Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-05-22T13:46:14Z No. of bitstreams: 1 Rossano Santos Noronha_.pdf: 585085 bytes, checksum: 88117b318c3e9c30134fce5bf0bdc22e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-22T13:46:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rossano Santos Noronha_.pdf: 585085 bytes, checksum: 88117b318c3e9c30134fce5bf0bdc22e (MD5) Previous issue date: 2017-03-07 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Devido à dificuldade em se estimar os custos de operação associados ao monitoramento estatístico do processo nos trabalhos identificados na literatura, este trabalho tem por objetivo propor um modelo de otimização econômico para a carta de controle _X que considere as incertezas em relação aos custos variáveis e dependentes do desvio em relação à média do processo. O levantamento bibliográfico efetuado auxiliou no entendimento de como a incerteza em relação aos custos na utilização das cartas de controle são tratados. Percebeu-se o tratamento dos custos bem como do parâmetro de desvio do processo em relação a média _ como variáveis discretas e que impactavam na carta. A proposta aqui apresentada consiste em tratar não apenas o desvio em relação a média mas também dois dos custos associados à operação da carta de controle _X como variáveis aleatórias de distribuição contínua, inserindo assim um componente de incerteza na sua estimação. Desenvolveu-se assim uma nova formulação para o problema de otimização. Foram escolhidas instâncias para a otimização e comparados os resultados com os obtidos por autores da literatura. Os resultados foram obtidos por meio da metaheurística simulated annealing. Como resultados, o método mostrou-se eficiente, mostrando que o nível de dependência entre o parâmetro de mudança de processo e o custo e, da incerteza que se tem quanto aos valores definidos de custo de operação impactam nos custos totais de operação do CEP. A principal contribuição deste trabalho de pesquisa está na apresentação de uma formulação matemática de otimização da carta de controle _X que trata não somente o desvio em relação à média do processo mas também os custos de operação do CEP como variáveis aleatórias. A originalidade da formulação está em considerar os custos linearmente dependentes do tamanho do desvio do processo em relação a sua média. / Due to the difficulty in estimating the operating costs associated to the statistical monitoring of the process described in the literature, this paper aims to propose a model of economic optimization for the _X control chart that considers the uncertainties in relation to the variable costs and dependent on the deviation in relation to the average of the process. The literature review performed supported the understanding of how the uncertainty in relation to costs in the use of control charts is treated. The treatment of the costs as well as the parameter of deviation of the process in relation to the _ average were indicated as discrete variables and that impacted on the chart. The proposal presented here consists of treating not only the deviation from the mean but also two costs associated with the operation of the _X control chart as random variables of continuous distribution, thus inserting a component of uncertainty in its estimation. A new formulation for the optimization problem was developed. Instances for optimization were chosen and the results were compared with those obtained by authors described in the literature. The results were obtained through simulated annealing metaheuristics. As a result, the method proved to be efficient, showing that the level of dependence between the process change parameter and the cost, as well as the uncertainty regarding the defined operating cost values impact on the total cost of operation of the SPC. The main contribution of this research work is the presentation of a mathematical formulation of optimization of the _X control chart that treats not only the deviation in relation to the average of the process but also the operating costs of the SPC as random variables. The originality of the formulation is to consider costs linearly dependent on the size of the process deviation in relation to its mean.