Gráficos de controle fuzzy intuicionistas: uma abordagem utilizando software R

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Mendes, Amanda dos Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Lógica difusa
Inteligência artificial
Controle de processo
Gráfico de controle
Incerteza
Hesitação
Lógica fuzzy
Intuicionista
Interface computacional
Control chart
Uncertainty
Hesitation
Intuitionistic fuzzy logic
Computational interface
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/250778
Resumo: Os gráficos de controle tradicionais de Shewhart foram desenvolvidos para serem utilizados com dados precisos, porém muitos processos estão sujeitos à incerteza do instrumento, subjetividade humana, e hesitação do operador no momento da medição. Neste caso, devem ser utilizados gráficos de controle fuzzy intuicionista, uma vez que são capazes de representar a incerteza e hesitação do processo. Este trabalho propõe o uso da lógica fuzzy intuicionista aos gráficos de controle por variáveis para monitorar a média e a variabilidade de processos univariados, assim como a criação de uma interface computacional em linguagem R, por meio do pacote Shiny, capaz de facilitar a experiencia do usuário na junção dos conceitos apresentados. A fuzzificação das observações foi realizada utilizando o conceito de incerteza de medição, a fim de tornar o monitoramento de processos o mais próximo da realidade vivida nas organizações. O método de defuzzificação Intuitionistic Fuzzy - Weighted Averaging Based on Levels (IF-WABL) foi utilizado como forma de tomar decisões sobre o estado de controle estatístico do processo em um ambiente fuzzy intuicionista. O desempenho dos gráficos de controle Xbar e Xbar-R foi medido pelo Average Run Lenght (ARL), Standard Deviation Run Length (SDRL) e Percentis de Run Length. Verificou-se neste trabalho que os gráficos de controle fuzzy intuicionista são eficientes na detecção de causas especiais, e que a interface computacional desenvolvida é capaz de realizar as funções propostas.
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