Mixed control charts using EWMA Statistics

In this paper, two mixed control charts are designed for process monitoring when the quality characteristic of interest follows a normal distribution. The mixed control chart starts with monitoring the number of non-conforming items but switches to monitoring using exponentially weighted moving average (EWMA) statistic or hybrid EWMA statistic when the decision is indeterminate with the attribute data. The average run lengths are calculated to evaluate the performance of the proposed control charts according to the mean shift. The performance of both control charts is compared with each other and with the existing control chart. Simulation study is given to demonstrate the efficiency of the proposed control charts.1150Ysciescopu

A Nonparametric HEWMA-p Control Chart for Variance in Monitoring Processes

Control charts are considered as powerful tools in detecting any shift in a process. Usually, the Shewhart control chart is used when data follows the symmetrical property of a normal distribution. In practice, the data from the industry may follow a non-symmetrical distribution or an unknown distribution. The average run length (ARL) is a significant measure to assess the performance of the control chart. The ARL may mislead when the statistic is computed from an asymmetric distribution. To handle this issue, in this paper, an ARL-unbiased hybrid exponentially weighted moving average proportion (HEWMA-p) chart is proposed for monitoring the process variance for a non-normal distribution or an unknown distribution. The efficiency of the proposed chart is compared with the existing chart in terms of ARLs. The proposed chart is more efficient than the existing chart in terms of ARLs. A real example is given for the illustration of the proposed chart in the industry.11Ysciescopu

Business intelligence em vigilância epidemiológica baseada em dados produzidos pelos laboratórios de saúde pública

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.A globalização econômica e informacional proporcionou às pessoas maior interatividade e locomoção por diversos países, trazendo muitos benefícios mas, também, riscos. Neste sentido, pode-se citar, por exemplo, a circulação de novas doenças e agravos à saúde humana por todo o mundo [1] [2]. Essas interconexões entre os países vêm impactando a área da saúde e transformado a forma com que o mundo tem tratado as políticas e as ações em saúde, criando a valorização dos direitos humanos, da cadeia de valor, desafiando a política, os profissionais de saúde e reforçando as responsabilidades nacional e internacional dos países [2] [3]. Embora a saúde pública seja uma preocupação antiga, ela tem ganhado contornos diferentes a partir das experiências epidemiológicas construídas, elevando o conhecimento e transformado a prática clínica para todos [4]. Apesar do Brasil possuir muitas bases de dados com informações em saúde e muitas ações de vigilância epidemiológica serem realizadas, verifica-se que há outros mecanismos que podem ser implementados para melhorar, ainda mais, a vigilância, como por exemplo, a implementação de controles estatísticos do processo de produção de exames de saúde pública, que é um importante indicador de surtos e ameaças a saúde pública. Por outro lado, a computação, a estatística e o conhecimento de especialistas têm impulsionado a inteligência dos processos de vigilância, proporcionando componentes e procedimentos mais eficientes para as tomadas de decisões. Este trabalho propõe Indicador de vigilância epidemiológica a partir dos dados laboratoriais que são armazenados no Sistema Gerenciador de Ambiente Laboratorial (GAL), seguido de aplicações de modelos de Séries Temporais e Controle Estatístico de Processo (CEP), utilizando a linguagem de programação em R integrada a software de Business Intelligence (BI) para monitorar e detectar mudanças no comportamento da doença de Influenza no município de Curitiba-PR. Os resultados deste estudo foi a proposição de uma arquitetura de software, o que permitiu monitorar e controlar a doença de influenza, identificar eventos que indicaram situações fora dos limites de controles. Esse processo mostrou aplicável a outras doenças, contribuindo de forma relevante para a vigilância em saúde.The globalization economic and informational to provide people with greater interactivity and mobility through different countries, bringing many benefits but also risks. In this sense, we can mention, for example, the circulation of diseases all over the world [1] [2]. These interconnections between countries have impacted in the area of health and transformed the way the world has handled health policies and actions, creating value for human rights, the value chain, challenging policy, health professionals and strengthening the national and international responsibilities of countries [2] [3]. Although public health is an old concern, it has gained different contours from constructed epidemiological experiences, raising awareness and transforming clinical practice for all [4]. Although Brazil has many databases with health information and many epidemiological surveillance actions are carried out, there are other mechanisms that can be implemented to further improve surveillance, such as the implementation of statistical controls of the process of producing public health tests, which is an important indicator of outbreaks and threats to public health. On the other hand, computing, statistics and expert knowledge have driven the intelligence of surveillance processes, providing more efficient components and procedures for decision making. This work proposes epidemiological surveillance indicator from the laboratory data that is stored in Sistema Gerenciador de Ambiente Laboratorial (GAL), followed by applications of Time Series models and Statistical Process Control (SPC), using the programming language in R Business Intelligence (BI) software to monitor and detect changes in the behavior of Influenza disease in the city of Curitiba-PR. The results of this study were the implementation of a solution in Information Technology (IT), which allowed to monitor and control influenza disease, identifying events that indicated situations outside the limits of controls. This process has shown to be applicable to other diseases, contributing significantly to health surveillance