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O uso da estatística de qui-quadrado no controle de processos
Fecha
2005-08-01Registro en:
Gestão & Produção. Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), v. 12, n. 2, p. 271-277, 2005.
0104-530X
10.1590/S0104-530X2005000200010
S0104-530X2005000200010
S0104-530X2005000200010.pdf
6100382011052492
Autor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Escola Nacional de Ciências Estatísticas
Institución
Resumen
Dois gráficos de controle são, usualmente, utilizados no monitoramento da média e da variância de um processo. em geral, utiliza-se o gráfico de Xbarra para a detecção de alterações da média, e o gráfico de R para a sinalização de aumentos da variabilidade. Neste artigo, propõe-se o uso de uma única estatística e, portanto, de um único gráfico, como alternativa à prática comum do monitoramento de processos por meio de dois gráficos de controle. O gráfico proposto, baseado na estatística de Qui-quadrado não-central, tem se mostrado mais eficiente que os gráficos de Xbarra e R. Além disso, se as decisões sobre as condições dos parâmetros do processo são baseadas no histórico das observações e não apenas na última observação, então o uso da estatística de Qui-quadrado não-central é indicado para a detecção de pequenas perturbações. Neste estudo, são também apresentados os gráficos de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) baseados na estatística Qui-quadrado não-central. It is standard practice to use joint charts in process control, one designed to detect shifts in the mean and the other to detect changes in the variance of the process. In this paper, we propose the use of a single chart to control both mean and variance. Based on the noncentral chi square statistic, the single chart is faster in detecting shifts in the mean and increases in variance than its competitor, the joint Xbar and R charts. The noncentral chi square statistic can also be used with the EWMA procedure, particularly in the detection of small mean shifts, accompanied or not by slight increases in variance.