Gráficos de controle fuzzy para o monitoramento da média e amplitude de processos univariados

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Mendes, Amanda dos Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Controle estatístico de processos; Gráficos de controle; Lógica fuzzy; Número médio de amostras até o sinal; Statistical processes control; Controle de processo - Métodos estatiísticos; Lógica difusa; Gráficos em engenharia; Control chart; Fuzzy sets; Average run length
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/180937

O controle de qualidade, principalmente por meio do uso de gráficos de controle, torna-se essencial na indústria para garantir um processo livre de causas especiais de variabilidade. Como os dados amostrais podem incluir incertezas advindas da subjetividade humana e dos sistemas de medição, a teoria dos conjuntos fuzzy pode ser aplicada aos gráficos de controle quando dados precisos não estiverem disponíveis. Para tal feito, os valores da característica de qualidade são fuzzificados a partir da inserção de incertezas e transformados em valores representativos para uma melhor comparação com o gráfico de controle tradicional. Este trabalho propõe o uso da lógica fuzzy aos gráficos de controle para monitorar a média e a amplitude de processos univariados, assim como dois gráficos de controle fuzzy baseados nas regras especiais de decisão: Synthetic e Side Sensitive Synthetic. O desempenho do gráfico de controle é medido pelo número médio de amostras até sinal (NMA). Verificou-se neste trabalho que os gráficos de controle fuzzy possuem maior eficiência que os gráficos de controle tradicionais para menores valores de α-cut, ou seja, maior incerteza inserida no processo e para cenários onde se tem uma maior diferença entre os limitantes de incerteza dos números fuzzy.