USING CONTROL CHARTS FOR VARIABLES ( 풙̅AND 푹): STUDY ON THE DIAMETER OF THE SCREWS USING THE MINITAB® SOFTWARE
Journal of Engineering and Technology for Industrial Applications
USING CONTROL CHARTS FOR VARIABLES ( 풙̅AND 푹): STUDY ON THE DIAMETER OF THE SCREWS USING THE MINITAB® SOFTWARE
Autor Correspondente: Ana Lúcia Fernandes da Silva | [email protected]
Palavras-chave: control charts, normality test, special causes, bolt diameter.
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
Em muitas situações, o monitoramento da variabilidade do processo está associado a falhas nas características de interesse para se preservar a qualidade no processo e que são caracterizadas pela matriz de covariância dos dados. Nas últimas décadas, muito tem se utilizado gráficos de controle para monitorar mudanças na matriz de covariância. Dessa maneira, o presente artigo buscou analisar o processo de produção de parafuso aplicando gráficos de Controle para variáveis (x ̅ e R) gerados pelo o software Minitab® com a finalidade reduzir a variação no diâmetro dos parafusos. A metodologia adotada consiste no mapeamento dos dados, em que se obtém uma matriz estimada da coavariância, a qual se utiliza para construção dos gráficos de controle propostos. A ferramenta adotada para gerar os gráficos foi software Minitab18®. O resultou mostrou que o processo de fabricação de parafusos está fora de controle estatístico e que as causas de variação da qualidade interferem no controle estatístico do processo. As informações obtidas auxiliam para sua investigação por meio de outras ferramentas da qualidade que irão auxiliar na tomada de decisão.
Resumo Inglês:
In many situations, the monitoring of process variability is associated to a failure of the characteristics of interest to preserve the quality of the process and that are characterized by the covariance matrix of the data. The last decades, much more than the control charts for changes in the covariance matrix. Thus, the article sought the process of producing graphs by applying control graphs to the variables (x ̅ and R) generated by the Minitab® software with the reduced number of screws on the screw. The methodology used is the mapping of the data, in which an estimated covariance matrix is obtained, which is used to construct the purpose control graphs. The tool used to generate graphics was the Minitab18® software. The desire came to be the process of managing levers of statistical control and quality control. How information is favored for your research through other quality tools that can aid in decision making.
