Ferramentas para modelagem e monitoramento de características de qualidade do tipo fração
| Ano de defesa: | 2009 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
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Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/10183/21399 |
Resumo: | Esta tese apresenta a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração, que apresentam valores restritos ao intervalo [0,1] A motivação inicial é que a característica de qualidade do tipo fração pode ser melhor aproximada pela distribuição de probabilidade Beta e, geralmente, a modelagem e o monitoramento utilizados não supõem tal distribuição. Desta forma, os objetivos desta tese são: (i) Propor uma sistemática para seleção de modelos paramétricos considerando a classificação das variáveis resposta e das variáveis explicativas; (ii) Propor uma modelagem da fração não conforme com enfoque no modelo de regressão Beta e no modelo linear generalizado; (iii) Propor uma nova carta de controle (CC), Carta Beta, para monitorar características de qualidade do tipo fração (p), com adaptação dos limites de controle a distribuição Beta; (iv) Propor uma CC baseada em modelos Beta para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle do processo; e (v) Propor uma CC baseada em modelos Beta por componentes principais para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle multicolineares. As cartas de controle propostas foram avaliadas através da aplicação de estudos de caso, exemplos retirados da literatura e comparação do número médio de amostras (NMA) via simulação de Monte Carlo. Os modelos de regressão propostos para modelagem de características de qualidade do tipo fração apresentam flexibilidade de escolha da função de ligação, bom desempenho no ajuste e precisão das estimativas dos efeitos das variáveis. As cartas de controle propostas detectaram mais rapidamente todas as alterações induzidas, apresentando melhor desempenho em comparação as outras cartas similares encontradas na literatura. Conclui-se que as ferramentas propostas são adequadas para a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração. |
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Sant'Anna, Ângelo Márcio OliveiraTen Caten, Carla Schwengber2010-04-30T04:16:27Z2009http://hdl.handle.net/10183/21399000737459Esta tese apresenta a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração, que apresentam valores restritos ao intervalo [0,1] A motivação inicial é que a característica de qualidade do tipo fração pode ser melhor aproximada pela distribuição de probabilidade Beta e, geralmente, a modelagem e o monitoramento utilizados não supõem tal distribuição. Desta forma, os objetivos desta tese são: (i) Propor uma sistemática para seleção de modelos paramétricos considerando a classificação das variáveis resposta e das variáveis explicativas; (ii) Propor uma modelagem da fração não conforme com enfoque no modelo de regressão Beta e no modelo linear generalizado; (iii) Propor uma nova carta de controle (CC), Carta Beta, para monitorar características de qualidade do tipo fração (p), com adaptação dos limites de controle a distribuição Beta; (iv) Propor uma CC baseada em modelos Beta para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle do processo; e (v) Propor uma CC baseada em modelos Beta por componentes principais para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle multicolineares. As cartas de controle propostas foram avaliadas através da aplicação de estudos de caso, exemplos retirados da literatura e comparação do número médio de amostras (NMA) via simulação de Monte Carlo. Os modelos de regressão propostos para modelagem de características de qualidade do tipo fração apresentam flexibilidade de escolha da função de ligação, bom desempenho no ajuste e precisão das estimativas dos efeitos das variáveis. As cartas de controle propostas detectaram mais rapidamente todas as alterações induzidas, apresentando melhor desempenho em comparação as outras cartas similares encontradas na literatura. Conclui-se que as ferramentas propostas são adequadas para a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração.This thesis presents the modeling and monitoring of the type fraction quality characteristics, which have values confined in the [0,1]-interval. The main motivation is that the type fraction quality characteristics can be better approximated by the Beta probability distribution and generally used for modeling and monitoring not assumes this distribution. Thus, the objectives are: (i) propose a systematic for selecting parametric models considering the classification of the response and explanatory variables; (ii) propose a modeling of the fraction nonconforming items using the Beta regression model and generalized linear model; (iii) propose a new control chart (CC), Beta Charts, to monitor the type fraction quality characteristics (p), with adaptation of the control limits based in the Beta distribution; (iv) propose a Beta model-based to monitor the type fraction quality characteristics adjusted by control variables of the process, and (v) propose a Beta model-based control charts by principal components to monitor the type fraction quality characteristics adjusted by control variables multicollinearity. The proposed control charts were evaluated by application of case studies, numeric examples taken from literature and comparison the average run length (ARL) using Monte Carlo simulation. The proposed regression models for modeling of the type fraction quality characteristics have shown flexibility to choose link function, good performance on the fit and accuracy of estimates of the effects. The proposed control charts detected more quickly all changes induced, showing better performance compared to other similar control charts defined in literature. It is concludes that the proposed tools are appropriate for modeling and monitoring of the type fraction quality characteristics.application/pdfporControle de qualidadeModelos estatísticosModelos de regressãoControle estatístico de processoQuality controlControl chartsFractionAttributesFerramentas para modelagem e monitoramento de características de qualidade do tipo fraçãoTools for modelling and monitoring of the type fraction quality characteristics info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoPorto Alegre, BR-RS2009doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000737459.pdf.txt000737459.pdf.txtExtracted Texttext/plain326484http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21399/2/000737459.pdf.txt6d333d113e6207f9324996a3e556930aMD52ORIGINAL000737459.pdf000737459.pdfTexto completoapplication/pdf2285821http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21399/1/000737459.pdf2f3392d5781d0b9fe1131a237bad5b56MD51THUMBNAIL000737459.pdf.jpg000737459.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1307http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21399/3/000737459.pdf.jpg079a81072bd086cc73084441629e4ecdMD5310183/213992018-10-17 08:44:03.966oai:www.lume.ufrgs.br:10183/21399Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T11:44:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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