Orientadora: Marcela Aparecida Guerreiro Machado / Coorientador: Antonio Fernando Branco Costa / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: Aneirson Francisco da Silva / Banca: José Luiz Contador / Banca: Bruno Chaves Franco / Resumo: A suposição mais importante para o emprego dos gráficos de controle é a de independência entre as medidas da característica de qualidade de um processo. A violação da hipótese de independência diminui o poder de detecção do gráfico de controle. Nesta tese, o gráfico ����2 de Hotelling é empregado para monitorar processos bivariados com observações da amostra representadas por um modelo autoregressivo multivariado de primeira ordem - VAR(1). Contrapondo a esse efeito negativo da falta de independência, são sugeridas duas estratégias de amostragem: (1) na estratégia de amostragem sistemática, as amostras são obtidas através da seleção de um elemento da linha de produção e, em seguida, pulam-se s elementos consecutivos antes de se selecionar o próximo; (2) na estratégia de amostragem composta, os elementos são selecionados de dois subgrupos racionais consecutivos para formar a amostra. O emprego dessas estratégias sempre melhoram o desempenho do gráfico, exceto quando apenas uma variável é afetada por uma causa especial e as observações desta variável não são autocorrelacionadas. Os ensaios realizados mostraram que se pular s=1 elemento com a estratégia sistemática, o número médio de amostras até o sinal (NMA) reduz em mais de 30%, em média. Se dois itens são pulados (s=2), esse número aumenta para 40%. Na estratégia de amostragem composta, observou-se uma redução média de 25% no NMA / Abstract: The most important of the assumptions made concerning control charts is that of independence of the quality characteristics observations. The violation of the independence assumption decreases the power of the control chart. In this thesis, is considered the T2 control chart for bivariate samples of size n with observations modeled by a first order vector autoregressive model - VAR (1). To counteract the undesired effect of the autocorrelation two sampling strategies are applied: (1) the systematic sampling strategy, where the samples are obtained by selecting an element of the production line and skipping s consecutive elements before selecting the next one; (2) the mixed sampling strategy where the samples elements are selected from the two consecutive rational subgroups. The sampling strategies always improves the chart's performance, except when only one variable is affected by the assignable cause and the observations of this variable are not autocorrelated. If only one element is skipped, the average run length (ARL) reduces in more than 30%, on average. If two elements are skipped, this number increases to 40%. With the mixed sample, the average reduction is 25% in the ARL / Doutor

Made available in DSpace on 2015-08-20T17:10:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-05-13. Added 1 bitstream(s) on 2015-08-20T17:25:41Z : No. of bitstreams: 1 000839268.pdf: 4284244 bytes, checksum: 7d5afde3f98f86ef2f0116356f59c490 (MD5) / A suposição mais importante para o emprego dos gráficos de controle é a de independência entre as medidas da característica de qualidade de um processo. A violação da hipótese de independência diminui o poder de detecção do gráfico de controle. Nesta tese, o gráfico 2 de Hotelling é empregado para monitorar processos bivariados com observações da amostra representadas por um modelo autoregressivo multivariado de primeira ordem - VAR(1). Contrapondo a esse efeito negativo da falta de independência, são sugeridas duas estratégias de amostragem: (1) na estratégia de amostragem sistemática, as amostras são obtidas através da seleção de um elemento da linha de produção e, em seguida, pulam-se s elementos consecutivos antes de se selecionar o próximo; (2) na estratégia de amostragem composta, os elementos são selecionados de dois subgrupos racionais consecutivos para formar a amostra. O emprego dessas estratégias sempre melhoram o desempenho do gráfico, exceto quando apenas uma variável é afetada por uma causa especial e as observações desta variável não são autocorrelacionadas. Os ensaios realizados mostraram que se pular s=1 elemento com a estratégia sistemática, o número médio de amostras até o sinal (NMA) reduz em mais de 30%, em média. Se dois itens são pulados (s=2), esse número aumenta para 40%. Na estratégia de amostragem composta, observou-se uma redução média de 25% no NMA / The most important of the assumptions made concerning control charts is that of independence of the quality characteristics observations. The violation of the independence assumption decreases the power of the control chart. In this thesis, is considered the T2 control chart for bivariate samples of size n with observations modeled by a first order vector autoregressive model - VAR (1). To counteract the undesired effect of the autocorrelation two sampling strategies are applied: (1) the systematic sampling strategy, where the samples are obtained by selecting an element of the production line and skipping s consecutive elements before selecting the next one; (2) the mixed sampling strategy where the samples elements are selected from the two consecutive rational subgroups. The sampling strategies always improves the chart's performance, except when only one variable is affected by the assignable cause and the observations of this variable are not autocorrelated. If only one element is skipped, the average run length (ARL) reduces in more than 30%, on average. If two elements are skipped, this number increases to 40%. With the mixed sample, the average reduction is 25% in the ARL

Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-03-19Bitstream added on 2014-12-02T11:21:15Z : No. of bitstreams: 1 000791829.pdf: 2079650 bytes, checksum: fae4cab983c9a9aa111182dd921df9cc (MD5) / Os gráficos de controle propostos por Shewhart supõem que as medidas da característica de qualidade são independentes e identicamente distribuídas e a média do processo não muda até a ocorrência de uma causa especial que a desloca de seu valor alvo. Nesta Tese são consideradas duas situações distintas da estabelecidas por Shewhart: (1) a média do processo apresenta um movimento oscilatório que independe da causa especial, isto é, a causa especial desloca a média do processo sem alterar o seu movimento oscilatório, (2) as observações dentro dos subgrupos racionais são dependentes. Tanto a dependência das observações quanto o movimento oscilatório da média do processo são descritas por um modelo AR(1). Para um melhor uso do gráfico de X no controle de médias que oscilam são sugeridas amostras com itens igualmente espaçados, segundo o instante em que são produzidos e retirados da linha de produção. Para um melhor uso do gráfico de X no controle de processos que geram observações autocorrelacionadas são sugeridas amostras com itens advindos de diferentes subgrupos racionais. Os esquemas propostos de formação das amostras melhoram o desempenho dos gráficos de X / Control charts proposed by Shewhart assume that the measures of the quality characteristic are independent and identically distributed and the mean of the process does not change until the occurrence of a special cause that moves the mean from its target value. In this thesis are considered two different situations of established by Shewhart: (1) the process mean has an oscillatory behavior that is independent of the special cause, or, the special cause shifts the process mean without altering its oscillatory behavior, (2) observations within the rational subgroups are dependent. Both, the dependence of observations and oscillatory behavior of the process mean are described by an AR (1) model. For better use of the X control chart to control wandering process, this study suggested samples with equally spaced items according to the instant they are produced and selected from the production line. Moreover, for control process, which the observations are autocorrelated, this study suggested samples with observations coming from different rational subgroups. The proposed samples schemes improve the performance of X control charts

Orientador: Antonio Fernando Branco Costa / Coorientadora: Marcela Aparecida Guerreiro Machado / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: José Luiz Contador / Banca: Linda Lee Ho / Banca: Roberto da Costa Quinino / Resumo : Os gráficos de controle propostos por Shewhart supõem que as medidas da característica de qualidade são independentes e identicamente distribuídas e a média do processo não muda até a ocorrência de uma causa especial que a desloca de seu valor alvo. Nesta Tese são consideradas duas situações distintas da estabelecidas por Shewhart: (1) a média do processo apresenta um movimento oscilatório que independe da causa especial, isto é, a causa especial desloca a média do processo sem alterar o seu movimento oscilatório, (2) as observações dentro dos subgrupos racionais são dependentes. Tanto a dependência das observações quanto o movimento oscilatório da média do processo são descritas por um modelo AR(1). Para um melhor uso do gráfico de X no controle de médias que oscilam são sugeridas amostras com itens igualmente espaçados, segundo o instante em que são produzidos e retirados da linha de produção. Para um melhor uso do gráfico de X no controle de processos que geram observações autocorrelacionadas são sugeridas amostras com itens advindos de diferentes subgrupos racionais. Os esquemas propostos de formação das amostras melhoram o desempenho dos gráficos de X / Abstract: Control charts proposed by Shewhart assume that the measures of the quality characteristic are independent and identically distributed and the mean of the process does not change until the occurrence of a special cause that moves the mean from its target value. In this thesis are considered two different situations of established by Shewhart: (1) the process mean has an oscillatory behavior that is independent of the special cause, or, the special cause shifts the process mean without altering its oscillatory behavior, (2) observations within the rational subgroups are dependent. Both, the dependence of observations and oscillatory behavior of the process mean are described by an AR (1) model. For better use of the X control chart to control wandering process, this study suggested samples with equally spaced items according to the instant they are produced and selected from the production line. Moreover, for control process, which the observations are autocorrelated, this study suggested samples with observations coming from different rational subgroups. The proposed samples schemes improve the performance of X control charts / Doutor