Publicação: Gráficos de controle com tamanho de amostra variável: classificando sua estratégia conforme sua destinação por intermédio de um estudo bibliométrico
dc.contributor.advisor | Costa, Antonio Fernando Branco [UNESP] | |
dc.contributor.advisor | Oliveira, Otávio José de [UNESP] | |
dc.contributor.author | Caltabiano, Ana Maria de Paula | |
dc.contributor.institution | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | |
dc.date.accessioned | 2019-01-24T18:05:27Z | |
dc.date.available | 2019-01-24T18:05:27Z | |
dc.date.issued | 2018-12-19 | |
dc.description.abstract | Os gráficos de controle foram criados por Shewhart em torno de 1924. Desde então foram propostas muitas estratégias para melhorar o desempenho de tais ferramentas estatísticas. Dentre elas, destaca-se a estratégia dos parâmetros adaptativos, que deu origem a uma linha de pesquisa bastante fértil. Uma de suas vertentes está voltada ao gráfico de tamanho da amostra variável, que depende da posição do ponto amostral atual. Se ele está perto da linha central, a próxima amostra será pequena. Se ele está distante, mas ainda não na região de ação, a próxima amostra será grande. Este esquema de amostragem com tamanho de amostra variável se tornou conhecido com esquema VSS (variable sample size). Esta dissertação revisa os trabalhos da área de monitoramento de processos que tem como foco principal os esquemas VSS de amostragem. Foi feita uma revisão sistemática da literatura, por intermédio de uma análise bibliométrica do período de 1980 a 2018 com o objetivo de classificar a estratégia VSS, segundo sua destinação, por exemplo, os gráficos de com parâmetros conhecidos e observação independente. As destinações foram divididas em dez classes: I – tipo de VSS ; II – tipo de monitoramento; III – número de variáveis sob monitoramento; IV – tipo de gráfico; V – parâmetros do processo; VI – regras de sinalização; VII – natureza do processo; VIII – tipo de otimização; IX – modelo matemático das propriedades do gráfico; X – tipo de produção. A conclusão principal deste estudo foi que nas classificações sempre se tem uma classe predominante. Mais pesquisas devem focar, como prioridade de pesquisa, esquemas VSS destinados às classes não predominantes que se encontram como lacunas científicas. | pt |
dc.description.abstract | The control charts were created by Shewhart around 1924. Since then many strategies have been proposed to improve the performance of such statistical tools. Among them, the adaptive parameter control strategy is highlighted, which gave rise to a very fertile line of research. One of your research focuses on the variable sample size chart, that depends on the position of the current sampling point. If it is near the center line, the next sample will be small. If it is far, but not yet in the region of action, the next sample will be large. This sampling scheme with variable sample size became known as the VSS (variable sample size) scheme. This dissertation reviews the research work in the process monitoring field, whose main focus is VSS sampling schemes. A systematic review of the literature was carried out through a bibliometric analysis from 1980-2018 time period, aiming at the classification of the VSS strategy, according to its destination, for example, the charts with known parameters and independent observation. The assignments were divided into ten classes: I - VSS type; II – monitoring type; III - number of variables under monitoring; IV - Chart type; V - process parameters; VI - signaling rules; VII - nature of the process; VIII - optimization type; IX - mathematical model of the chat proprieties; X – production type. The main conclusion of this study was that for each of the classifications, there is always a predominant class. More researches would be focused on, as priority, VSS schemes designated to non-predominant classes that are scientific gaps. | pt |
dc.identifier.aleph | 000911984 | |
dc.identifier.capes | 33004080052P0 | |
dc.identifier.lattes | 8045074316518664 | |
dc.identifier.orcid | 0000-0002-5192-3644 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11449/180553 | |
dc.language.iso | por | |
dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | |
dc.rights.accessRights | Acesso aberto | |
dc.subject | Processos de monitoramento | pt |
dc.subject | Gráficos adaptativos | pt |
dc.subject | Tamanho de amostra variável | pt |
dc.subject | Análise bibliométrica | pt |
dc.subject | Lacunas científicas | pt |
dc.subject | Monitoring processes | pt |
dc.subject | Adaptive charts | pt |
dc.subject | Variable sample size | pt |
dc.subject | Bibliometric analysis | pt |
dc.subject | Scientific gaps | pt |
dc.subject | Gráficos em engenharia | pt |
dc.subject | Bibliometria | pt |
dc.subject | Estatística - Análise | pt |
dc.title | Gráficos de controle com tamanho de amostra variável: classificando sua estratégia conforme sua destinação por intermédio de um estudo bibliométrico | pt |
dc.title.alternative | Control charts with variable sample size: classifying its strategy according to its destination through a bibliometric study | pt |
dc.type | Dissertação de mestrado | |
dspace.entity.type | Publication | |
unesp.advisor.lattes | 8045074316518664[2] | |
unesp.advisor.lattes | 6100382011052492[1] | |
unesp.advisor.orcid | 0000-0002-5192-3644[2] | |
unesp.advisor.orcid | 0000-0003-2133-1098[1] | |
unesp.campus | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Engenharia, Guaratinguetá | pt |
unesp.embargo | Online | pt |
unesp.graduateProgram | Engenharia de Produção - FEG | pt |
unesp.knowledgeArea | Gestão de operações e sistemas | pt |
unesp.researchArea | Controle Estatístico e Técnicas Multivariadas | pt |
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