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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/72498
Type: | TCC |
Title: | Desempenho do gráfico de controle 3-D para a média na presença de alterações na média e desvio padrão do processo: uma abordagem prática |
Authors: | Guimarães, Marcelo de Oliveira |
Advisor: | Alexandre, João Welliandre Carneiro |
Keywords: | Gráfico de controle 3-D;Processos paralelos;Desempenho;Abordagem prática;Control Charts 3-D;Parallel processes;Performance;Practical approach |
Issue Date: | 2021 |
Citation: | GUIMARÃES, Marcelo de Oliveira. Desempenho do gráfico de controle 3-D para a média na presença de alterações na média e desvio padrão do processo: uma abordagem prática. 2021. 51 f. Monografia (Graduação em Estatística) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | Dentre as ferramentas que podem ser utilizadas para o monitoramento de processos produtivos, está o controle estatístico do processo (CEP), criado por Walter A. Shewhart, para a construção de gráficos de controle. Esse método baseia-se em processos produtivos com único fluxo de produção, todavia, em processos paralelos, onde há vários fluxos de produção, o monitoramento através dos gráficos tradicionais se torna difícil e lento. É importante destacar, também, que em processos paralelos há duas variabilidades diferentes: longitudinal e transversal. Uma alternativa, nesses casos, é a construção do gráfico de controle 3-D, que consiste na elaboração de três gráficos: um para monitorar a média, um para monitorar a variabilidade transversal e outro para a variabilidade longitudinal. Portanto, o objetivo deste trabalho é determinar o desempenho do gráfico de controle 3-D para o monitoramento da média na presença de alterações na média e desvio padrão do processo em uma abordagem prática. Como metodologia de pesquisa, foi utilizado os dados da fabricação de rolhas metálicas de uma indústria de transformação cearense. Esse processo paralelo consiste em batidas de uma chapa metálica de uma máquina, onde em cada batida são produzidas 27 rolhas que são originadas de 27 punções. Ademais, foram feitas simulações com alteração na média do processo, no desvio padrão do processo e na média e desvio padrão simultaneamente. A partir disso, o gráfico de controle 3-D mostrou-se eficiente em detectar evidências de que o processo está fora de controle e tem um bom desempenho quando há presença dessas alterações na produção. |
Abstract: | Among the tools that can be used for monitoring production processes is the statistical process control (SPC), created by Walter A. Shewhart, for the construction of control charts. This method is based on production processes with a single production flow, however, in parallel processes, where there are several production flows, monitoring through traditional graphics becomes difficult and bureaucratic. It is also important to highlight that in parallel processes there are two different variability: longitudinal and transversal. An alternative, in these cases, is the construction of a 3-D control chart, which consists of the elaboration of three charts: one to monitor the mean, one to monitor the transversal variability and another one for the longitudinal variability. Therefore, the objective of this work is to determine the performance of the 3-D control chart for monitoring the mean in the presence of changes in the mean and standard deviation of the process in a practical approach. As a research methodology, data from the manufacture of metal stoppers from a processing industry in Ceará was used. This parallel process consists of beats of a metal plate of a machine, where in each beat 27 stoppers are produced, which originate from 27 punches. Furthermore, simulations were performed with changes in the process mean, in the process standard deviation and in the mean and standard deviation simultaneously. From this, the 3-D control chart proved to be efficient in detecting evidence that the process is out of control and has a good performance when these changes are present in production |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/72498 |
Appears in Collections: | ESTATÍSTICA - Monografias |
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2021_tcc_moguimaraes.pdf | Monografia de Marcelo Guimarães | 722,87 kB | Adobe PDF | View/Open |
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