Metodologia para a detecção da fonte de variabilidade em gráficos de controle multivariados para processos com dados de autocorrelação serial
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Data
2023-02-24Primeiro membro da banca
Veiga, Claudimar Pereira da
Segundo membro da banca
Coronel, Daniel Arruda
Terceiro membro da banca
Marcondes Filho, Danilo
Quarto membro da banca
Silva, Wesley Vieira da
Metadata
Mostrar registro completoResumo
A modernização do processo de manufatura industrial exige o monitoramento
simultâneo das características de qualidade do produto e processo. Os gráficos de
controle estatístico multivariado de processos (Multivariate Statistical Process Control
- MSPC) são capazes de avaliar a dependência existente entre as variáveis
investigadas. Em diversas hipóteses, a autocorrelação entre as variáveis analisadas
encontra-se presente, onde uma das principais causas é o desgaste gradativo de
máquinas e equipamentos. O uso de gráficos de controle multivariados permite que o
monitoramento do processo seja realizado em tempo real, garantindo a redução da
variabilidade do sistema produtivo. O objetivo desta pesquisa é a proposição de uma
metodologia baseada nos resíduos provenientes dos modelos de vetores
autorregressivos (VAR) e vetores de correção de erro (VEC), combinados com a
decomposição do T2 de Hotelling para identificar a variável causadora da instabilidade
no processo. A metodologia foi testada por meio de simulações e aplicação em dados
reais. O gráfico de controle T2 de Hotelling elaborado a partir dos resíduos dos
modelos vetoriais, indicou com precisão os outliers incorporados intencionalmente, e
a técnica de decomposição do T2 apontou efetivamente a variável causadora da
variabilidade. Em termos de contribuições práticas, houve a combinação de duas
áreas distintas do conhecimento: engenharia da qualidade e a econometria. A
pesquisa buscou aproximar a academia do setor industrial, uma vez que, o foco dessa
metodologia é auxiliar gestores e profissionais que atuam na área a lidar com a
presença de dados autocorrelacionados em processos produtivos. O uso dessa
metodologia, auxilia na competitividade fabril, e consequentemente, na geração de
emprego e renda para o setor. Para pesquisas futuras, é sugerido fortemente a
aplicação dessa metodologia em outros processos industriais, combinando outras
ferramentas, e confrontando-as com diferentes tipos de MSPCs.
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