A collaborative perspective in green construction risk management

Many risks existing in the supply chain of green construction projects are poorly managed by traditional non-collaborative approaches leading to problems such as higher prices, inappropriate indoor environment quality, technological failures and legal battles that in turn adversely affect all stakeholders. To reduce the cases of failure in the green construction industry, it is necessary for supply chain (SC) key players to collaboratively identify, analyse and treat risks, considering benefits and concerns of all stakeholders inside the network. This paper presents a method for collaborative risk management to provide informed advice to supply chain stakeholders to manage risks in the green construction industry. Contribution of the proposed collaborative approach is illustrated in a case study carried out in a green construction development project in Melbourne, Australia. The case study introduced in this research is sufficiently robust to provide evidence that collaborative approaches can add value to traditional methods of risk management and presents a modelling and analysis framework for assessing supply chain risks in the green construction

Redes neuronales artificiales en el control de procesos por variables: aplicación en la fabricación de tableros de partículas

Artificial neural networks are an efficient tool for modelling production control processes using data from the actual production as well as simulated or design of experiments data. In this study two artificial neural networks were combined with the control process charts and it was checked whether the data obtained by the networks were valid for variable process control in particleboard manufacture. The networks made it possible to obtain the mean and standard deviation of the internal bond strength of the particleboard within acceptable margins using known data of thickness, density, moisture content, swelling and absorption. The networks obtained met the acceptance criteria for test values from non-standard test methods, as well as the criteria for using these values in statistical process control.Las redes neuronales artificiales son una herramienta eficaz para el modelado de los procesos de control de producción, tanto partiendo de datos de la propia producción como de datos simulados o procedentes de diseños de experimentos. En este estudio se han combinado dos redes neuronales artificiales con los gráficos de control de procesos y se ha comprobado si los datos obtenidos con ellas eran válidos para el control de producción por variables en la fabricación de tableros de partículas. Las redes han permitido obtener valores de la media y la desviación típica de la cohesión interna del tablero de partículas dentro de unos márgenes aceptables a partir de datos conocidos de espesor, densidad, contenido de humedad, hinchazón y absorción. Las redes obtenidas han cumplido con los requisitos de aceptación de valores de ensayo por métodos alternativos al normalizado y con los requisitos impuestos para su utilización en el control estadístico de procesos

Aplicação de ferramentas estatísticas na análise de dados de um desvio de qualidade em uma empresa automotiva / Application of statistical tools in the analysis of data of a quality deviation in an automotive company

 Considerando os diferentes aspectos e aplicações das ferramentas estatísticas, este artigo propõe a aplicação de ferramentas estatísticas, bem como da qualidade para análise e busca da causa raiz de um problema de qualidade, por meio de um estudo de caso realizado em uma empresa automobilística multinacional. Essas ferramentas são de grande importância para auxiliar tanto na compreensão das análises do problema, como dos resultados esperados, servir de guia para melhorias do processo e controles internos necessários para antecipar e evitar derivas da produção, reduzindo retrabalhos e, consequentemente, os custos. Para alcançar o objetivo final da empresa, foram estabelecidos planos de ação, guiados pelas ferramentas estatísticas, e mudanças no processo buscando evoluir a qualidade do produto, atendendo assim, os requisitos dos clientes, o que leva à manutenção do mercado automobilístico e até mesmo à conquista de novos clientes

Hybrid Artificial Neural Networks Modeling for Faults Identification of a Stochastic Multivariate Process

Due to the recent rapid growth of advanced sensing and production technologies, the monitoring and diagnosis of multivariate process operating performance have drawn increasing interest in process industries. The multivariate statistical process control (MSPC) chart is one of the most commonly used tools for detecting process faults. However, an out-of-control MSPC signal only indicates that process faults have intruded the underlying process. Identifying which of the monitored quality variables is responsible for the MSPC signal is fairly difficult. Pinpointing the responsible variable is vital for process improvement because it effectively determines the root causes of the process faults. Accordingly, this identification has become an important research issue concerning recent multivariate process applications. In contrast with the traditional single classifier approach, the present study proposes hybrid modeling schemes to address problems that involve a large number of quality variables in a multivariate normal process. The proposed scheme includes multivariate adaptive regression splines (MARS), logistic regression (LR), and artificial neural network (ANN). By applying MARS and LR techniques, we may obtain fewer but more significant quality variables, which can serve as inputs to the ANN classifier. The performance of our proposed approaches was evaluated by conducting a series of experiments

A neural network applied to estimate process capability of non-normal processes

It is always crucial to estimate process capability index (PCI) when the quality characteristic does not follow normal distribution, however skewed distributions come about in many processes. The classical method to estimate process capability is not applicable for non-normal processes. In the existing methods for non-normal processes, probability density function (pdf) of the process or an estimate of it is required. Estimating pdf of the process is a hard work and resulted PCI by estimated pdf may be far from real value of it. In this paper an artificial neural network is proposed to estimate PCI for right skewed distributions without appeal to pdf of the process. The proposed neural network estimates PCI using skewness, kurtosis and upper specification limit as input variables. Performance of proposed method is validated by simulation study for different non-normal distributions. Finally, a case study using the actual data from a manufacturing process is presented

ROBUST PARAMETER DESIGN IN COMPLEX ENGINEERING SYSTEMS:

Many industrial firms seek the systematic reduction of variability as a primary means for reducing production cost and material waste without sacrificing product quality or process efficiency. Despite notable advancements in quality-based estimation and optimization approaches aimed at achieving this goal, various gaps remain between current methodologies and observed in modern industrial environments. In many cases, models rely on assumptions that either limit their usefulness or diminish the reliability of the estimated results. This includes instances where models are generalized to a specific set of assumed process conditions, which constrains their applicability against a wider array of industrial problems. However, such generalizations often do not hold in practice. If the realities are ignored, the derived estimates can be misleading and, once applied to optimization schemes, can result in suboptimal solutions and dubious recommendations to decision makers. The goal of this research is to develop improved quality models that more fully explore innate process conditions, rely less on theoretical assumptions, and have extensions to an array of more realistic industrial environments. Several key areas are addressed in which further research can reinforce foundations, extend existing knowledge and applications, and narrow the gap between academia and industry. These include the integration of a more comprehensive approach to data analysis, the development of conditions-based approaches to tier-one and tier-two estimation, achieving cost robustness in the face of dynamic process variability, the development of new strategies for eliminating variability at the source, and the integration of trade-off analyses that balance the need for enhanced precision against associated costs. Pursuant to a detailed literature review, various quality models are proposed, and numerical examples are used to validate their use

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