“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13013
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Probabilidade e estatística |
| Setor | Departamento de Estatística |
| Bolsa | CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Gabriel Marchesini Trevizani |
| Orientador | JOSE IVO RIBEIRO JUNIOR |
| Título | Proposição de índices para o monitoramento multivariado de processos seis sigma |
| Resumo | BOLSISTA: Gabriel Marchesini Trevizani ORIENTADOR: Professor José Ivo Ribeiro Júnior Com o aumento da exigência dos clientes quanto a qualidade dos produtos consumidos, as organizações que os produzem precisam atender os requisitos para assegurar a sustentabilidade de sua existência em um mercado cada vez mais competitivo. Além disso, o crescimento em tecnologias de informação fomenta o desenvolvimento e implantação de métodos estatísticos multivariados como ferramenta de controle da qualidade. Entretanto, ainda existe certa dificuldade para utilização dessas ferramentas, haja vista a necessidade de maior conhecimento estatístico para sua interpretação. Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivo propor um índice para o monitoramento multivariado de processos 6σ, dentro da perspectiva da amostragem por subgrupos racionais ao longo do tempo. A proposta é que o índice seja de fácil utilização e interpretação, para que o controle do processo e a identificação de um descontrole, em pelo menos uma variável, ocorram de forma simples e eficiente. Para isso, foi realizado uma simulação dos dados de três variáveis aleatórias (Y_1,Y_2 e Y_3) normalmente distribuídas em diferentes cenários variando a correlação entre as variáveis e de suas médias. Antes da proposição do índice propriamente dito, as variáveis aleatórias Y_1,Y_2 e Y_3 foram transformadas nas variáveis W_1,W_2 e W_3, respectivamente, para que elas fossem avaliadas, de forma absoluta, conforme os seus respectivos intervalos de especificação, independentemente de suas unidades ou escalas originais. Em seguida, foram propostos os índices geométrico e máximo (I_g e I_m). Para avaliar o desempenho deles foram obtidas três medidas dos índices para cada um dos 63 cenários: média, desvio-padrão e probabilidades de valores menos e maiores do que um limite de interferências (LI). Para estimar os efeitos dos três fatores estudados (números de sigma, correlações entre as variáveis e índices propostos) sobre as três medidas avaliadas, foi realizada a análise de superfície de resposta. Desse modo, foi realizado um experimento fatorial 7x9x2 sob o delineamento inteiramente casualizado sem repetição. Os índices geométrico e máximo fornecem baixas probabilidades dos alarmes falsos. No entanto, o índice máximo proporciona maiores probabilidades dos alarmes verdadeiros, sendo, portanto, o recomendado para o monitoramento multivariado do processo 6σ. O índice máximo diminui o seu desempenho, em termos de probabilidades dos alarmes verdadeiros, em função do aumento médio das correlações entre as variáveis. Já o índice máximo, apesar de melhor, ainda não atinge desempenho satisfatório em sinalizar se o processo tem ou não qualidade 6σ de longo prazo, quando o seu nível de qualidade diminui relativamente pouco até 4,5σ e quando o monitoramento é constituído por observações individuais por subgrupo racional. |
| Palavras-chave | Qualidade, Monitoramento Multivariado, Seis Sigma. |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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