Monitoring high complex production processes using process capability indices

The increasing demand and the globalization of the market are leading to increasing levels of quality in production processes, and thus, nowadays, multiple product characteristics must be tested because they are considered critical. In this context, decision makers are forced to interpret a huge amount of quality indicators, when monitoring production processes. This fact leads to a misunderstanding as a result of information overload. The aim of this paper is to help practitioners when monitoring the capability of processes with a huge amount of product characteristics. We propose a methodology that reduces the amount of data in capability analysis by structuring hierarchically the multiple quality indicators obtained in the quality tests. The proposed methodology may help practitioners and decision makers of the industry in three aspects of statistical process monitoring: to identify the part of a complex production process that presents capability problems, to detect worsening over the time in multivariate production processes, and to compare similar production processes. Some illustrative examples based on different kinds of production processes are discussed in order to illustrate the methodology. A case of study based on a real production process of the automotive industry is analyzed using the proposed methodology. We conclude that the proposed methodology reduces the necessary amount of data in capability analysis; and thus, that it provides an added value of great interest for managers and decision makers.Postprint (published version

Novas Abordagens do Controlo Estatístico do Processo: Carta ln(S2), Capacidade do Processo e Cartas Conjuntas

A evolução do mercado, da sociedade e da indústria significam que, agora, mais que nunca, as empresas devem usar todas as ferramentas ao seu dispor para se manterem competitivas no mundo. Desta forma, para garantir a competitividade, as organizações devem realizar o controlo da qualidade dos seus produtos e processos. Ao longo do tempo o controlo da qualidade foi evoluindo, surgindo no século XX pela mão de Shewhart o Controlo Estatístico do Processo (SPC), que visa o controlo de características da qualidade, monitorizando o processo e garantindo produção dentro das especificações técnicas estabelecidas. De forma a implementar as cartas tradicionais de Shewart, é necessário garantir, entre outros pressupostos, a normalidade dos dados. No controlo da dispersão do processo, esse pressuposto é violado, o que pode enviesar os resultados e as conclusões a retirar da análise dos resultados. Nesse sentido, esta dissertação tem como objetivo verificar a não-Normalidade das cartas de controlo da dispersão tradicionais (R e S), bem como realizar a determinação e validação dos parâmetros da carta de controlo ln(S2), sugerida por Pacheco (2019). O estudo da capacidade do processo é realizado no final da Fase 1 do SPC de forma a garantir que o processo tem capacidade de produzir segundo especificação pré-definida de forma consistente. Posteriormente, durante a Fase 2 do SPC, o estudo da capacidade do processo não tem uma metodologia bem definida, sendo que a periodicidade da realização deste estudo depende do responsável pelo controlo estatístico. Nesse sentido, se a periodicidade do estudo de capacidade do processo for demasiado longa, pode ocorrer que o processo deixe de ter capacidade e, como consequência, o processo deixa de conseguir produzir, de forma consistente, dentro dos requisitos impostos, incorrendo assim em prejuízos desnecessários para a organização. Nesta dissertação são apresentadas duas metodologias de estudo de capacidade do processo em tempo real, durante a Fase 2 do SPC. A primeira metodologia tem como base uma modificação dos índices tradicionais, de forma a criar os índices IU e IL, baseados nos índices () e (). A outra metodologia desenvolvida tem como base a criação de uma carta PCIRUN, na qual são calculados os intervalos de confiança dos índices de capacidade tradicionais e que são usados para definir se o processo é capaz. O último assunto trabalhado na presente dissertação corresponde à elaboração de cartas de controlo conjuntas, que possam, em simultâneo, realizar o controlo estatístico dos parâmetros de localização e dispersão do processo, vindo esta metodologia contribuir para o aumento de ferramentas disponíveis para o controlo estatístico do processo, bem como facilitar a implementação do SPC tradicional nas organizações, uma vez que, através desta metodologia, não são necessárias duas cartas de controlo, mas apenas uma, que irá controlar estatisticamente ambos os parâmetros do processo.The evolution of the market, society and industry mean that now, more than ever, companies must use all the tools at their disposal to remain competitive in the industrial world. Thus, to guarantee competitiveness, organizations must carry out quality control. Over time, quality control has evolved, emerging in the 20th century by W. Shewhart, the Statistical Process Control (SPC), which aims to control quality characteristics, monitoring the process and ensuring that the product is being produced within the established specifications. To implement the traditional Shewart charts, it is necessary to ensure, among other assumptions, that the data follows a Normal distribution. In the control of the dispersion of the process, this assumption is violated, which can skew the results and the conclusions to be drawn from the analysis of the results. In this sense, this dissertation aims to verify the non-normality of the traditional dispersion control charts (R and S), as well as to perform the determination and validation of the parameters of the new ln(S2) control chart, suggested by Pacheco (2019). Regarding the study of the process capacity, this is carried out at the end of Phase 1 of SPC to ensure that the process has the capacity to produce according to a pre-defined specification in a consistent manner. Subsequently, during Phase 2 of the statistical control, the study of the process capacity does not have a well-defined methodology, and the frequency of carrying out this study depends on the engineer responsible for the statistical control. In this sense, if the periodicity of the process capacity study is too long, it may happen that the process has no capacity and, as a consequence, the process is unable to produce consistently, within the imposed requirements, thus incurring losses unnecessary for the organization. In order to solve this problem, two methodologies for studying the capacity of the process in real time during Phase 2 of statistical control are proposed in this thesis. The first methodology is based on the principles used in the study of the process capacity in the Short Run charts, having carried out a modification of the traditional indices, in order to create the IU and IL, based on () and (). The other methodology developed is based on the creation of a PCIRUN chart, in which the confidence intervals of the traditional capacity indexes and are calculated. Depending on the location of the limits of the confidence intervals of these limits, it is possible to study the capacity of the process, being that, if the process has capacity, it is possible to study the performance of the process (if the process is producing in a statistically centered way in relation to the requirements). The last subject worked on in this thesis corresponds to the elaboration of joint control charts, which can, simultaneously, carry out the statistical control of the process location and dispersion parameters. This methodology contributes to the increase of tools available for the statistical control of the process. process, as well as facilitates the implementation of traditional SPC in organizations, since, through this methodology, it’s not necessary to create two control charts, but only one, which will statistically control both parameters of the process

Implementação do Controlo Estatístico do Processo numa indústria vinícola

Este estudo teve como objetivo a melhoria no processo do engarrafamento na empresa José Maria da Fonseca vinhos S.A, mais concretamente nas etapas do enchimento e fecho de garrafa roscada. De modo a analisar o estado atual de uma das linhas de engarrafamento que possui o equipamento mais antigo foram utilizados métodos estatístico como a Análise de Variância e as Cartas de Controlo. Foram utilizadas técnicas no âmbito da análise de variância para averiguar se existiam diferenças significativas na média das massas das garrafas, entre os lotes de matéria prima de um mesmo fornecedor e também entre os lotes de matéria prima de diferentes fornecedores. Verificou-se que não só existiam diferenças significativas entre as médias das massas de garrafas de vidro de diferentes lotes de um mesmo fornecedor, como também se verificou que existiam diferenças significativas entre os próprios fornecedores. Uma vez que a máquina de enchimento apresentava trinta e duas válvulas de enchimento, foi necessária averiguar se existiam diferenças significativas entre a média do volume de enchimento dessas mesmas válvulas, constatando-se que existiam diferenças significativas. Através da utilização da estatística LSD e da Análise ABC foi possível classificar as válvulas de enchimento de acordo com a prioridade na implementação de ações corretivas. Mediante a construção de um diagrama Causa e Efeito foi possível identificar potenciais causas para esta situação, procedendo-se à implementação de ações de melhoria onde, após nova análise de variância, se verificou que já não existiam diferenças significativas entre as médias do volume de enchimento das trinta e duas válvulas. A etapa que se segue ao enchimento é o fecho da garrafa, que neste caso era por meio de aplicação de uma cápsula roscada. Através da análise de variância foi possível verificar que não existiam diferenças significativas entre o valor médio do torque, aplicado na cápsula, de cada uma das cinco cabeças da máquina. Após terem sido analisadas as fontes de variação, procedeu-se à recolha de dados para o Controlo Estatístico de Processo, onde foram analisadas duas características da qualidade, o volume de enchimento e o torque aplicado na cápsula roscada. Foram utilizadas cartas Q para 3 produtos onde os dados existentes eram insuficientes para se proceder à estimação dos parâmetros e utilizou-se a carta MQ para fazer a análise multivariada. Já na situação em que existiam dados suficientes para se proceder à estimação de parâmetros, foram utilizadas as cartas X̅ e S para a Fase I e as cartas Z e W para a Fase II do Controlo Estatístico Univariado, para estudar 3 produtos. Para a análise multivariada utilizaram-se as cartas T2 tanto para a Fase I como para a Fase II. Através deste estudo foi possível concluir que existiam oportunidade de melhoria ao nível da capacidade do processo e nos mecanismos de ajuste do nível de enchimento

Aplicação do Controlo Estatístico de Processos na Indústria Vidreira

Atualmente são visíveis os avanços realizados na indústria, relativamente à Qualidade dos produtos fornecidos ao cliente, devido ao aumento da exigência dos consumidores. Sendo necessário adotar uma estratégia de diferenciação, muitas são as empresas que implementam o Controlo Estatístico de Processos (SPC), sendo esta uma ferramenta que possibilita a otimização da produção, através do controlo e da monitorização do processo de fabricação. Assim, no presente trabalho é realizada uma revisão bibliográfica relativa ao conceito de SPC univariado e multivariado, no que concerne à sua abordagem tradicional, às suas condições de aplicação e ao estudo da capacidade, bem como os desenvolvimentos mais recentes relativos a “pequenas produções”. Este conceito permite o desenvolvimento da presente ferramenta a fabricos que têm uma duração curta e que entram novamente em produção num reduzido espaço de tempo. Adicionalmente, também se realiza uma transformação de dados, devido ao facto de estes não seguirem uma distribuição Normal, sendo esta uma condição necessária ao estudo da capacidade. A implementação da metodologia apresentada é realizada aos dados estatísticos de uma empresa produtora de embalagens de vidro, a fim de entender qual a abordagem mais sensível ao processo, SPC ou MSCP (Multivariate Statistical Process Control). Para tal, são elaboradas Cartas de Controlo para a representação das estatísticas em estudo, assegurando que os dados seguem uma distribuição Normal através da realização da Transformação Box e Cox. Para o estudo da capacidade no estudo multivariado, são determinados os índices desenvolvidos em 2015 por Gu et al. Adicionalmente, é realizada uma análise à estabilidade do mesmo, a fim de se propor determinadas sugestões de melhoria, através da análise das cartas de controlo construídas