Controle on-line por atributos com erros de classificação: uma abordagem econômica com classificações repetidas

• Main Authors: Anderson Laécio Galindo Trindade, Linda Lee Ho, Roberto da Costa Quinino
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional 2007-04-01
• Series: Pesquisa Operacional
• Subjects: controle on-line de qualidade por atributos; erros de classificação; cadeias de Markov; on-line process control for attributes; misclassification errors; Markov chain
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382007000100006
• ISSN: 0101-7438; 1678-5142

O procedimento de controle on-line de processos por atributos, proposto por Taguchi et al. (1989), consiste em amostrar um item a cada m produzidos e decidir, a cada inspeção, se houve ou não a redução da fração de itens conformes produzidos. Caso o item inspecionado for não conforme, pára-se o processo para ajuste. Como o sistema de inspeção pode estar sujeito a erros de classificação, desenvolve-se um modelo probabilístico que considera classificações repetidas e independentes do item amostrado em um sistema de controle com inspeção imperfeita. Utilizando-se as propriedades de uma cadeia de Markov ergódica, obtém-se uma expressão do custo médio do sistema de controle, que pode ser minimizada por três parâmetros: o intervalo entre inspeções; o número de classificações repetidas; e o número mínimo de classificações conformes (dentre as classificações repetidas), para julgar um item como conforme. Um exemplo numérico ilustra o procedimento proposto.<br>The procedure to control on-line processes for attributes proposed by Taguchi et al. (1989) consists of sampling a single item at very m produced ones. If the examined item is non-conforming, the process is said to be out of control (the fraction of conforming item is reduced) and it is stopped for adjustment. However, the inspection procedure is subject to misclassification errors. So a probabilistic model was developed considering results of the repetitive and independent classifications of the examined item. Employing properties of an ergodic Markov chain, an expression of the expected cost function for the control system was obtained to be minimized by three parameters: sampling interval; number of the repetitive classifications; minor number of conforming classifications (among the repetitive classifications) to declare an item as conforming. A numerical example illustrates the proposed model.