Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Almeida, Túlio Sérgio |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/251561
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Resumo: |
Os gráficos de controle são uma das ferramentas da qualidade mais importantes dentro do CEP (Controle Estatístico de Processos) e são utilizados no monitoramento de variáveis de processo que podem ser entendidas como características de qualidade. Visto que as incertezas oriundas dos sistemas de medição juntamente com as decisões humanas, tornam a imprecisão dos dados um fator determinante no desempenho nas ferramentas de CEP, a teoria dos conjuntos fuzzy tipo-2 vem ao encontro de tal abordagem, incorporando aos gráficos de controle por variáveis incertezas que estes não são capazes de detectar. Este trabalho propõe gráficos de controle Xbar-R, Xbar-S e T² por uma abordagem fuzzy tipo-2 intervalar para o monitoramento de processos e a implementação destes para monitorar a poluição atmosférica. A análise de desempenho de IT2TFN Xbar e IT2TFN Xbar-R por meio de simulação computacional evidenciou um melhor desempenho em relação aos seus correspondentes tradicional e fuzzy tipo-1 para valores de FOU (footprint of uncertainty) na faixa 0,05 a 0,15. A aplicação a dados reais referentes a qualidade do ar oriundos da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) mostrou como os métodos, organização dos dados, fuzzificação e defuzzificação podem impactar no projeto dos gráficos de controle de Xbar-R, Xbar-S e para T² de Hotelling. Tal comparação foi feita para os gráficos tradicionais, TFN e IT2TFN a fim de apresentar as vantagens e desvantagens de cada abordagem. Desta forma, verificou-se que os gráficos de controle propostos são mais eficientes que os gráficos de controle tradicionais e fuzzy tipo-1, mais flexíveis devido aos parâmetros fuzzy e podem trazer benefícios na gestão pública quanto implementados no monitoramento de poluentes atmosféricos. |
