Made available in DSpace on 2014-12-17T14:52:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PaulaOF.pdf: 1749658 bytes, checksum: c5a7f0123f17bea5eee66bccfbc7edd0 (MD5) Previous issue date: 2008-08-29 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This Master Thesis presents a case study on the use of Statistical Process Control (SPC) at the N?cleo de Pesquisas em Alimentos e Medicamentos (NUPLAM). The SPC basic tools have been applied in the process of the tuberculost?ticos drugs encapsulation, primarily concerning the objective to choose, between two speeds, which one is the best one to perform the tuberculostatics encapsulation. Later on, with the company effectively operating, the SPC was applied intending to know the variability of the process and, through the tracking of the process itself, to arrive at an estimated limit for the control of future lots of tuberculostatics of equal dosage. As special causes were detected acting in the process, a cause-and-effect diagram was built in order to try to discover, in each factor that composes the productive process, the possible causes of variation of the capsules average weight. The hypotheses raised will be able to serve as a base for deepened the study to eliminate or reduce these interferences in the process. Also a study on the capacity of the process to attend the specifications was carried out, and this study has shown the process?s inaptitude to take care of them. However, on the side of NUPLAM exists a real yearning to implant the SPC and consequently to improve the existing quality already present on its medicines / Esta disserta??o apresenta um estudo de caso sobre a utiliza??o do Controle Estat?stico do Processo (CEP) no N?cleo de Pesquisas em Alimentos e Medicamentos (NUPLAM). As ferramentas b?sicas do CEP foram aplicadas no processo de encapsulamento de tuberculost?ticos primeiramente com o objetivo de escolher entre duas velocidades qual a melhor para a realiza??o do encapsulamento dos tuberculost?ticos. Posteriormente, com a empresa efetivamente funcionando, o CEP foi aplicado com o intuito de conhecer a variabilidade do processo e atrav?s do monitoramento do mesmo chegar a um limite de controle estimado para o controle de lotes futuros de tuberculost?ticos que possuam a mesma dosagem do tuberculost?tico monitorado. Como foram detectadas causas especiais atuando no processo, um diagrama de causa-e- efeito foi constru?do a fim de tentar descobrir em cada fator que comp?e o processo produtivo as poss?veis causas de varia??o do peso m?dio das c?psulas. As hip?teses levantadas poder?o servir de base para um estudo mais aprofundado para a elimina??o ou redu??o dessas interfer?ncias no processo. Tamb?m foi realizado um estudo sobre a capacidade do processo em atender ?s especifica??es o qual se mostrou incapaz de atend?-las. Contudo, existe por parte do NUPLAM um real anseio em implantar o CEP e conseq?entemente melhorar a qualidade j? existente em seus medicamentos

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2017-09-22T19:42:42Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leandro Valerio Silva - 2017.pdf: 5149451 bytes, checksum: 3c193b0556f60d79c470ef940136aaf7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-25T11:46:04Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leandro Valerio Silva - 2017.pdf: 5149451 bytes, checksum: 3c193b0556f60d79c470ef940136aaf7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-25T11:46:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leandro Valerio Silva - 2017.pdf: 5149451 bytes, checksum: 3c193b0556f60d79c470ef940136aaf7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-03-25 / The aim of this study is to use control charts to monitor the ICMS revenue in Goias, Brazil. The autocorrelation of the data was removed by using symmetric autoregressive moving average (SYMARMA) models. The results showed that the Shewhart control chart obtained from the SYMARMA model, based on a conditional normal distribuition, presented the best result. / O objetivo principal deste estudo é construir gráficos de controle para o monitoramento da arrecadação de ICMS em Goiás. Para tal, foram utilizados modelos autoregressivos de médias móveis simétricos (SYMARMA) com a finalidade de eliminar a autocorrelação presente na série temporal dos recolhimentos de ICMS. Construíram-se gráficos de controle do tipo Shewhart, CUSUM e EWMA, a partir dos resíduos gerados pelo modelo SYMARMA. Os resultados demonstraram que o gráfico de controle de Shewhart construído a partir dos resíduos do modelo SYMARMA com distribuição normal condicional apresentou-se o mais de acordo com a realidade da arrecadação.

The purpose of this research is to develop a statistical method to monitor the fairness of network resource distribution. The newly developed fairness score function allows users to have the same or different priority levels. Especially, this function possesses all the necessary properties required as a quality characteristic for the purpose of statistical process control. The main objective is to find the critical values for the statistical test. Monte Carlo simulation is used to find the critical values. When the users have the same priority level, a table of the critical values is given for different sample sizes and different significance levels. When the users have different priority levels, it is difficult to generate a similar table since the users’ priority levels vary. Therefore, the critical values are computed for given priority levels. In both cases, an example is given to demonstrate the approach developed in this study.

The diploma thesis is focused on process stability and capability assessment. It describes certain types of control charts, basic capability indices as well as Box-Cox transformation. The practical part of the study is concerned with applying control charts on generated data and consequently on real data. By this, it focuses on comparing various methods of estimating sample standard deviation and on the impact of non-compliance with the assumption of normal distribution of process variable on process stability and capability assessment.

The master’s thesis is focused on process monitoring using statistical process control SPC tools. It is designed as a guide for the implementation and use of control charts in the manufacturing process of the base plates, which would ultimately be conducive to improving and stabilizing the process. The theoretical parts are the basic attitudes and practices methodology of SPC, especially classical Shewhart control charts. The next section describes the current status in Strojírny Třinec, a.s. and the manufacturing process of the base plates. Followed by application of control charts for a given quality features and analysis using statistical software. Based on the evaluation are findings and recommendations for long-term monitoring of the defined quality features.

The aim of the theoretical part of this thesis is to describe the system of the aluminium casting alloys, with focus on the aluminium castings used for die casting. In this part of the thesis the different methods of the quality management are described. The practical application of these methods is described in the experimental part of this thesis, in which we focus on the evaluation of the statistical quality management and the process stability of the die casting parts of the selector mechanism cover. This part of the thesis also contains suggestion for the QFD method for this cast.

Firstly, we deal with the verification of normality and other necessary prerequisites needed in this thesis. We also introduce transformations to converse non-normally distributed data to normal and continue with capability analysis. We describe the design of control charts, useful tools to assess process stability. They help us to eliminate assignable causes and leave only chance causes in process. We obtain process in control state. Finally, we introduce both capability and performance ratios for both normal and non-normal data, and analyse some of their properties. At the end of the thesis, we prove acquired knowledge by performing capability analysis of real process.