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Coleção Digital
Título: STATISTICAL CONTROL OF MULTIPLE STREAM PROCESS Autor: BRUNO FRANCISCO TEIXEIRA SIMOES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
EUGENIO KAHN EPPRECHT - ADVISOR
Nº do Conteudo: 16184
Catalogação: 30/08/2010 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16184@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16184@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16184
Resumo:
Título: STATISTICAL CONTROL OF MULTIPLE STREAM PROCESS Autor: BRUNO FRANCISCO TEIXEIRA SIMOES
Nº do Conteudo: 16184
Catalogação: 30/08/2010 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16184@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16184@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16184
Resumo:
In a multiple stream process (MSP), a same quality variable is measured in
several streams in parallel. The first tool proposed for monitoring MSPs was the Group
Control Chart (GCC) by Boyd (1950). These schemes are recommended in textbooks and
guides as Pyzdek (1992) and Montgomery (until 3rd edition, 1997). Its efficiency is
impaired by the presence of cross correlation between streams. A useful model for MSPs
(Mortell and Runger, 1995) represents the value of the quality variable in each stream at
any time t as the sum of a random variable (or stochastic process) but that is common to
all streams, which can be called base level, plus the individual variation of each stream
relative to the base level. In the literature, three different Shewhart schemes were
developed to control the individual variation of each stream: Mortell e Runger (1995),
Runger, Alt and Montgomery (1996) and Barbosa (2008). Only the two first ones were
developed both in a Shewhart-type and a EWMA (Exponentially Weighted Moving
Average) version. All these schemes were devoted to monitoring the mean of the
individual components of the streams; to the best of our knowledge, no previous work
considered the case of increases in the variance of a stream. In this thesis four different
GCCs for monitoring the inner variability of the individual streams are developed: a GCC
of S(2), the sample variance of each stream (which is not the same as Runger, Alt and
Montgomery’s statistics); a GCC of EWMA[lnS(2)]; a GCC of the Moving Ranges of the
residuals of each stream to the estimated base level, and an EWMA version of it. The last
two GCCs cater for the case where, at every sampling time, only individual observations
per stream are feasible, which is frequent with a large number of streams. Beyond the
mentioned contributions, aiming at more sensitivity to the small shifts in the mean of the
individual components, this work proposes a EWMA version of the GCC by Barbosa
(2008), the most efficient in the Shewhart version. The ARL performance of every one of
these schemes is analyzed, in a variety of situations, including the case of increases in the
variance of one stream when the schemes are designed for monitoring the means of
individual streams. The results show that the proposed schemes are the fastest in
detecting special causes that affect one individual stream.
