of eighty four (84) calendar months. Line chart and histogram were plotted to test for stationary and normality of the data. Autocorrelation plot was also used to study the randomness of the data. The results of the control charts show that conventional EWMA chart detects shifts faster in monitoring process mean than the p-value CUSUM control chart. Keywords and Phrases: Exponentially Weighted Moving Average (EWMA), p-value, Cumulative Sum (CUSUM), Autocorrelation, Randomnes

Análise do Desempenho de um Call Center com recurso ao Controlo Estatístico de Processos

A competitividade entre empresas aumenta todos os dias, levando-as a sub-contratar determinados serviços que não são nucleares a outras empresas espe-cializadas em prestá-los. Em determinados serviços, como o caso dos call centers, a empresa subcontratada acaba por “dar a cara” pela empresa a quem presta ser-viços junto dos seus clientes. De forma a assegurar a qualidade do serviço pres-tado, é normal que entre as empresas, nos contratos de prestação de serviços, existam cláusulas para o nível de serviço que se pretende que seja satisfeito. Atualmente, os modelos existentes para avaliar a qualidade dos serviços com mais aceitação na comunidade científica são o SERVQUAL e o SERVPERF. Por outro lado, o controlo estatístico de processos (SPC) bastante utilizado e di-vulgado na indústria dos bens, tem ainda pouca aceitação e exemplos concretos de implementação na indústria dos serviços, apesar dos benefícios associados e dos incentivos para a sua implementação. Uma das ferramentas mais conhecidas associadas ao SPC é a carta controlo, dado o seu poder de monitorização sobre o processo e sinalização de situações de fora de controlo que indicam que é neces-sário intervir no processo. Adicionalmente, com o processo sob controlo estatís-tico, é possível calcular a capacidade do processo relativamente a especificações que é necessário respeitar. A presente dissertação de mestrado propõe-se a avaliar e monitorizar a acessibilidade de um call-center aos clientes da Financeira, através da implemen-tação da carta de controlo de atributos para controlar a proporção de unidades não conformes – Carta p, e estabelecer um paralelismo dos índices de capacidade aplicados à realidade do processo de atendimentos de chamadas de um call center para avaliar a capacidade de cumprir com os níveis de serviço contratados

Políticas de amostragem em controlo estatístico da qualidade

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information Management, specialization in Statistics and EconometricsNesta Dissertação apresentam-se e estudam-se, de uma forma crítica, dois novos métodos de amostragem adaptativa e uma nova medida de desempenho de métodos de amostragem, no contexto do controlo estatístico da qualidade. Considerando como base uma carta de controlo para a média do tipo Shewhart, estudamos as suas propriedades estatísticas e realizamos estudos comparativos, em termos do seu desempenho estatístico, com alguns dos métodos mais referenciados na literatura.Inicialmente, desenvolvemos um novo método adaptativo de amostragem no qual os intervalos entre amostras são obtidos com base na função densidade da distribuição de Laplace reduzida. Este método revela-se, particularmente, eficiente na deteção de moderadas e grandes alterações da média, pouco sensível à limitação do menor intervalo de amostragem e robusto face a diferentes situações consideradas para a não normalidade da característica da qualidade. Em determinadas situações, este método é sempre mais eficiente do que o método com intervalos de amostragem adaptativos,dimensões amostrais fixas e coeficientes dos limites de controlo fixos. Tendo como base o método de amostragem definido no ponto anterior e um método no qual os intervalos de amostragem são definidos antes do início do controlo do processo com base na taxa cumulativa de risco do sistema, apresentamos um novo método de amostragem que combina o método de intervalos predefinidos com o método de intervalos adaptativos. Neste método, os instantes de amostragem são definidos pela média ponderada dos instantes dos dois métodos, atribuindo-se maior peso ao método adaptativo para alterações moderadas (onde o método predefinido é menos eficaz) e maior peso ao método predefinido nos restantes casos (onde o método adaptativo é menos eficaz). Desta forma, os instantes de amostragem, inicialmente calendarizados de acordo com as expectativas de ocorrência de uma alteração tomando como base a distribuição do tempo de vida do sistema, são adaptados em função do valor da estatística amostral calculada no instante anterior. Este método é sempre mais eficiente do que o método periódico clássico, o que não acontece com nenhum outro esquema adaptativo, e do que o método de amostragem VSI para alguns pares de amostragem, posicionando-se como uma forte alternativa aos procedimentos de amostragem encontrados na literatura. Por fim, apresentamos uma nova medida de desempenho de métodos de amostragem. Considerando que dois métodos em comparação têm o mesmo tempo médio de mau funcionamento, o desempenho dos métodos é comparado através do número médio de amostras recolhidas sob controlo. Tendo em conta o tempo de vida do sistema, com diferentes taxas de risco, esta medida mostra-se robusta e permite, num contexto económico, um melhor controlo de custos por unidade de tempo