A Comparison of Normal Approximation Rules for Attribute Control Charts

Control charts, known for more than 80 years, have been important tools for business and industrial manufactures. Among many different types of control charts, the attribute control chart (np-chart or p-chart) is one of the most popular methods to monitor the number of observed defects in products, such as semiconductor chips, automobile engines, and loan applications. The attribute control chart requires that the sample size n is sufficiently large and the defect rate p is not too small so that the normal approximation to the binomial works well. Some rules for the required values for n and p are available in the textbooks of quality control and mathematical statistics. However, these rules are considerably different and hence it is less clear which rule is most appropriate in practical applications. In this paper, we perform a comparison of five frequently used rules for n and p required for the normal approximation to the binomial. Based on this result, we also refine the existing rules to develop a new rule that has a reliable performance. Datasets are analyzed for illustration

A comparison of normal approximation rules for attribute control charts

Control charts, known for more than 80 years, have been important tools for business and industrial manufactures. Among many different types of control charts, the attribute control chart (np-chart or p-chart) is one of the most popular methods to monitor the number of observed defects in products, such as semiconductor chips, automobile engines, and loan applications. The attribute control chart requires that the sample size n is sufficiently large and the defect rate p is not too small so that the normal approximation to the binomial works well. Some rules for the required values for n and p are available in the textbooks of quality control and mathematical statistics. However, these rules are considerably different and hence it is less clear which rule is most appropriate in practical applications. In this paper, we perform a comparison of five frequently used rules for n and p required for the normal approximation to the binomial. Based on this result, we also refine the existing rules to develop a new rule that has a reliable performance. Datasets are analyzed for illustration

A comparison of normal approximation rules for attribute control charts

Control charts, known for more than 80 years, have been important tools for business and industrial manufactures. Among many different types of control charts, the attribute control chart (np-chart or p-chart) is one of the most popular methods to monitor the number of observed defects in products, such as semiconductor chips, automobile engines, and loan applications. The attribute control chart requires that the sample size n is sufficiently large and the defect rate p is not too small so that the normal approximation to the binomial works well. Some rules for the required values for n and p are available in the textbooks of quality control and mathematical statistics. However, these rules are considerably different and hence it is less clear which rule is most appropriate in practical applications. In this paper, we perform a comparison of five frequently used rules for n and p required for the normal approximation to the binomial. Based on this result, we also refine the existing rules to develop a new rule that has a reliable performance. Datasets are analyzed for illustration

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

Aperfeiçoamento e desenvolvimento dos gráficos combinados Shewhart-Cusum binomiais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2010Os tradicionais gráficos de controle Shewhart são considerados efetivos na detecção de grandes mudanças na média, variância ou na fração não conforme, enquanto que gráficos de controle de soma cumulativa (CUSUM) são recomendados para a sinalização de pequenas e moderadas alterações nestes parâmetros. Nenhum dos gráficos mencionados terá um bom desempenho em todas as situações. Uma solução possível para este problema é combinar múltiplos gráficos para abranger mudanças de diversas magnitudes. Assim, um gráfico combinado Shewhart-CUSUM tem como finalidade aumentar a sensibilidade do procedimento CUSUM para alterações maiores. Este trabalho traz várias contribuições para o desenvolvimento e aperfeiçoamento de gráficos combinados Shewhart-CUSUM para dados com distribuição binomial. Inicialmente, a partir do resultado de simulações, analisa-se o desempenho de um gráfico combinado e, se a adição de linhas Shewhart a um gráfico CUSUM binomial unilateral superior realmente aumenta a sensibilidade deste. O desempenho de um gráfico combinado Shewhart-CUSUM é também comparado com o gráfico tipo Shewhart e com procedimentos CUSUM delineados para detecção de mudanças maiores. Pensando em aplicações, foi elaborada uma metodologia para construção de um gráfico combinado incluindo a análise das suposições necessárias (aderência, autocorrelação e superdispersão). Para finalizar, esta metodologia foi aplicada a dados adaptados da literatura e também de processos reais. O trabalho ainda contempla algumas contribuições adicionais como o uso de limites exatos (ou probabilísticos) na parte Shewhart do gráfico combinado e uma proposta de aproximação para o limite superior do CUSUM binomial. Os resultados obtidos revelam que o gráfico combinado Shewhart-CUSUM aumenta a sensibilidade de um gráfico CUSUM binomial para magnitudes de mudança maiores que as de planejamento e identificou-se a existência de uma região onde o gráfico combinado tem desempenho superior aos dois gráficos individuais. Os resultados das aplicações foram satisfatórios, validando a metodologia elaborada. A partir das aplicações foram sinalizadas situações práticas onde o gráfico combinado é mais efetivo que os gráficos individuais