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    Mudança de regime Markoviano aplicado à fase I do CEP em ambientes de múltiplus setups

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    O controle estatístico do processo (CEP), através de suas ferramentas, tem como objetivo apontar quando o processo passa de um estado sob controle para um estado fora de controle. O CEP é dividido em duas fases: a fase de diagnóstico sobre a estrutura dos dados (Fase I) e a fase de controle do processo (Fase II). Um dos objetivos principais da Fase I é estimar os valores dos parâmetros do processo. A estimação destes parâmetros fica prejudicada em ambientes de produção flexível, pois as séries são relativamente mais curtas, impedindo uma adequada inferência dos parâmetros. O objetivo deste artigo é apresentar a aplicação de um modelo de mudança de regime markoviano para diagnóstico na Fase I do CEP em ambientes de múltiplos setups. O procedimento de mudança de regime markoviano é capaz de estimar os parâmetros das séries em cada regime, levando em consideração a estrutura de variabilidade comum a todos os regimes a partir da análise da característica da qualidade mensurada

    Controle estatístico do processo aplicado a ambientes customizados

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    Durante os anos 70, os sistemas de produção evoluíram de planos de produção em massa para planos flexíveis, capazes de prover para cada consumidor produtos ou serviços diferenciados através de um processo ágil, flexível e integrado com baixo custo. O aumento de opções do menu de escolha por parte dos clientes resulta na produção de pequenos lotes de produtos e, consequentemente, dados em volume insuficiente para estimar os parâmetros do processo necessários para o monitoramento da característica de qualidade. A literatura reconhece que não existem métodos capazes de tratar o pro- blema do monitoramento de ferramentas de qualidade em sistemas de produção flexíveis e customizados. O objetivo deste trabalho é propor ferramentas de controle estatístico do processo para este tipo de ambiente. Verifica-se que cenários de produção customi- zados sujeitos à produção em pequenos lotes são suscetíveis a violações de suposições e estimativas imprecisas dos parâmetros do processo. Além disso, as ações adotadas pelos engenheiros de qualidade na fase I da implantação de cartas de controle nas empresas visitadas é conflitante com o que é sugerido na literatura. Verificação dos pressupostos de normalidade e independência não são executados, mesmo quando cartas de controle são implantadas. Os principais procedimentos de controle de qualidade do atual estado da arte são apresentados para verificar alternativas para a implantação de ferramentas de controle estatístico do processo em ambientes onde as estratégias atuais de produção causaram o aumento da necessidade de flexibilidade. Nestes casos, a característica da qualidade costuma ser a mesma, mas para diferentes produtos, o que significa que se tem uma única observação para cada produto em cada momento, no mesmo processo. Discussões sobre a viabilidade em implantar as principais metodologias neste contexto são apresentadas. Entre os métodos levantados no estado da arte, uma única abordagem ca- paz é a carta que utiliza o desvio do alvo no instante t, apresentada por Del Castillo et. al. (1996), porém não é aplicável ao problema de pesquisa apresentado nesta tese, pois exige uma fase retrospectiva de análise. Além disso, a inclusão de um novo produto ou uma mudança significativa no processo antigo em um ambiente flexível não pode ser tratada pelos métodos apresentados. Uma carta de controle multivariada de auto-inicialização baseada no filtro de Kalman para o sistema de múltiplos setups é proposta além de adap- tações da carta de auto-inicialização de Shewhart e da carta de controle de Quesenberry (1991) com média e variância desconhecidos. O modelo baseado no filtro de Kalman foi escolhido depois de um estudo de simulação que comparou o desempenho preditivo dos modelos ARIMA, Regressão PLS e Estrutural Básico. O desempenho das abordagens de controle estatístico do processo propostas foi comparado através de medidas de ARL e a análise considerou a implantação das ferramentas em uma série de dados real e em séries simuladas de ambientes sujeitos à violação das suposições básicas das cartas tradicionais. Como benchmark, foi utilizada a análise retrospectiva da carta de resíduos apresentada por Del Castillo et. al. (1996). Os resultados mostram que a hipótese de violação da nor- malidade é a que mais deteriora o desempenho das cartas de controle. Efeitos de violação da independência e da suposição de homocedasticidade não são significativos ao nível de 5%, de acordo com a análise de variância realizada. Conclui-se que, dos cinco procedimentos propostos, os adaptados obtiveram resultados similares ao benchmark, podendo ser tratados como alternativas para lidar com o problema de monitoramento da qualidade em ambientes organizados com sistemas de produção customizados.During the 70s, production systems have evolved from mass production plans to flexible plans, able to provide for each constumer differentiated products or services with low cost through an agile, flexible and integrated process. The number increase of choi- ces results in production of small batches of products, and therefore insufficient volume data to estimate the required process parameters for the monitoring of quality characte- ristics. The literature shows that there are no methods to treat the problem of quality monitoring in flexible and customized production systems. The objective of this thesis is to propose tools for this type of environment. It is verified that customized scenarios are subject to small-batch production and are also susceptible to violation of assumpti- ons and inaccurate estimate of process parameters. In addition, actions taken by quality engineers in Phase I implementation of control charts in visited companies is conflicting with what is suggested in the literature. Verification of assumptions such as normality or independence are not performed, even when control charts are implemented. The state of art quality control procedures are presented in order to verify how to implement quality control tools in environments where the current strategies of production has increasing flexibility. In these cases, the quality characteristic is usually the same, but for different products, which means that it has an observation for each product in each time frame for the same process. Discussion on the feasibility of implementing the main methodologies are presented in this context. Among the methods considered the state of the art, the chart which uses the deviation from the target at time t, presented by Del Castillo et al. (1996) is the only that could be able to work in this problem, but shall be not applied to the research problem presented in this thesis, since it requires a Phase I of retrospective analysis. Moreover, the inclusion of a new product or significant change in old process in a flexible environment can not be treated by the methods presented. A self-start multivariate control chart based on Kalman filter for multiple setups is proposed, as well as the adaptations of the self-start Shewhart control chart and the self-start Quesenberry’s control chart (1991). The model based on the Kalman filter was chosen after a simulation study that compared the predictive performance of ARIMA, PLS Regression and Struc- tural Basic models. The performance of the proposed quality control approaches was compared with measures of ARL and the analysis considered the implementation of tools in series of real data and simulated data subject to violation of the traditional charts’ basic assumptions. As a benchmark, we used a retrospective analysis of the chart presented by Del Castillo et al. (1996). The results show that the assumption of normality violation is the one that most deteriorates the performance of control charts. Effects of independence and homoscedasticity violation of assumptions are not significant at 5%, according to the analysis of variance performed. We conclude that, among the five proposed procedures, the adapted ones obtained similar results to the benchmark and can be treated as alter- natives to deal with the problem of quality monitoring in environments with customized production systems

    Premissas e suposições para construção de gráficos de controle : um framework para verificação

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    O presente trabalho propõe um framework que inclui a organização de procedimentos e técnicas estatísticas para a verificação da premissa e suposições dos gráficos de controle. Ao final do framework o usuário tem a indicação de qual gráfico é mais propício a condição dos dados em relação as suposições verificadas. O método é dividido em 4 fases que engloba a verificação da premissa de estacionariedade e das suposições de normalidade, independência e homocedasticidade. Procedimentos com o objetivo de adequar os dados as suposições são apresentados. Esta dissertação apresenta sugestões para solução dos problemas relacionados a violação da suposição de homocedasticidade. Descreve os principais modelos de obtenção de resíduos independentes e normal e identicamente distribuídos como solução para a violação de independência. São efetuados dois estudos de simulação Monte Carlo onde, como principais resultados, obteve-se: (i) um procedimento eficiente para verificação da premissa de que o processo encontra-se sob controle antes da implantação dos gráficos de controle e; (ii) o efeito da não normalidade na probabilidade de erros do tipo I nos gráficos X e S de Shewhart. Além disso, apresenta a relação entre tamanho de amostra e não normalidade como aspecto importante na construção de gráficos de controle do tipo X e S de Shewhart em relação ao erro do tipo I.This paper proposes a framework that includes the organization of procedures and statistical techniques for the verification of the control chart's premise and assumptions. At the end of the framework is an indication of which chart has more favorable data condition on assumptions noted. The method is divided into 4 phases which includes verification of the stationarity premise and assumptions of normality, independence and homoscedasticity. Procedures with the goal of matching the data were been presented. This Master's work presents suggestions for solving problems related to violation of the homoscedasticity assumption. Describes the main types of models to intend get normal independent and identically distributed residuals as a solution to the violation of assumptions in the original data. Two studies are performed in Monte Carlo simulation and the main results obtained is: (i) an efficient procedure for verifying the premise that the process is under control before the implantation of control charts, (ii) the effect of non-normality in the probability of Type I error in and S Shewhart's control charts. In addition, shows the relationship between sample size and non-normality as important factor in building and S Shewhart's control charts on the error of Type I

    Premissas e suposições para construção de gráficos de controle : um framework para verificação

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    O presente trabalho propõe um framework que inclui a organização de procedimentos e técnicas estatísticas para a verificação da premissa e suposições dos gráficos de controle. Ao final do framework o usuário tem a indicação de qual gráfico é mais propício a condição dos dados em relação as suposições verificadas. O método é dividido em 4 fases que engloba a verificação da premissa de estacionariedade e das suposições de normalidade, independência e homocedasticidade. Procedimentos com o objetivo de adequar os dados as suposições são apresentados. Esta dissertação apresenta sugestões para solução dos problemas relacionados a violação da suposição de homocedasticidade. Descreve os principais modelos de obtenção de resíduos independentes e normal e identicamente distribuídos como solução para a violação de independência. São efetuados dois estudos de simulação Monte Carlo onde, como principais resultados, obteve-se: (i) um procedimento eficiente para verificação da premissa de que o processo encontra-se sob controle antes da implantação dos gráficos de controle e; (ii) o efeito da não normalidade na probabilidade de erros do tipo I nos gráficos X e S de Shewhart. Além disso, apresenta a relação entre tamanho de amostra e não normalidade como aspecto importante na construção de gráficos de controle do tipo X e S de Shewhart em relação ao erro do tipo I.This paper proposes a framework that includes the organization of procedures and statistical techniques for the verification of the control chart's premise and assumptions. At the end of the framework is an indication of which chart has more favorable data condition on assumptions noted. The method is divided into 4 phases which includes verification of the stationarity premise and assumptions of normality, independence and homoscedasticity. Procedures with the goal of matching the data were been presented. This Master's work presents suggestions for solving problems related to violation of the homoscedasticity assumption. Describes the main types of models to intend get normal independent and identically distributed residuals as a solution to the violation of assumptions in the original data. Two studies are performed in Monte Carlo simulation and the main results obtained is: (i) an efficient procedure for verifying the premise that the process is under control before the implantation of control charts, (ii) the effect of non-normality in the probability of Type I error in and S Shewhart's control charts. In addition, shows the relationship between sample size and non-normality as important factor in building and S Shewhart's control charts on the error of Type I

    Controle estatístico do processo aplicado a ambientes customizados

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    Durante os anos 70, os sistemas de produção evoluíram de planos de produção em massa para planos flexíveis, capazes de prover para cada consumidor produtos ou serviços diferenciados através de um processo ágil, flexível e integrado com baixo custo. O aumento de opções do menu de escolha por parte dos clientes resulta na produção de pequenos lotes de produtos e, consequentemente, dados em volume insuficiente para estimar os parâmetros do processo necessários para o monitoramento da característica de qualidade. A literatura reconhece que não existem métodos capazes de tratar o pro- blema do monitoramento de ferramentas de qualidade em sistemas de produção flexíveis e customizados. O objetivo deste trabalho é propor ferramentas de controle estatístico do processo para este tipo de ambiente. Verifica-se que cenários de produção customi- zados sujeitos à produção em pequenos lotes são suscetíveis a violações de suposições e estimativas imprecisas dos parâmetros do processo. Além disso, as ações adotadas pelos engenheiros de qualidade na fase I da implantação de cartas de controle nas empresas visitadas é conflitante com o que é sugerido na literatura. Verificação dos pressupostos de normalidade e independência não são executados, mesmo quando cartas de controle são implantadas. Os principais procedimentos de controle de qualidade do atual estado da arte são apresentados para verificar alternativas para a implantação de ferramentas de controle estatístico do processo em ambientes onde as estratégias atuais de produção causaram o aumento da necessidade de flexibilidade. Nestes casos, a característica da qualidade costuma ser a mesma, mas para diferentes produtos, o que significa que se tem uma única observação para cada produto em cada momento, no mesmo processo. Discussões sobre a viabilidade em implantar as principais metodologias neste contexto são apresentadas. Entre os métodos levantados no estado da arte, uma única abordagem ca- paz é a carta que utiliza o desvio do alvo no instante t, apresentada por Del Castillo et. al. (1996), porém não é aplicável ao problema de pesquisa apresentado nesta tese, pois exige uma fase retrospectiva de análise. Além disso, a inclusão de um novo produto ou uma mudança significativa no processo antigo em um ambiente flexível não pode ser tratada pelos métodos apresentados. Uma carta de controle multivariada de auto-inicialização baseada no filtro de Kalman para o sistema de múltiplos setups é proposta além de adap- tações da carta de auto-inicialização de Shewhart e da carta de controle de Quesenberry (1991) com média e variância desconhecidos. O modelo baseado no filtro de Kalman foi escolhido depois de um estudo de simulação que comparou o desempenho preditivo dos modelos ARIMA, Regressão PLS e Estrutural Básico. O desempenho das abordagens de controle estatístico do processo propostas foi comparado através de medidas de ARL e a análise considerou a implantação das ferramentas em uma série de dados real e em séries simuladas de ambientes sujeitos à violação das suposições básicas das cartas tradicionais. Como benchmark, foi utilizada a análise retrospectiva da carta de resíduos apresentada por Del Castillo et. al. (1996). Os resultados mostram que a hipótese de violação da nor- malidade é a que mais deteriora o desempenho das cartas de controle. Efeitos de violação da independência e da suposição de homocedasticidade não são significativos ao nível de 5%, de acordo com a análise de variância realizada. Conclui-se que, dos cinco procedimentos propostos, os adaptados obtiveram resultados similares ao benchmark, podendo ser tratados como alternativas para lidar com o problema de monitoramento da qualidade em ambientes organizados com sistemas de produção customizados.During the 70s, production systems have evolved from mass production plans to flexible plans, able to provide for each constumer differentiated products or services with low cost through an agile, flexible and integrated process. The number increase of choi- ces results in production of small batches of products, and therefore insufficient volume data to estimate the required process parameters for the monitoring of quality characte- ristics. The literature shows that there are no methods to treat the problem of quality monitoring in flexible and customized production systems. The objective of this thesis is to propose tools for this type of environment. It is verified that customized scenarios are subject to small-batch production and are also susceptible to violation of assumpti- ons and inaccurate estimate of process parameters. In addition, actions taken by quality engineers in Phase I implementation of control charts in visited companies is conflicting with what is suggested in the literature. Verification of assumptions such as normality or independence are not performed, even when control charts are implemented. The state of art quality control procedures are presented in order to verify how to implement quality control tools in environments where the current strategies of production has increasing flexibility. In these cases, the quality characteristic is usually the same, but for different products, which means that it has an observation for each product in each time frame for the same process. Discussion on the feasibility of implementing the main methodologies are presented in this context. Among the methods considered the state of the art, the chart which uses the deviation from the target at time t, presented by Del Castillo et al. (1996) is the only that could be able to work in this problem, but shall be not applied to the research problem presented in this thesis, since it requires a Phase I of retrospective analysis. Moreover, the inclusion of a new product or significant change in old process in a flexible environment can not be treated by the methods presented. A self-start multivariate control chart based on Kalman filter for multiple setups is proposed, as well as the adaptations of the self-start Shewhart control chart and the self-start Quesenberry’s control chart (1991). The model based on the Kalman filter was chosen after a simulation study that compared the predictive performance of ARIMA, PLS Regression and Struc- tural Basic models. The performance of the proposed quality control approaches was compared with measures of ARL and the analysis considered the implementation of tools in series of real data and simulated data subject to violation of the traditional charts’ basic assumptions. As a benchmark, we used a retrospective analysis of the chart presented by Del Castillo et al. (1996). The results show that the assumption of normality violation is the one that most deteriorates the performance of control charts. Effects of independence and homoscedasticity violation of assumptions are not significant at 5%, according to the analysis of variance performed. We conclude that, among the five proposed procedures, the adapted ones obtained similar results to the benchmark and can be treated as alter- natives to deal with the problem of quality monitoring in environments with customized production systems

    Probability of type I error in X and S Shewhart Control Charts under non-normality

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    O objetivo deste artigo é verificar o comportamento das cartas de média e desvio padrão de Shewhart em relação à probabilidade do erro do tipo I quando da violação da suposição de normalidade. Foi realizada a simulação de uma série de 500.000 amostras (subgrupos) de tamanho n = 3, 5, 7, 10, 15, 20 e 25. As amostras foram simuladas a partir das distribuições normal, t de Student, exponencial, qui-quadrado, gamma e Weibull. Verificou-se em dados não normais o aumento na probabilidade de erro do tipo I na carta de médias em todas as distribuições simuladas. O mínimo tamanho da amostra necessário está relacionado ao grau de assimetria da distribuição dos dados, sendo que, em alguns casos, nem mesmo n = 25 apresentou resultados satisfatórios. No gráfico S, o aumento da probabilidade de erro do tipo I é significativamente superior em quase todas as distribuições simuladas e seu comportamento é influenciado não só pelo tipo de distribuição, mas também pelo tamanho da amostra

    Probability of type I error in X and S Shewhart Control Charts under non-normality

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    O objetivo deste artigo é verificar o comportamento das cartas de média e desvio padrão de Shewhart em relação à probabilidade do erro do tipo I quando da violação da suposição de normalidade. Foi realizada a simulação de uma série de 500.000 amostras (subgrupos) de tamanho n = 3, 5, 7, 10, 15, 20 e 25. As amostras foram simuladas a partir das distribuições normal, t de Student, exponencial, qui-quadrado, gamma e Weibull. Verificou-se em dados não normais o aumento na probabilidade de erro do tipo I na carta de médias em todas as distribuições simuladas. O mínimo tamanho da amostra necessário está relacionado ao grau de assimetria da distribuição dos dados, sendo que, em alguns casos, nem mesmo n = 25 apresentou resultados satisfatórios. No gráfico S, o aumento da probabilidade de erro do tipo I é significativamente superior em quase todas as distribuições simuladas e seu comportamento é influenciado não só pelo tipo de distribuição, mas também pelo tamanho da amostra
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