Controle on-line da taxa média de defeitos por item produzido numa produção finita
on-line process control of the average number of defects per item in a short run production
Teixeira, Carla Simone de L.; Medeiros, Pledson Guedes de; Ho, Linda Lee
http://dx.doi.org/10.1590/S0103-65132013005000008
Production, vol.24, n1, p.104-117, 2014
Resumo
Este trabalho propõe uma abordagem para monitoramento da taxa média de defeitos por item produzido numa produção finita ou encomenda de N itens. A cada ciclo de m itens produzidos, inspecionam-se os últimos r itens. Em cada item inspecionado conta-se o número de defeitos e cada item é classificado como aprovado se o número de defeitos satisfizer o critério do limite de controle. Se todos os r itens forem aprovados, a produção continua, caso contrário interrompe-se a produção à procura de causas especiais. Os itens inspecionados são descartados somente quando há parada no processo. Após a produção de N itens, um lote adicional será produzido para completar a quantia encomendada, mas esses não passarão por inspeção. Será utilizada uma cadeia de Markov finita de estados discretos para determinar as probabilidades de mudança de estado. Elas são utilizadas nas expressões de custo para determinar a estratégia ótima de monitoração, que será obtida através da otimização de três parâmetros: intervalo amostral (m), tamanho da amostra retrospectiva (r) e o limite de controle (LC). Os parâmetros serão obtidos através de busca direta, de forma que se minimize a expressão do custo médio por item produzido. Um exemplo numérico ilustra a proposta.
Palavras-chave
Controle on-line. Número de não conformidades por item produzido. Produção finita. Modelo econômico
Abstract
This paper proposes an approach for monitoring the average number of non-conformities per items in short-run productions of N items. After every m produced items, the last r items are inspected. For each inspected item, the number of defects is counted; each inspected item is classified as approved if it meets the control limit criterion. If all r inspected items are approved, then the production goes on, otherwise it is stopped for adjustment. The inspected items are all discarded in case of production stoppage. After a production of N items, an additional lot is produced to complete the size ordered, but this additional lot does suffer inspection. A finite discrete state Markov chain is used to determine the transitory probabilities, which will be considered in terms of cost, to determine the optimal strategy for monitoring, obtained by optimizing three parameters: sampling interval (m), retrospective sample size (r), and control limit (cl). These parameters are obtained computationally by direct search to minimize the expression of the average cost per item produced. A numerical example illustrates the proposal.
Keywords
on-line control. Average number of defects. Short-run production. Economic model
References
ADAMS, B. M.; WOODALL, W. H. An analyses of Taguchi's on-line process-control procedure under a random-walk model. Technometrics, v. 31, n. 4, p. 401-413, 1989. http://dx.doi.org/10.1080/00401706.1989.10488589
BESSEGATO, L. F. Extensão para controle on-line por atributo com erros de classificação: intervalo de inspeção variável, amostragem não-unitária, horizonte finito e infinito. 2009. Tese (Doutorado)-Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2009.
BORGES, W.; HO, L. L.; TURNES, O. An analyses of Taguchi's on-line quality monitoring procedure for attributes with diagnosis errors. Applied Stochastic Models in Business an Industry, v. 17, p. 261-276, 2001. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.442
HO, L. L.; MEDEIROS, P. G.; BORGES, W. An alternative model for on-line quality monitoring for variables. International Journal of Production Economics, v. 107, n. 1, p. 202-222, 2007. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2006.09.002
HO, L. L.; TRINDADE, A. L. G. Economic design of an X chart for short-run production. International Journal of Production Economics, v. 120, p. 613-624, 2009. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2009.04.012
NAYEBPOUR, M. R.; WOODALL, W. H. An analyses of Taguchi's on-line quality-monitoring procedures for attributes. Technometrics, v. 35, n. 1, p. 53-60, 1993. http://dx.doi.org/10.1080/00401706.1993.10484993
RODRIGUES, R. M. Controle on-line para o número de não-conformidades em um item inspecionado. 2009. Dissertação (Mestrado)-Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2009.
SILVA, L. P. Ajuste preventivo versus ajuste corretivo no controle on-line de processo do número de não conformidades num item inspecionado. 2010. Dissertação (Mestrado)-Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010.
SRIVASTAVA, M. S.; WU, Y. A second order approximation to Taguchi et al.'s on-line control procedure. Communications in Statistics A, v. 20, p. 2149-2168, 1991. http://dx.doi.org/10.1080/03610929108830625
TAGUCHI, G. Quality Engineering in Japan. Bulletin of the Japan Society of Precision Engineering, 1985.
TAGUCHI, G.; ELSAYED, E. A.; HSIANG, T. Quality Engineering in Production in Systems. New York: McGray-Hill, 1989.
TRINDADE, A. L. G.; HO, L. L.; QUININO, R. C. Controle on-line por atributos com erros de classificação: uma abordagem econômica com classificações repetidas. Pesquisa Operacional, v. 27, p. 105-116, 2007a. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382007000100006
TRINDADE, A. L. G.; HO, L. L.; QUININO, R. C. Monitoring process for attributes with quality deterioration and diagnosis errors. Applied Stochastic Models in Business and Industry, v. 23, p. 339-358, 2007b. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.675
WU, C. F. J.; HAMADA, M. Experiments – Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization. John Wiley & sons, Inc., 2000.
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