Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-22T10:57:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
226888.pdf: 1128076 bytes, checksum: faf6887c7e85f193d6e4adb1351fb729 (MD5) / Esta dissertação apresenta o estudo da capacidade de processo utilizando a abordagem multivariada.
Inicialmente é apresentado um resumo dos índices de capacidade univariados Cp, Cpk e Cpm dos quais muitas propriedades, em diversos casos, são estendidas para os índices multivariados. A seguir são apresentados diversos índices de capacidade multivariados sugeridos na literatura.
Posteriormente é proposto a utilização do índice de capacidade MCpm definido por Taam, Subbaiah e Liddy (1993). A análise dos componentes deste índice permite avaliar a contribuição da média e da variabilidade no desempenho do processo. Para que este índice possa ser calculado é necessário que o conjunto de dados atenda os requisitos de distribuição normal, não sejam autocorrelacionados e possuam estabilidade estatística. São apresentadas ferramentas estatísticas para a avaliação do atendimento a estes requisitos. Uma planilha de calculo é construída e validada em relação à literatura para calcular o índice de capacidade multivariado.
Na seqüência é utilizado o índice proposto, com o auxílio da planilha construída para avaliar a capacidade do processo em uma operação de usinagem. Os resultados obtidos são analisados e propostas dos parâmetros a serem avaliados são apresentadas para a melhoria do processo.
In this thesis it is studied the process capability according to a multivariate approach.
Initially, it is made a resume of the univariate capability indices Cp, Cpk and Cpm whose proprieties are extended to the multivariate capability indices in many cases. Next, some indices from the literature are presented.
It is then proposed to use the MCpm multivariate capability index defined by Taam, Subbaiah and Liddy (1993). This index has two components, one of them reflects the variability and the other the process mean, by analyzing the index and the components it is possible to evaluate the contribution of each component to the result. In order to calculate the index it is necessary to verify if the set of data follow a normal distribution, are not auto correlated and the process they represent are statistically stable. Some statistical tools are presented to evaluate these conditions. One spreadsheet is made and evaluate against the literature in order to be evaluated.
In sequence the proposed index is used, with the spreadsheet, to evaluate the process capability in a machining operation. The results are analyzed and some issues are proposed in order to be evaluated and improve the process.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/88587 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Soares, Ary de Almeida |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Samohyl, Robert Wayne |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 114 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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