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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2013.tde-01072013-083651
Documento
Autor
Nombre completo
Patricia Shizue Matsumura Ueda Gonzalez
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 2013
Director
Tribunal
Piedade, Sonia Maria de Stefano (Presidente)
Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de
Pião, Antonio Carlos Simões
Título en portugués
Índices de capacidade do processo para distribuições não normais: uma aplicação na indústria metalúrgica
Palabras clave en portugués
Controle estatístico do processo
Distribuição não normal
Índices de capacidade
Indústria metalúrgica
R - Software estatístico
Resumen en portugués
Recentemente a análise de capacidade do processo para dados com distribuição não normal começou a ser explorada, porém são raras as referências em língua portuguesa que abordem este assunto. Este trabalho apresenta os principais índices para análise da capacidade do processo com dados não normais encontrados na literatura, sendo o primeiro deles o método proposto por Clements em 1989, o segundo, proposto por Pearn e Chen (1997) e o terceiro método apresentado é o proposto por Chen e Ding em 2001. Os métodos de Clements (1989) e Pearn e Chen (1997) são parecidos em muitos aspectos, mas cada um deles apresenta uma novidade em relação ao cálculo dos índices de capacidade. Em comum, ambos os métodos apresentam índices semelhantes aos índices tradicionais, que supõem normalidade dos dados. O método de Chen e Ding (2001) traz como novidade o uso do índice proposto por eles para a estimação do número de itens não conformes apresentados pelo processo em estudo. Por fim, dois estudos de caso são apresentados neste trabalho. No primeiro deles tem-se a comparação entre os métodos de Clements (1989) e de Pearn e Chen (1997) para que se conclua sobre qual dos métodos é o melhor para o cálculo da capacidade do processo não normal. No segundo estudo de caso, todos os três métodos apresentados neste trabalho são aplicados em um conjunto de dados reais, obtidos de uma indústria metalúrgica. Para execução das análises nos estudos de caso, foi aplicado o software livre R versão 2.10. Os resultados apresentados mostram que o método proposto por Pearn e Chen (1997) é mais eficiente do que o proposto por Clements (1989) por considerar a assimetria do processo. Quanto ao processo da indústria metalúrgica observou-se que a etapa analisada é relativamente capaz.
Título en inglés
Process capability índices for non-normal distributions: an application in the metallurgical industry
Palabras clave en inglés
Capability indexes
Non conforming items
Non-normal distribution
Statistical process control
Resumen en inglés
The analysis of process capability for non-normal distribution data started to be explored recently, but is rare references that address this issue in Portuguese. This dissertation presents the main indices for process capability analysis for nonnormal data. The first method was proposed in 1989 by Clements, the second was proposed by Pearn e Chen (1997) and the third was proposed by Chen e Ding in 2001. The methods of Clements (1989) and Pearn e Chen (1997) are similar in many aspects, but each presents something new in the calculation of capability indices. In common, both methods have indices similar to the traditional indices, for normal data. The method proposed by Chen e Ding (2001) innovates using the index in the estimative of number of non-conforming in the process. Finally, two case studies are presented. The first compares the methods of Clement (1989) and Pearn e Chen (1997) to show the best method of calculation the capability of non-normal process. In the second, the three methods showing in this dissertation are applied in a metallurgical industry data. The R software version 2.10 was used in the analysis. The results show that the method proposed by Pearn and Chen (1997) is more efficient than that proposed by Clements (1989) for considering the asymmetry of the process. And the metallurgical process stage analyzed is relatively capable.
 
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Fecha de Publicación
2013-07-23
 
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