O uso da estatística de qui-quadrado no controle de processos
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Data
2005-08-01
Autores
Costa, Antônio Fernando Branco [UNESP]
Magalhães, Maysa Sacramento de
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Editor
Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Resumo
Dois gráficos de controle são, usualmente, utilizados no monitoramento da média e da variância de um processo. em geral, utiliza-se o gráfico de Xbarra para a detecção de alterações da média, e o gráfico de R para a sinalização de aumentos da variabilidade. Neste artigo, propõe-se o uso de uma única estatística e, portanto, de um único gráfico, como alternativa à prática comum do monitoramento de processos por meio de dois gráficos de controle. O gráfico proposto, baseado na estatística de Qui-quadrado não-central, tem se mostrado mais eficiente que os gráficos de Xbarra e R. Além disso, se as decisões sobre as condições dos parâmetros do processo são baseadas no histórico das observações e não apenas na última observação, então o uso da estatística de Qui-quadrado não-central é indicado para a detecção de pequenas perturbações. Neste estudo, são também apresentados os gráficos de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) baseados na estatística Qui-quadrado não-central.
It is standard practice to use joint charts in process control, one designed to detect shifts in the mean and the other to detect changes in the variance of the process. In this paper, we propose the use of a single chart to control both mean and variance. Based on the noncentral chi square statistic, the single chart is faster in detecting shifts in the mean and increases in variance than its competitor, the joint Xbar and R charts. The noncentral chi square statistic can also be used with the EWMA procedure, particularly in the detection of small mean shifts, accompanied or not by slight increases in variance.
It is standard practice to use joint charts in process control, one designed to detect shifts in the mean and the other to detect changes in the variance of the process. In this paper, we propose the use of a single chart to control both mean and variance. Based on the noncentral chi square statistic, the single chart is faster in detecting shifts in the mean and increases in variance than its competitor, the joint Xbar and R charts. The noncentral chi square statistic can also be used with the EWMA procedure, particularly in the detection of small mean shifts, accompanied or not by slight increases in variance.
Descrição
Palavras-chave
gráfico de controle de Qui-quadrado, gráficos conjuntos Xbarra de e R, número médio de amostras até o sinal, noncentral chi square chart, joint Xbar and R charts, average run length
Como citar
Gestão & Produção. Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), v. 12, n. 2, p. 271-277, 2005.