Controle on-line do número de não-conformidades por ítens, com inspeção retrospectiva, para produção finita /
Resumo: Trabalhos anteriores propuseram modelos para controle on-line para variáveis em produções finitas, que visam minimizar o custo médio esperado por item produzido. Porém, em muitos casos a qualidade do produto não é atestada através de mensuração. Neste trabalho será proposta uma abordagem par...
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| Principais autores: | , , , |
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| Formato: | Dissertação |
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| Assuntos: | |
| Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/15004/1/CarlaSLT_TESE.PDF |
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| Resumo: | Resumo: Trabalhos anteriores propuseram modelos para controle on-line para variáveis em produções finitas, que visam minimizar o custo médio esperado por item produzido. Porém, em muitos casos a qualidade do produto não é atestada através de mensuração. Neste trabalho será proposta uma abordagem para monitoramento do número de não-conformidades dos itens inspecionados para produções finitas, através de amostras não-unitárias. A taxa média de não-conformidades por itens é considerada parâmetro da distribuição de Poisson. Serão utilizadas propriedades de uma cadeia de Markov finita de estados discretos, para determinar as probabilidades de mudança de estado, a serem consideradas nas expressões de custo, a m de determinar a estratégia étima de monitoração, obtida através da otimização dos parâmetros: intervalo amostral (m) e o tamanho amostral (r). Os parâmetros serão obtidos computacionalmente, através de busca direta, a fim de minimizar a expressão do custo médio por item produzido. O processo inicia (ou reinicia) no Estado I, onde a frequência média de defeituosos é 0; após a mudança para o Estado II, a frequência média de não-conformidades aumenta para 1. A mudança de estado, a cada item produzido, ocorre segundo uma distribuição geométrica. A cada ciclo de inspeção, inspeciona-se o m-ésimo item, mais (r-1) itens retrospectivamente. É monitorado o número de não-conformidades (D) de cada item e se, entre os r itens inspecionados, todos obedecerem à regra de decisão (D < DELTA), onde DELTA representa o limite superior de especificação, o processo continua operando; caso contrário, o processo é parado para ajuste. Os itens inspecionados serão descartados depois da inspeção, somente quando há parada no processo para ajuste. Um lote adicional, que não sofrerá inspeção, será produzido para completar a encomenda do cliente.#$&Abstract: Previous papers proposed models for on-line control for variables in short-run productions which aims to minimize the average expected cost per item. However, in many cases the quality is not attested by measurement. This work will propose an approach for monitoring the number of non-conformities of the items inspected for _nite productions. The average number of non-conformities items is the parameter of the Poisson distribution and it is used to calculate the probabilities of the transition matrix, as well as to calculate the average expected cost per item produced for the inspection process. For this, a _nite Markov chain of discrete states is considered in cost expressions to determine the optimal strategy for monitoring, by optimizing two parameters: the sample interval (m) and the sample size (r). These parameters are obtained computationally by direct search. The process starts (or restarts) in State I, where the average frequency of non-conformities is _0, after a shift to State II, the average frequency of non-conformities increases to _1. The shift, every item produced, occurs according to a geometric distribution with parameter _. At each cycle, is inspects the m-th item, plus (r-1) items retrospectively. The number of non-conformities (D) of each item is monitored and if, among the r items inspected, all of them meet the decision rule (D _ _ ), where _ is the upper speci_- cation limit, the process continues; otherwise, the process is stopped for adjustment. The items inspected are only discarded if the process is stopped for adjustment. An additional lot, which will not inspected, will be produced to complete the customer order. |
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