Planejamento econômico de gráficos de controle X para monitoramento de processos autocorrelacionados

Abstract

Esta pesquisa propõe o planejamento econômico de gráficos de controle ̅ para o monitoramento de uma característica de qualidade na qual as observações se ajustam a um modelo autorregressivo de primeira ordem com erro adicional. O modelo de custos de Duncan é usado para selecionar os parâmetros do gráfico, tamanho da amostra, intervalo de amostragem e os limites de controle. Utiliza-se o algoritmo genético na busca do custo mínimo de monitoramento. Para determinação do número médio de amostras até o sinal e o número de alarmes falsos são utilizadas Cadeias de Markov. Uma análise de sensibilidade mostrou que a autocorrelação provoca efeito adverso nos parâmetros do gráfico elevando seu custo de monitoramento e reduzindo sua eficiência

This research proposes an economic design of a ̅ control chart used to monitor a quality characteristic whose observations fit to a first-order autoregressive model with additional error. The Duncan's cost model is used to select the control chart parameters, namely the sample size, the sampling interval and the control limit coefficient, using genetic algorithm in order to search the minimum cost. The Markov chain is used to determine the average number of samples until the signal and the number of false alarms. A sensitivity analysis showed that the autocorrelation causes adverse effect on the parameters of the control chart increasing monitoring cost and reducing significantly their efficiency