Gráficos de controle para variáveis não-conformes autocorrelacionadas
| Ano de defesa: | 2002 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Florianópolis, SC
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| País: |
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/84244 |
Resumo: | Tese(doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. |
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Universidade Federal de Santa CatarinaRusso, Suzana LeitãoSamohyl, Robert Wayne2012-10-20T07:35:53Z2012-10-20T07:35:53Z20022002187107http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/84244Tese(doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.Nesta tese restringe-se a analisar os gráficos de controle para variáveis contínuas e discretas. Os gráficos de controle convencionais de Shewhart, foram utilizados acrescidos de outros modelos adequados a transformações de observações autocorrelacionadas em observações que sejam independentes e normalmente distribuídas. Os dados utilizados para análise foram coletados na Indústria Têxtil Oeste Ltda., no município de Mondai - SC. As séries analisadas foram o número de ocorrências por tipo de não-conformidade em bobinas no setor de tecelagem (variável discreta e independente) e os valores da gramatura (denier) da fita de ráfia (variável contínua e explicativa) no setor de produção de fitas de polipropileno. Além de se verificar a autocorrelação dos dados, pode-se modelar as variáveis discretas através de modelos de regressão de Poisson e as variáveis contínuas através dos modelos Box e Jenkins e, com os resíduos obtidos utilizar os modelos de função de transferência para se identificar à existência de causalidade. A técnica proposta, de primeiro retirar a autocorrelação dos dados para depois ajustá-los mostrou-se satisfatória estatisticamente. Ao se estudar a autocorrelação dos dados gerou uma nova perspectiva de aprendizagem sobre o processo produtivo através das informações contidas na estrutura de autocorrelação, dos modelos Box e Jenkins e dos modelos de regressão de Poisson, aos quais eram ignorados pelo modelo clássico de monitoramento. A função de transferência empregada posteriormente nos resíduos obtidos permitiu a confirmação da causalidade da gramatura da fita com relação ao tecido produzido. Com isso houve um crescimento de informações para a correta tomada de decisão e pode-se detectar que houve uma melhora nos pontos de saída de controlevi, 166 f.| tabs., grafs.porFlorianópolis, SCEngenharia de produçãoAutocorrelacao (Estatistica)Controle de produçãoGraficos, tabelas, etc.Variáveis não-conformesGráficos de controle para variáveis não-conformes autocorrelacionadasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL187107.pdfapplication/pdf1046977https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/84244/1/187107.pdf2cdc9b4b4910de064f358d243450188eMD51TEXT187107.pdf.txt187107.pdf.txtExtracted Texttext/plain190779https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/84244/2/187107.pdf.txt4d1f514ec9d8ab1b1ad157444f680d04MD52THUMBNAIL187107.pdf.jpg187107.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg707https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/84244/3/187107.pdf.jpg673eb773a1c9a281ec2c260b6a341261MD53123456789/842442013-05-01 09:34:39.324oai:repositorio.ufsc.br:123456789/84244Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-05-01T12:34:39Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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