[pt] Um dos principais problemas em manufatura é como ajustar um processo de produção que não está obtendo uma performance desejada. O intuito é fazer com que o parâmetro do processo volte a assumir um valor alvo requerido. As técnicas de controle estatístico de processo (CEP) são amplamente utilizadas na indústria para monitorar processos e, conseqüentemente, para melhoria da qualidade. Os gráficos de controle para variáveis mais freqüentemente utilizados para monitorar a média e a variabilidade do processo são os gráficos de Shewhart, os gráficos de CUSUM e os gráficos de EWMA. Porém, as considerações básicas para se utilizar um gráfico de Shewhart são que os dados gerados pelo processo sejam independentes e identicamente distribuídos (IID). Quando a hipótese de independência dos dados não é satisfeita, tais gráficos não funcionam bem, pois fornecerão resultados não confiáveis na forma de excesso de alarme falsos, ou seja, conduz a interpretações equivocadas acerca do processo e gera custos adicionais de controle. Esta tese utiliza uma formulação bayesiana, o Modelo Linear Dinâmico de Harrison & Stevens (MLD-HS) para o monitoramento da média de processos cujas observações podem ser modeladas como um processo ARMA (1,1). O Fator de Bayes acumulado foi utilizado na detecção de desvios na média de um dado processo. Posteriormente, os resultados obtidos pelo modelo proposto, que foi nomeado como MLD-CEP, são comparados aos resultados obtidos por Lu & Reynolds (2001). Os resultados obtidos pelo MLD-CEP sugerem bom desempenho na detecção de alterações na média em processos de baixo a moderadamente alto nível de autocorrelação. / [en] Monitoring a manufacturing process is an important subject in the industries currently. Statistical process control techniques are widely used for process monitoring and quality improvement. Control charts for variables more often used to control both process mean and variance are Shewhart control charts, CUSUM charts and EWMA charts. However, the basic assumptions to use a Shewhart chart are: independent and identically distributed observations (IID); but,autocorrelation may be present in many process, and may have a strong impact nthe properties of control charts. This thesis used a bayesian formulation, Dynamic Linear Model of Harrison & Stevens (MLD-HS), for monitoring the process mean for the situation in which observations from the process can be modeled as an ARMA(1,1). The cumulative Bayes factor has been used for detecting shifts on the process mean. After that, the results obtained by MLD-CEP are compared with the results obtained by Lu & Reynolds (2001). The MLD-CEP results indicate a good performance in detecting shifts in the process mean.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-05-16T13:15:08Z No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 6619153 bytes, checksum: ab30577da64fe07f90d28f172fea6661 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-16T13:15:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 6619153 bytes, checksum: ab30577da64fe07f90d28f172fea6661 (MD5) Previous issue date: 2015-04-06 / Statistical process control is becoming increasingly important in the pharmaceutical industry, since it can act on the product quality assurance and monitoring of production efficiency. Regulatory agencies worldwide already include multivariate statistical process control on their recommendations. In this work we perform three applications of multivariate control charts to detect small variations in monitoring pharmaceutical process. The studies were performed in the Laboratório Farmacêutico do Estado de Pernambuco Governador Miguel Arraes - LAFEPE using process data and addressing real problems of the industry routine. The first one consists in the elaboration of the Annual Product Review using multivariate control charts based on Principal Component Analysis, accompanied by a simple and unique methodology for identification of multivariate signal out of control, which was performed by decomposition of T2 statistics based on the loadings of VARIMAX rotation. The method developed has allowed the sector responsible for the Quality Assurance industry to verify the variables that most impact the process. The second application consists in monitoring of the degradation of captopril in tablets by High Performance Liquid Chromatograph measurements. For this aim multivariate control charts based on residuals of principal component analysis were built. The weighting of the retention time of the chromatogram in the region of captopril disulfide highlights the residual chart for revealing slight changes in the chromatographic standards. The third and last application consists in monitoring of the degradation of captopril in tablets by near infrared and middle infrared measurements. For this aim T2 control charts were built by using a variable selection method and a CUSUM-COT scheme. Both the techniques showed to be able for detection of expired samples and Middle infrared was able to identify slight changes during degradation process. Keywords: Monitoring of Process, Multivariate Control Charts, Annual Prod / O controle estatístico de processos vem ganhando importância na indústria farmacêutica, uma vez que pode atuar na garantia da qualidade do produto e no monitoramento da eficiência da produção. Agências regulatórias no mundo já incluem o controle estatístico de processos multivariado em suas recomendações. Neste trabalho realizamos três aplicações de cartas de controle multivariadas para detectar pequenas variações em processos na indústria farmacêutica. Os estudos foram realizados no Laboratório Farmacêutico do Estado de Pernambuco Governador Miguel Arraes - LAFEPE, empregando dados do processo e abordando problemas reais da rotina da indústria. A primeira aplicação consiste na elaboração da Revisão Periódica de Produtos empregando cartas de controle multivariadas baseadas em Análise de Componentes Principais, acompanhada de uma metodologia simples e original para identificação do sinal multivariado fora de controle por meio da decomposição da estatística T2 com base nos pesos da rotação VARIMAX. O procedimento desenvolvido permitiu monitorar e diagnosticar os desvios no processo produtivo, além de permitir ao setor responsável pela Garantia da Qualidade verificar as variáveis que mais impactaram o processo. A segunda aplicação é demonstrada em estudos de estabilidade de medicamentos empregando Cromatografia Líquida de Alta Eficiência. No estudo de estabilidade a carta de resíduos das componentes principais permitiu monitorar o processo de degradação de comprimidos de captopril. A ponderação do cromatograma na região do dissulfeto de captopril sensibiliza a carta de resíduos para revelar alterações sutis no padrão cromatográfico. A terceira aplicação envolve estudos de estabilidade empregando a espectroscopia no infravermelho próximo e médio. Nesta aplicação, conclui-se que ambas as técnicas são eficientes em detectar amostras vencidas. O Processo de degradação do captopril pode ser acompanhado pela carta de resíduos baseada nos espectros do infravermelho próximo. No infravermelho médio, a carta T2 construída com um método de seleção de variáveis e um esquema CUSUM-COT também foi eficiente em detectar as pequenas alterações durante o processo de degradação.

Submitted by GUILHERME DE CASTRO BELARDO null (guibelardo@terra.com.br) on 2017-01-09T13:24:50Z No. of bitstreams: 1 Tese_Guilherme_de_Castro_Belardo.pdf: 2624976 bytes, checksum: 61051d51c27fa21539b3d4e6fc315b25 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-11T18:39:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 belardo_gc_dr_jabo.pdf: 2624976 bytes, checksum: 61051d51c27fa21539b3d4e6fc315b25 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-11T18:39:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 belardo_gc_dr_jabo.pdf: 2624976 bytes, checksum: 61051d51c27fa21539b3d4e6fc315b25 (MD5) Previous issue date: 2016-08-05 / Avaliação de desempenho de colhedoras multilinhas de cana-de-açúcar em três espaçamentos. A tese foi subdividida em seis capítulos sendo: Capitulo 1: Considerações Gerais. Capitulo 2: Metodologia utilizada nos ensaios. Capitulo 3: Desempenho de três colhedoras de cana-de-açúcar em espaçamento duplo alternado. Capitulo 4: Desempenho de duas colhedoras de cana-de-açúcar em espaçamento duplo alternado em duas condições de canaviais. Capitulo 5: Desempenho de colhedoras de cana-de-açúcar em colheita de duas fileiras de espaçamentos simples de 1,5m e e triplo alternado (0,75 x 0,75 x 1,5m). Capitulo 6: Considerações Finais.

Os ensaios laboratoriais para avaliação técnica ou estudo de material de irrigação envolvem a medição de diversas grandezas, bem como o monitoramento e controle das condições de ensaio. Qualquer sistema de medição e controle naturalmente apresenta instabilidades que podem afetar a qualidade dos resultados de ensaio, implicando em aumento da incerteza no processo de medição. A implementação do Controle Estatístico de Qualidade pode ser promissora para detecção de causas externas de variação, avaliação da variação máxima permitida aos dados de um processo e discriminação das principais componentes de variabilidade de um sistema de medição. Nesse sentido, considerando a hipótese de possibilidade de aprimoramento da qualidade dos resultados de ensaios, a presente pesquisa teve por objetivo utilizar técnicas de controle estatístico de qualidade e análise de sistemas de medição para avaliar o grau de adequação de bancadas de ensaio de emissores de microirrigação, aperfeiçoar os sistemas de medição e controle adotados nas bancadas e diagnosticar a porcentagem de contribuição dos fatores inerentes aos sistemas de medição e controle na variabilidade total das medidas de vazão em ensaios de uniformidade. A pesquisa foi conduzida no Laboratório de Ensaios de Material de Irrigação (LEMI/INCTEI/ ESALQ/USP). Foram elaborados gráficos de controle de Shewhart, média móvel exponencialmente ponderada (MMEP), além de índices de capacidade para o processo de medição da pressão de ensaio, monitoramento de temperatura da água e vazão, consideradas como as variáveis características da qualidade para ensaios de determinação das curvas de vazão em função da pressão de entrada e uniformidade de vazão de emissores de microaspersão e gotejamento. Além disso, realizou-se estudo de repetitividade e reprodutibilidade (Gage RR) do sistema de medição da vazão, para o qual foram utilizadas 10 repetições, sob três turnos de trabalho (manhã, tarde e noite), com 13 emissores na bancada de microaspersão e 25 emissores na bancada de gotejamento. Não houve influência do turno de trabalho nas medidas de vazão obtidas e o aprimoramento do processo de ajuste da pressão de ensaio pela implantação de um controlador proporcional integrativo-derivativo (PID) ao ensaio de microaspersores foi suficientemente detectado pela aplicação dos gráficos de controle. A pressão e temperatura da água se mantiveram estáveis durante cada ensaio, e não foram identificadas causas não aleatórias de variabilidade na rotina de ensaios. O processo de controle e medição da pressão, para as duas bancadas, foi classificado como\"excelente\" quanto ao desempenho e capacidade de se manter entre os limites de especificação e centralização em relação ao valor de referência (alvo desejado). Como esperado, a variabilidade entre emissores foi a componente de maior contribuição na variância total da vazão, correspondendo a 95,47% e 96,77% para microaspersão e gotejamento, respectivamente. A repetitividade e reprodutibilidade do sistema de medição de vazão (Gage RR) foi \"aceitável\" para as duas bancadas, com as respectivas contribuições de 4,53% e 3,23%, em relação à variância total, associados às incertezas do Gage RR. / Laboratory tests for technical evaluation or irrigation material testing involve the measurement of various greatnesses, as well as monitoring and control of test conditions. Any measurement and control system naturally presents instabilities that can affect the quality of the test results, resulting in increased measurement uncertainty. The implementation of the Statistical Quality Control may be promising for detecting causes of variation non-random, evaluation of the tolerance permitted to data of the process and breakdown of the main variability components of a measuring system. In this sense, considering the hypothesis of possibility of improving the quality of test results, the present study aimed at using statistical quality control techniques and measurement systems analysis to assess the reliability of test benches of microirrigation emitters, improve measurement and control systems adopted in the benches and to diagnose percentage of contribution of the factors inherent in the measurement and control systems in the total variability of flow measurements on uniformity tests. The research was carried in Laboratório de Ensaios de Material de Irrigação (LEMI/INCTEI/ ESALQ/USP). Shewhart control charts were developed, exponentially weighted moving average (EWMA), and capability index for the process of measuring the test pressure, temperature monitoring of water and flow, regarded as the quality variables for determination the flow curves as a function of inlet pressure and uniformity of flow for microsprinkler emitters and drip. In addition, it was made study of repeatability and reproducibility (Gage RR) of flow measurement system for which were used 10 repetitions in three work shifts (morning, afternoon and evening), with 13 emitters in the microsprinkler\'s bench and 25 emitters in the drip bench. There wasn\'t influence of the work shift in the obtained measures for flow and the improvement of the adjustment process of the test pressure for the implementation of the integrative-derivative proportional controller (PID) to microsprinklers test was sufficiently detected by control charts. The pressure and water of temperature remained stable during the tests and weren\'t identified non-random causes of variability in routine tests. The process control and measurement of pressure was classified \"excellent\" to performance and capability to remain in the range of specification and centralization in relation to the reference value (desired target), to the two benches. As expected, the variability between emitters was the greater contribution component in the total variance of flow, corresponding to 95.47% and 96.77% for microsprinkler and drip, respectively. The repeatability and reproducibility for flow measurement system (Gage RR) was \"acceptable\" for the two benches, with the contributions respective of 4.53% and 3.23% relative to the total variance, associated with uncertainties of Gage RR.

This research has a topic forecast models applied to industrial productive processes with the objective of verifying the stability of the process through control charts applied to the residues originated from linear and non-linear model. In the presence of autocorrelation data, it was necessary to look for a mathematical model which are produce independent and identically distributed residues. This investigation about the stability of the process goes by the verification of the volatility is influence in the detection of points that are capable to affect the productive process performance. This fact shows the existence of the volatility in productive processes, which it is just used until now in economic variables. The data used for analysis belong to three different industries in different segments. The mathematic models were used multivariate dynamic equation, ARIMA and ARIMA-ARCH model. According to the control charts the statistical techniques used to eliminate the serial autocorrelation was statistically adequate comparing to the classic model used by each industry analyzed. Besides, it was verified, in the period that the volatility occurs corresponds to the period the shows a lack of stability detected by Shewhart control charts. The mathematic models were able to represent the productive process, facilitating understands the behavior of the variables, and help to accomplish the forecast and monitoring the process. / A presente pesquisa tem como tema a abordagem de modelos de previsão, aplicados a processos produtivos industriais, com o objetivo de verificar a estabilidade do processo por meio de gráficos de controle, aplicado aos resíduos oriundos de modelagem linear e nãolinear. Como as observações eram autocorrelacionadas, foi necessário buscar um modelo matemático pelo qual foram obtidos resíduos independentes e normalmente distribuídos. A investigação da estabilidade do processo passa pela verificação da influência da volatilidade na detecção de pontos amostrais que são potenciais para afetar o desempenho do processo produtivo. Esse fato comprova a existência da volatilidade em processos produtivos que, até o momento, é trabalhada apenas em variáveis econômicas. Os dados utilizados para análise pertencem a três empresas de segmentos distintos. O modelo matemático foi ajustado utilizando modelo de regressão dinâmica multivariada, modelo ARIMA e modelo ARIMAARCH. De acordo com os gráficos de controle, as técnicas estatísticas empregadas para eliminar a autocorrelação serial dos dados mostraram-se adequadas estatisticamente, se comparadas com o modelo clássico utilizado por cada empresa analisada. Além disso, verificou-se que, no período que ocorre volatilidade corresponde a um período fora de controle detectado nos gráficos de controle de Shewhart. Os modelos matemáticos encontrados foram capazes de representar os processos produtivos, possibilitando compreender o comportamento das variáveis e auxiliaram na realização das previsões e na monitoração do processo.

Orientador: Ronei Jesus Poppi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-22T08:18:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Avila_ThiagoCarvalhode_M.pdf: 7831860 bytes, checksum: 010f2295e00f097a9ecfaf3f498a7069 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Este trabalho visou o uso de Espectroscopia Raman e de Quimiometria para monitoramento e controle da fermentação de glicose por Saccharomyces cerevisiae. Na primeira etapa, foi utilizada calibração multivariada baseada no método dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS) para quantificação de glicose, etanol, glicerol, ácido acético e células. Os modelos foram desenvolvidos baseados nos valores de concentração obtidos pelos métodos de referência, cromatografia líquida de alta eficiência ¿ HPLC e espectrofotometria UV/Vis. Tanto na etapa de calibração quanto na de validação, a otimização foi realizada com eliminação de amostras anômalas, baseada nos valores de leverage, resíduos e escores. Na segunda etapa, cartas de controle multivariadas foram usadas para identificação de falhas em bateladas durante o processo de fermentação. Foram construídos modelos MPCA (Análise de Componentes Principais Multimodo) a partir de bateladas NOC (Condições Normais de Operação). As cartas de controle multivariadas foram aplicadas em dois modos de desdobramento dos dados obtidos durante o monitoramento, um preservando a direção das bateladas e outro a direção do tempo. As falhas estudadas foram temperatura, mudança no substrato e contaminação do sistema. No modo de desdobramento por bateladas, a carta de controle Q foi eficiente para detecção das falhas estudas, fato comprovado pela classificação correta de três bateladas NOC como dentro de controle. No entanto, a carta de controle T2 não foi capaz de identificar as falhas estudadas corretamente como fora de controle. O modo de desdobramento pelo tempo também apresentou classificações corretas das falhas estudadas / Abstract: This work aims the use of Raman Spectroscopy and Chemometrics in the monitoring and control in the fermentation of the glucose by Saccharomyces cerevisiae. In the first step, it was applied the multivariate calibration based on Partial Least Squares (PLS) for the quantification of glucose, ethanol, glycerol, acetic acid and cells. The developed of calibration models was performed against the concentration values obtained by the reference methods, High Performance Liquid Chromatography and UV/Vis spectrophotometer. The optimization of the calibration and validation steps, the elimination of outliers was performed based on the values of leverage, residues and scores. In the second step, multivariate control charts were used for identification of batch-fault during the fermentation process. Multi-way Principal Component Analysis (MPCA) models were developed from batch NOC (Normal Operation Conditions). The multivariate control charts were based on two modes of unfolding the multi-way data, obtained during monitoring, one preserving the direction of the batch and another the direction of time. The fault studied were temperature, changes in the substrate and contamination of the system. In unfolding batch mode, the chart Q was effective for detection of the faults studied, proven by the correctly classification of 3 NOC batches as in control. However, the chart T2 failed to identify faults studied. The unfolding in time mode, also presented correct classifications of the faults studied / Mestrado / Quimica Analitica / Mestre em Química

This diploma thesis deals with the evaluation of the capability of a specific production process. The theoretical part of the work contains a description of statistical process control, types of control charts and evaluation of process capability. The practical part is focused on evaluating the capability of a specific process. The method of dataset collection is described at first, then this data are analyzed and the capability of this process is evaluated.

The thesis deals with implementing of statistical process control (SPC) on CNC cut center into the mechanic production. One part of the project is engaged in theoretical information gathering, process monitoring and data collection. Second part deals with stabilization, regulation and improvement of the process using right statistical instruments. As a result is implementing measuring station from where will be the process data transferred to a server and evaluated. On the basis of that is possible to implement a correction in the right time if the process isn´t stabilized. The main objectives of the thesiss are cost reduction, scrap reduction and modernization of the process.

This thesis aims to evaluate a new manufacturing process by using statistical methods SPC. In the theoretical part provides the basic methods and rules applied in the assessment of control charts. The next part evaluates the current state of the company Hanhart Morkovice s.r.o. analysis and production of coils. The analytical part deals with control charts for reference and quality characters using statistical software process capability indexes and control charts. Based on information from the analytical part, conclusions are drawn and designed for long-term steps using established methods of SPC for quality characters.

The master’s thesis analyzes the key performance areas of the call centre, which contact debtors of nonbank company, which provides loans. An author analyze a collection process with a wide range of statistical methods and then propose actions, which would lead to do this process more effective, which overall will lead to a better performance of whole call centre.