[pt] INTERVALOS DE TOLERÂNCIA PARA VARIÂNCIAS AMOSTRAIS APLICADOS AO ESTUDO DO DESEMPENHO NA FASE II E PROJETO DE GRÁFICOS DE S(2) COM PARÂMETROS ESTIMADOS

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: MARTIN GUILLERMO CORNEJO SARMIENTO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] DESEMPENHO CONDICIONAL; [pt] DISTRIBUICAO E QUANTIS DO NUMERO DE AMOSTRAS ATE UM ALARME; [pt] INTERVALO DE TOLERANCIA PARA VARIANCIA AMOSTRAL; [pt] PROJETO DE GRAFICOS DE CONTROLE DE 2; [pt] DESEMPENHO NA FASE II DE GRAFICOS DE CONTROLE DE 2; [en] CONDITIONAL PERFORMANCE; [en] RUN LENGTH DISTRIBUTION AND QUANTILES; [en] SAMPLE VARIANCE TOLERANCE INTERVAL; [en] DESIGN OF 2 CONTROL CHARTS; [en] PHASE II PERFORMANCE OF 2 CONTROL CHARTS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=42258&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=42258&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.42258

[pt] Os gráficos de controle de S(2) são ferramentas fundamentais amplamente utilizados para monitoramento da dispersão do processo em aplicações de CEP. O desempenho na Fase II de diferentes tipos de gráficos de controle, incluindo o gráfico de S(2), com parâmetros desconhecidos pode ser significativamente diferente do desempenho nominal por causa do efeito da estimação de parâmetros. Nos anos mais recentes, este efeito tem sido abordado predominantemente sob a perspectiva condicional, que considera a variabilidade das estimativas de parâmetros obtidas a partir de diferentes amostras de referência da Fase I em vez das típicas medidas de desempenho baseadas na distribuição marginal (incondicional) do número de amostras até o sinal (Run Length-RL), como sua média. À luz dessa nova perspectiva condicional, a análise do desempenho da Fase II e do projeto de gráficos de controle é frequentemente realizada usando o Exceedance Probability Criterion para a média da distribuição condicional do RL (CARL 0), isto é, o critério que garante uma alta probabilidade de que CARL 0 seja pelo menos um valor mínimo tolerado e especificado. Intervalos de tolerância para variâncias amostrais são úteis quando o maior interesse está focado na precisão dos valores de uma característica de qualidade, e podem ser usados na tomada de decisões sobre a aceitação de lotes por amostragem. Motivado pelo fato de que estes intervalos, especificamente no caso dos intervalos bilaterais, não foram abordados na literatura, limites bilaterais de tolerância exatos e aproximados de variâncias amostrais são derivados e apresentados neste trabalho. A relação matemática-estatística entre o intervalo de tolerância para a variância amostral e o Exceedance Probability (função de sobrevivência) da CARL 0 do gráfico de S(2) com parâmetro estimado é reconhecida, destacada e usada neste trabalho de tal forma que o estudo do desempenho na Fase II e o projeto desse gráfico pode ser baseado no intervalo de tolerância para a variância amostral, e vice-versa. Os trabalhos sobre o desempenho e projeto do gráfico de S(2) com parâmetro estimado focaram-se em apenas uma perspectiva (incondicional ou condicional) e consideraram somente um tipo de gráfico (unilateral superior ou bilateral). A existência de duas perspectivas e dois tipos de gráficos poderia ser confusa para os usuários. Por esse motivo, o desempenho e o projeto do gráfico de S(2) de acordo com essas duas perspectivas são comparados, considerando cada tipo de gráfico. Da mesma forma, esses dois tipos de gráficos também são comparados para cada perspectiva. Alguns resultados importantes relacionados ao projeto do gráfico de S(2), que ainda não estão disponíveis na literatura, foram necessários e obtidos neste trabalho para fornecer um estudo comparativo completo que permita aos usuários estarem cientes das diferenças significativas entre as duas perspectivas e os dois tipos de gráficos para tomar decisões informadas sobre a escolha do projeto do gráfico de S(2). Além disso, dado que a distribuição condicional do RL é em geral fortemente enviesada à direita, a mediana e alguns quantis extremos desta distribuição são propostos como medidas de desempenho complementares à sua tradicional média (CARL 0). Finalmente, algumas recomendações práticas são oferecidas.