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dc.contributor.advisorMachado, Marcela Aparecida Guerreiro [UNESP]
dc.contributor.advisorCosta, Antônio Fernando Branco [UNESP]
dc.contributor.authorTakamori, Marcelo Kenzo [UNESP]
dc.date.accessioned2016-06-07T17:10:58Z
dc.date.available2016-06-07T17:10:58Z
dc.date.issued2015-12-11
dc.identifier.citationTAKAMORI, Marcelo Kenzo. Gráficos de T² para o monitoramento de processos multivariados autocorrelacionados. 2015. 41 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado - Engenharia de Produção Mecânica) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, 2015.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/139170
dc.description.abstractIn which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the 𝑋 ̅ charts. The results show that, the higher the autocorrelation Ψ between the means, the lower the power of detection of the control charts and, comparing with 𝑋 ̅, the T² Hotelling chart shows higher speed in detecting special causes in the processen
dc.description.abstractTratando-se de controle estatístico de processos, a análise de casos univariados não é suficiente para muitos tipos de empresa, sendo necessário recorrer a multivariados. Além disso, normalmente faz-se a suposição de que as observações são independentes. No entanto, a violação de tal hipótese indica que há autocorrelação no processo. Nesta pesquisa, por meio de abordagem básica quantitativa para uma pesquisa exploratória e experimental, o alvo de estudo são os gráficos de controle multivariados autocorrelacionados, utilizando a estatística T² de Hotelling. Os valores de NMA foram coletados por meio de simulações em um programa computacional na linguagem FORTRAN, com o intuito de se estudar as propriedades deste gráfico, além de comparar com os dados dos gráficos 𝑋 ̅. Os resultados indicam que, quanto maior a autocorrelação Ψ entre as médias, menor o poder de detecção dos gráficos de controle e, comparando com 𝑋 ̅, o gráfico de T² de Hotelling mostrou maior velocidade na detecção de causas especiais no processopt
dc.format.extent41 f.
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.sourceAleph
dc.subjectControle de processo - Métodos estatísticospt
dc.subjectAutocorrelação (Estatistica)pt
dc.subjectAnalise multivariadapt
dc.subjectProcess control Statistical methodspt
dc.titleGráficos de T² para o monitoramento de processos multivariados autocorrelacionadospt
dc.typeTrabalho de conclusão de curso
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Engenharia, Guaratinguetápt
dc.identifier.aleph000865197
dc.identifier.filehttp://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2016-05-18/000865197.pdf
dc.identifier.lattes6100382011052492
unesp.undergraduateEngenharia de Produção Mecânica - FEGpt
unesp.advisor.lattes6100382011052492[2]
unesp.advisor.orcid0000-0003-2133-1098[2]
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