Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Damasceno, Nathalia Rodrigues |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23102024-184648/
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Resumo: |
O procedimento online de Taguchi para atributos e comumente estudado em processos que funcionam continuamente ou em horizonte infinito. Porem, existem outros processos de producao nas quais a fabricacao e limitada ou feita em pequenos lotes. Neste trabalho, estudou-se o procedimento on-line de Taguchi para atributos considerando horizonte finito sob a abordagem da Teoria da Decisao Bayesiana, que permite a especificacao de probabilidades para os parametros do modelo estatistico considerado e tambem a revisao do intervalo otimo a cada inspecao programada do processo de producao. Foram estudados dois cenarios para esse procedimento levando em consideração o caso em que sao produzidos apenas itens conformes, enquanto o processo permanece ajustado, e apenas itens fora da conformidade quando o processo perde o ajuste (Caso I de Taguchi). O primeiro cenario trata do processo em que existe a possibilidade de retrabalhar os itens produzidos fora da conformidade e, no segundo cenario, os itens nao conformes sao refugados e substituidos. Para esses dois cenarios, encontraram-se as expressoes que possibilitam a obtencao do intervalo de inspecao otimo, isto e, que minimiza o custo total esperado do processo para producao de um numero pre-determinado de itens dentro da conformidade. Alem disso, foram propostos algoritmos que facilitam a obtencao dos intervalos otimos de inspecao e apresentada uma grande vantagem da utilizacao da abordagem Bayesiana: a obtencao de um menor custo de producao, em media, ao final do processo decorrente de sucessivas atualizacoes do intervalo otimo e, possivelmente, uma redução do tempo de fabricacao do lote. |