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[en] STATISTICAL CONTROL OF A MULTIPLE-STREAM PROCESS WITH VARIABLE MEANS / [pt] CONTROLE ESTATÍSTICO DE UM PROCESSO MULTICANAL COM MÉDIAS VARIÁVEISITALO PARENTE DE BARROS 14 July 2008 (has links)
[pt] Este trabalho mostra a implantação de técnicas de Controle
Estatístico de Processo (CEP) em uma indústria de
cosméticos, em uma situação em que as técnicas
convencionais não são aplicáveis. O processo a ser
controlado é constituído de oito canais, que produzem em um
mesmo instante de tempo oito unidades de um mesmo
produto. Tal processo possui a peculiaridade de ter médias
variáveis no tempo, mesmo em estado de controle estatístico.
Como os métodos de controle propostos na literatura para
processos com múltiplos canais têm como premissa médias
constantes ao longo do tempo e os canais terem médias e
variâncias semelhantes, tais métodos não são aplicáveis ao
processo em questão. Para o CEP do processo, então, foi
desenvolvida uma metodologia adaptada à realidade da
empresa, que conjuga os princípios de group charts e de
gráficos de controle de aceitação. Foi ainda realizada uma
revisão bibliográfica de algumas técnicas de controle
estatístico de processos com múltiplos canais, contemplando
métodos tradicionais e não tradicionais. / [en] This study shows the implantation of techniques of
Statistical Process Control (SPC) in a cosmetics industry,
in a situation in which conventional techniques are not
applicable. The process to be controlled is composed of
eight streams, which produce eight units of the product at a
time. The process has the peculiarity that the means of the
streams change in time, even in a condition of statistical
control. The control schemes proposed in the literature
hitherto for multiple-stream processes assume constant
means, and streams with similar means and variance, and are
therefore not applicable to this process. A new scheme was
then developed for the statistical control of the process,
which blends the principles of the group charts and of
acceptance control charts. A review was also presented of
some techniques of statistical control of multiple-stream
processes, including traditional and more recent methods.
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[en] STATISTICAL CONTROL OF MULTI-CHANNEL AUTOCORRELATED PROCESSES, WITH A REAL CASE APPLICATION / [pt] CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS COM MÚLTIPLOS CANAIS, COM UMA APLICAÇÃO A UM CASO REALANDRESA DE GUSMAO SOUTO PASSOS 27 June 2005 (has links)
[pt] Esta dissertação trata do controle estatístico de
processos (CEP) multi-canal,
assunto pouco tratado na literatura especializada. As
técnicas encontradas na
literatura pressupõem condições de validade nem sempre
verificadas na prática, a
saber: medidas sucessivas efetuadas em cada canal
independentes e identicamente
distribuídas; todos os canais ajustados, com mesma média e
desvio-padrão; e (na
maioria dos trabalhos) canais independentes, sem
correlação cruzada. O estudo foi
motivado por um caso real, em que nenhuma dessas condições
se verifica. Este
trabalho propõe adaptações e extensões de técnicas
existentes para lidar com
processos nessa situação; detalha como aplicá-las; ilustra
sua aplicação no caso
prático analisado; discute limitações e propõe
alternativas, e inicia uma discussão
sobre as diferentes condições (características das
situações práticas) em que cada
uma das alternativas é mais apropriada. O trabalho iniciou-
se com uma análise
exploratória dos processos da empresa, de modo a permitir
um diagnóstico do
CEP que vinha sendo realizado, e fundamentar a proposta de
um novo esquema de
controle, mais adequado. O esquema proposto, aplicado aos
dados, sinalizou
problemas com os processos que as técnicas empregadas não
sinalizavam.
Embora, em virtude dos prazos para finalização da
dissertação e da programação
da produção da empresa, que teve interrupções, não tenha
sido possível incluir
nesta análise a investigação de causas especiais, com
revisão dos limites de
controle e utilização dos gráficos assim revistos no
monitoramento on line, para
fins de acompanhamento do desempenho do esquema proposto,
mesmo assim a
aplicação desse esquema aos dados disponíveis demonstrou
ser ele mais sensível a
causas especiais que os gráficos que vinham sendo
utilizados, e levantou algumas
questões, não abordadas na literatura, que são indicadas
para pesquisa futura. / [en] This dissertation tackles the problem of statistical
control of multi-channel
processes, which has been scarcely dealt with in the
specialized literature. The
techniques found in the literature assume validity
conditions which are not always
verified in practice, namely: successive measurements
taken in each channel
should be independent an identically distributed; all the
channels should be
adjusted, with same mean and standard deviation; and most
works assume the
channels to be independent, with no cross correlation. The
study was motivated by
a real case, in which no one of these conditions holds.
This work proposes
adaptations and extensions of existing techniques in order
to deal with this and
similar real situations; details the application of the
adapted/extended techniques;
illustrates their application in the case under analysis;
discusses limitations and
proposes alternatives, and initiates a discussion about
the different conditions
(practical situations´ characteristics) in which each
alternative is most appropriate.
The work began with an exploratory data analysis of the
enterprise´s production
processes, so as to enable a diagnosis of the statistical
process control procedures
that were in use, and serve as a basis for the proposal of
a new, more adequate,
control scheme. The proposed scheme, when applied to the
data, signalled
problems with the processes which the techniques in use
did not signal. Due to the
deadlines for ending this dissertation and to programmed
interruptions in the
production, it has not been possible to include in the
analysis the search for special
causes with corresponding revisions of the charts´ control
limits and the use of the
revised charts in on-line monitoring, for the purposes of
feedback on the proposed
scheme´s performance. Its application to the available
data has nevertheless
shown it more sensitive to special causes than the charts
that were in use, and
raised some issues not approached in the literature, which
are left as indications
for future research.
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