Ferramentas para modelagem e monitoramento de características de qualidade do tipo taxa

Abstract

Esta dissertação apresenta a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo taxa, que apresentam valores restritos ao intervalo [0,∞). A motivação inicial é que a característica de qualidade do tipo taxa pode ser modelada pela distribuição Poisson e, geralmente, a modelagem e o monitoramento não utilizam tal distribuição. Os objetivos desta dissertação são: (i) Propor uma nova carta de controle (CC), Carta Poisson, para monitorar características de qualidade do tipo taxa, com adaptação no cálculo dos limites de controle utilizando a distribuição Poisson; (ii) Propor uma CC baseada em modelo de regressão utilizando a distribuição de Poisson para monitorar características de qualidade do tipo taxa em função das variáveis de controle do processo e (iii) Propor índices de capacidade MRPOISSON Cp e MRPOISSON Cpk para avaliar processos monitorados por CCs baseadas em modelos de regressão utilizando a distribuição de Poisson. As cartas de controle e os índices de capacidade propostos foram avaliados aplicando exemplos retirados da literatura. As cartas de controle foram comparadas através do número médio de amostras (NMA) via simulação de Monte Carlo. Concluiu-se que as cartas de controle propostas são adequadas para a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo taxa pois detectaram mais rapidamente todas as alterações induzidas, apresentando melhor desempenho em comparação com outras cartas similares encontradas na literatura.

This paper presents the modeling and monitoring of quality features like rate, which have values restricted to the interval [0, ∞). The initial motivation is that the quality characteristic of the type rate can be modeled by the Poisson distribution, and generally, modeling and monitoring do not use such a distribution. The objectives of this dissertation are: (i) to propose a new control chart (CC), Poisson Charter, to monitor quality characteristics of the type rate, adapted to calculate the control limits using a Poisson distribution, (ii) propose a CC based on regression model using the Poisson distribution to monitor quality characteristics like rate as a function of the control variables of the process and (iii) Propose capability indices MRPOISSON Cp and MRPOISSON Cpk to evaluate processes and monitored by CCs based on regression models using the distribution of Poisson. The control charts and capability indices were estimated by applying the proposed examples from the literature. The control charts were compared using the average number of samples (NMA) via Monte Carlo simulation. It was concluded that the proposed control charts are suitable for modeling and monitoring of quality characteristics of the type detected faster rate because all the changes induced, showing better performance in comparison with other similar letters found in the literature.