Considerações sobre a utilização de gráficos (X e R) com regra adicional de decisão para o monitoramento de processos univariados

Abstract

The Shewhart control chart is a statistical process monitoring tool, and many strategies are currently being proposed to improve the control charts efficiency, such as the new decision rules deployment. In this work, through an exploratory and experimental research, the objective was the study of different additional rules (synthetic, side sensitive and SS Synthetic) under different perturbations in the process and sample size, both in the average (X) and in the variability (R) of univariate processes. The NMA values were collected through simulations in a computer software, the FORTRAN language. The results indicated the efficiency of the control charts under the action of the additional rules, with more detailed study of each rule in chart and analyzes of the action in the chart R and in the two graphs combined; comparing all the performances and identifying the best combination of parameters to obtain control charts with a greater power of detection and more accurate results

O gráfico de controle de Shewhart é uma ferramenta de monitoramento estatístico de processos e, atualmente, muitas estratégias vêm sendo propostas visando melhorar a eficiência dos gráficos de controle, tais como a aplicação de novas regras de decisão. Neste trabalho, por meio de uma pesquisa exploratória e experimental, o objetivo foi o estudo de diferentes regras adicionais (synthetic, side sensitive e SS Synthetic) sob diversas perturbações no processo e tamanho de amostra, tanto na média ( X) como na variabilidade (R) de processos univariados. Os valores de NMA foram coletados por meio de simulações em um programa computacional na linguagem FORTRAN. Os resultados mostraram a eficiência dos gráficos de controle sob a ação das regras adicionais, com um estudo mais aprofundado de cada regra no gráfico e análises da ação no gráfico R e nos dois gráficos em conjunto; comparando todas as performances e identificando a melhor combinação de parâmetros para obter um maior poder de detecção dos gráficos de controle com resultados mais precisos