Prediction models applied in the statistical process control / Modelos de previsão aplicados no controle estatistico de processo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

Neste trabalho é apresentado uma alternativa de controle estatístico de processo, quando o mesmo apresenta interdependência nos seus dados, sendo a ferramenta carta de controle o instrumento mais adequado para realizar a tarefa de distinção dos dois tipos de causas de variação existentes em todo tipo de processo. Os modelos de previsão baseados nas séries temporais assumem grande importância quando se deseja controlar processos que produzem séries de dados autocorrelacionados. Esses modelos consideram exatamente a situação de termos observações autocorrelacionadas, daí a sua importância como modelo de previsão para séries temporais. Para ilustrar esse trabalho, foi apresentado um estudo de caso de uma indústria química, cujo processo é aucorrelacionado, ou seja, os dados iniciais do processo prolongam sua influencia durante algum tempo nos dados subseqüentes. A variável de interesse é a contaminação de ferro no produto final, que desde o início do processo é medida, tentando-se controlar essa contaminação num patamar que não prejudique a utilização do produto pelo cliente. Com o modelo ajustado a proposta foi controlar os resíduos desse modelo, ou seja, o que o modelo não ajustou (resíduos = previsto - real) deveria ficar compreendido entre limites de controle com uma média igual a zero

ASSUNTO(S)

previsão estatistica modelos matematicos controle de processo process control statistical control mathematical models prediction

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