Gráfico T*-ATTRIVAR: uma interface para obtenção dos resultados ótimos
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Data
2022-06-14
Autores
Mattos, Igor de Oliveira
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
O presente trabalho visou gerar uma interface gráfica para a determinação dos limites do gráfico de controle Trinomial* ATTRIVAR (T*-ATTRIVAR) a partir de parâmetros estabelecidos pelo usuário para o processo produtivo. O modelo T*-ATTRIVAR é uma alternativa do modelo Trinomial ATTRIVAR (T-ATTRIVAR). O modelo T-ATTRIVAR surgiu como uma alternativa híbrida para o monitoramento de processos, possuindo uma primeira etapa de inspeção por atributo e uma segunda etapa de inspeção por variável, sendo uma alternativa razoável por diminuir os custos de inspeção enquanto possui um bom desempenho. O gráfico de controle T*-ATTRIVAR difere do modelo T-ATTRIVAR por somente analisar na etapa de inspeção por variável os itens recusados na etapa de inspeção por atributo, dessa forma reduzindo ainda mais o tempo de inspeção. No primeiro estágio as amostras são submetidas a uma inspeção por atributo, se o número de amostras reprovadas for maior do que uma quantidade especificada pelo usuário, as amostras rejeitadas são inspecionadas em uma segunda etapa de inspeção por atributo. Nessa segunda etapa são medidas as características X da amostra e é feita a média X ̅ para dessa forma definir se o processo se encontra em controle ou fora de controle. A interface voltada ao usuário foi desenvolvida utilizando a linguagem de programação R, que é a principal linguagem de programação para dados estatísticos no meio acadêmico, e o ambiente utilizado para o desenvolvimento foi o RStudio.
The present work aimed to create a graphical interface for determining the limits of the control chart Trinomial* ATTRIVAR (T*-ATTRIVAR) from parameters established by the user for the production process. The T*-ATTRIVAR model is an alternative to the Trinomial ATTRIVAR model (T-ATTRIVAR). The T-ATTRIVAR model emerged as a hybrid alternative for process monitoring, with a first stage of inspection per attribute and a second stage of inspection per variable, being a reasonable alternative for reducing inspection costs while having a good performance. The T*-ATTRIVAR control chart differs from the T-ATTRIVAR model by only analyzing in the variable inspection stage the items rejected in the attribute inspection stage, thus reducing even more the inspection time. In the first stage the samples are submitted to an inspection by attribute, if the number of rejected samples is greater than a quantity specified by the user, the rejected samples are inspected in a second stage of inspection by attribute. In this second step the X characteristics of the sample are measured and the average X ̅ is taken to define whether the process is in control or out of control. The user interface was developed using the R programming language, which is the main programming language for statistical data in the academia, and the environment used for development was RStudio.
The present work aimed to create a graphical interface for determining the limits of the control chart Trinomial* ATTRIVAR (T*-ATTRIVAR) from parameters established by the user for the production process. The T*-ATTRIVAR model is an alternative to the Trinomial ATTRIVAR model (T-ATTRIVAR). The T-ATTRIVAR model emerged as a hybrid alternative for process monitoring, with a first stage of inspection per attribute and a second stage of inspection per variable, being a reasonable alternative for reducing inspection costs while having a good performance. The T*-ATTRIVAR control chart differs from the T-ATTRIVAR model by only analyzing in the variable inspection stage the items rejected in the attribute inspection stage, thus reducing even more the inspection time. In the first stage the samples are submitted to an inspection by attribute, if the number of rejected samples is greater than a quantity specified by the user, the rejected samples are inspected in a second stage of inspection by attribute. In this second step the X characteristics of the sample are measured and the average X ̅ is taken to define whether the process is in control or out of control. The user interface was developed using the R programming language, which is the main programming language for statistical data in the academia, and the environment used for development was RStudio.
Descrição
Palavras-chave
Gráfico de controle, ATTRIVAR, Gráfico de controle híbrido Trinomial*, Control chart, Hybrid control chart Trinomial*, Gráficos em engenharia, Interfaces de usuário (Sistema de computação), Controle de processo - métodos estatísticos