[en] CONTROL CHARTS ON TRANSFORMED VARIABLES FOR MONITORING MULTIVARIATE PROCESS

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: PAULO HENRIQUE COELHO MARANHAO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] CONTROLE ESTATISTICO DE PROCESSO; [pt] METODO DE PROJECAO; [pt] VARIAVEL TRANSFORMADA; [pt] DIRECAO CONHECIDA; [pt] RESIDUO; [pt] COMPONENTE PRINCIPAL; [en] STATISTICAL PROCESS CONTROL; [en] RESIDUE; [en] PRINCIPAL COMPONENT
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21881&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21881&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21881

[pt] A maioria dos trabalhos que propõem esquemas de Controle Estatístico de Processos Multivariados (CEPM) e que analisam o desempenho desses esquemas considera alterações nas variáveis observadas. Alguns autores mostraram que, quando alterações no vetor de médias de um processo multivariado ocorrem tipicamente em direções previsíveis, a estatística mais eficaz para o monitoramento do processo é o valor da projeção do vetor de observações (ou de sua média amostral) em cada uma dessas direções. Este trabalho propõe um método para o monitoramento de processos multivariados nos quais alterações nos parâmetros do processo são devidas a causas especiais que afetam variáveis não observáveis e ocorrem em direções conhecidas (ortogonais), e compara seu desempenho com o de gráficos de Shewhart nas variáveis observadas, nas componentes principais, e com o de gráficos de T2 no vetor de variáveis observadas. Além disso, é proposto um esquema complementar de monitoramento para detectar alterações em novas direções fora do hiperplano formado pelas direções conhecidas. Resultados obtidos por simulação mostram que o esquema proposto, de gráficos de controle em variáveis transformadas (projeções do vetor de variáveis observadas nas direções conhecidas), tem melhor desempenho na maior parte dos casos analisados. A análise de desempenho é feita supondo deslocamentos da média nas direções conhecidas (já que estes é que são as alterações conhecidas, ocasionadas pelas causas especiais) e/ou aumentos da variância nessas mesmas direções. A comparação é baseada nas probabilidades de alarme falso e de alarme verdadeiro.