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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSousa, Veriana Gomes de-
dc.contributor.authorAlexandre, João Welliandre Carneiro-
dc.contributor.authorOliveira, Max Brandao de-
dc.contributor.authorFreitas, Silvia Maria de-
dc.date.accessioned2015-11-17T16:54:52Z-
dc.date.available2015-11-17T16:54:52Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationSOUSA, V. G. et al. Uma Análise da eficiência do gráfico de controle por grupos para a média em relação ao modelo de Shewhart, em processos paralelos e autocorrelacionado. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO, 33., 2013, Salvador. Anais... Salvador: ABEPRO, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/13966-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
dc.subjectGráficos por grupospt_BR
dc.subjectProcessos paralelospt_BR
dc.subjectAutocorrelaçãopt_BR
dc.titleUma Análise da eficiência do gráfico de controle por grupos para a média em relação ao modelo de Shewhart, em processos paralelos e autocorrelacionadopt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrOs Gráficos de Controle Estatístico do Processo (GCEP) foram propostos no início no século XX por Shewhart (1931), tendo como principal objetivo monitorar um processo de fabricação em série, onde os produtos são oriundos originalmente de umm único fluxo de produção. Com o surgimento dos processos com vários fluxos de produção o monitoramento através do modelo de Shewhart tornou-se cansativo e burocrático, por exigir um par de gráficos para cada fluxo. Assim, Boyd (1950) propôs os Gráficos de Controle por Grupos (GG) que permite reuni em um único gráfico as informações dos diversos fluxos. Diversos autores realizaram estudos sobre a eficiência dos GG em relação ao modelo de Shewhart em processo paralelos, porém considerando a independência entre as observações, que é uma forte suposição na construção dos gráficos de controle. Portanto, o objetivo deste trabalho é investigar a eficiência do GG para média, em processos paralelos, com relação ao modelo de Shewhart, na detecção de alteração na média e na variância do processo, individual e conjuntamente, na presença de autocorrelação dentro dos fluxos. Como metodologia de pesquisa foram realizadas simulações por meio do software de domínio público R, versão 2.13.1, utilizando o Número Médio de Amostras (NMA) até a sinalização de uma causa especial como indicador de desempenho. Dentre outros resultados esse estudo mostrou que para pequenas perturbações na média do processo o modelo de Shewhart é mais eficiente que o GG na detecção de alterações na média do processo, mas para perturbações acima de 2 desvios o GG torna-se equivalente ao modelo de Shewhart.pt_BR
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