Quando há interesse em monitorar a variância de uma característica da qualidade de interesse através de gráfico de controle por variáveis, o gráfico S2 é a alternativa mais usual. Entretanto, há situações onde mensurar a característica da qualidade é caro, consome mais tempo por unidade de inspeção, requer maior esforço dos operadores quanto à obtenção dos dados ou envolve ensaios destrutivos. Nestes casos, a classificação da variável contínua em categorias através de um dispositivo torna-se uma alternativa interessante. A avaliação pode ser mais rápida, a análise e o equipamento utilizado podem ser mais simples, de modo que o custo final da inspeção seja menor. O objetivo do trabalho é propor um gráfico de controle por atributos para monitoramento da variabilidade. Para tanto a estatística GS2 é calculada e gráfico sinaliza se GS2 > LC, LC limite de controle determinado de modo que minimize o ARL1, fixado um valor de ARL0. Como resultado a performance do gráfico GS2 é comparada ao gráfico S2 em termos de ARL1. / In cases aiming at monitoring the variance of a products quality characteristics using a variable control chart, chart S2 is the most used alternative. However, in some situations, this solution can be expensive, demand more time per individual inspected unit, demand greater efforts from operators to acquire data or involve destructive tests. In such cases, the use of a gauge measurement tool to classify the continuous variable into categories, becomes an interesting alternative. The assessment can be faster, the analysis and the tool used can be simple, resulting in less costly final inspections. This work proposes the use of an attribute control chart to monitor variability. Statistics GS2 is calculated and control chart signalize if GS2 > CL, whereas CL is the determined control limit, minimizing ARL1 for a fixed value of ARL0. GS2 control chart performance is compared to S2 chart based on ARL1.

Quando há interesse em monitorar a variância de uma característica da qualidade de interesse através de gráfico de controle por variáveis, o gráfico S2 é a alternativa mais usual. Entretanto, há situações onde mensurar a característica da qualidade é caro, consome mais tempo por unidade de inspeção, requer maior esforço dos operadores quanto à obtenção dos dados ou envolve ensaios destrutivos. Nestes casos, a classificação da variável contínua em categorias através de um dispositivo torna-se uma alternativa interessante. A avaliação pode ser mais rápida, a análise e o equipamento utilizado podem ser mais simples, de modo que o custo final da inspeção seja menor. O objetivo do trabalho é propor um gráfico de controle por atributos para monitoramento da variabilidade. Para tanto a estatística GS2 é calculada e gráfico sinaliza se GS2 > LC, LC limite de controle determinado de modo que minimize o ARL1, fixado um valor de ARL0. Como resultado a performance do gráfico GS2 é comparada ao gráfico S2 em termos de ARL1. / In cases aiming at monitoring the variance of a products quality characteristics using a variable control chart, chart S2 is the most used alternative. However, in some situations, this solution can be expensive, demand more time per individual inspected unit, demand greater efforts from operators to acquire data or involve destructive tests. In such cases, the use of a gauge measurement tool to classify the continuous variable into categories, becomes an interesting alternative. The assessment can be faster, the analysis and the tool used can be simple, resulting in less costly final inspections. This work proposes the use of an attribute control chart to monitor variability. Statistics GS2 is calculated and control chart signalize if GS2 > CL, whereas CL is the determined control limit, minimizing ARL1 for a fixed value of ARL0. GS2 control chart performance is compared to S2 chart based on ARL1.

This article proposes the algorithm of a new control chart (loss function control chart) based on the Taguchi loss function with an adaptive scheme for binomial data. The loss function control chart is able to monitor cost variation from the process by applying loss function in the design. This new angle economically explores production cost. This research provides designs of the loss function control chart with specified VSI, optimal VSI, VSS and VP, respectively. Numerical analyses show that the specified VSI loss function chart, the optimal VSI loss function chart, the optimal VSS loss function chart and the optimal VP loss function chart outperform the Fp loss function chart significantly and show costs can be controlled systematically.