Abstract
Neste artigo encontra-se uma proposta de gráfico de controle modificado com limites assimétricos que utiliza amostragem múltipla para decidir o estado de controle dos processos. Dois temas correlatos estabeleceram as bases teóricas da proposta apresentada: projetos de gráficos de controle com parâmetros variados (pV); e, gráficos de controle com parâmetros fixos (pF). O uso de amostragem múltipla melhora o poder de detecção de causas especiais e minimiza o risco de parar o processo indevidamente por ocorrência do erro tipo I (falso positivo). Propõe-se então, a utilização de um gráfico de controle estatístico com limites assimétricos utilizando-se um procedimento de amostragem não linear (não fixo) com três possíveis regiões de decisão. A proposta considera a possibilidade de reamostragem do processo. Os efeitos das estimativas de parâmetros estatísticos também foram considerados na análise do desempenho do gráfico proposto. A métrica de desempenho considerada foi a esperança matemática sobre o número médio de amostras até detectar um ponto fora dos limites de controle. Métodos numéricos foram utilizados para encontrar os limites estatísticos de controle para um erro tipo I de 0,27%.
Highlights
A carta ou gráfico de controle estatístico é uma das ferramentas amplamente utilizada pelas empresas no Controle Estatístico de Processo (CEP)
De Magalhães, Epprecht e Costa (2001) propuseram um modelo econômico para cartas de controle tipo quando todos os parâmetros de design são variáveis
Inicia-se o procedimento tomando uma amostra de tamanho e calculase a estatística de teste: se a estatística da média amostral cair na região M0, aceita-se o processo como estável e dentro dos limites de controle e repete-se a amostragem em intervalos de tempo (∆t) predeterminado;
Summary
A carta ou gráfico de controle estatístico é uma das ferramentas amplamente utilizada pelas empresas no Controle Estatístico de Processo (CEP). A decisão sobre o estado de controle de um processo por meio de gráficos estatísticos baseiase nos níveis de riscos de decisão tipo I e II, normalmente denominados de erros e. Embora os estudos citados apresentem contribuições significativas para modelos econômicos de gráficos de controle pela abordagem de variação do número de amostras e tamanho da amostra, bem como dos efeitos da estimativa de parâmetros no desempenho dos gráficos de controle, os mesmos estudos não consideraram o modo como a média é afetada por causas identificáveis e como isso implica em magnitudes distintas sobre os efeitos na qualidade do produto. Por fim as principais considerações encontram-se na seção 5 deste trabalho
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