Os gráficos de T² e da variância amostral generalizada |S| são as ferramentas usualmente utilizadas no monitoramento do vetor de médias e da matriz de covariâncias de processos multivariados. A principal desvantagem desses gráficos é a dificuldade em obter e interpretar os valores de suas estatísticas de monitoramento. Neste artigo, estudam-se gráficos de controle para o monitoramento de processos bivariados que necessitam somente do cálculo de médias amostrais (gráfico ZMAX) para o monitoramento do vetor de médias, ou das variâncias amostrais (gráfico VMAX) para o monitoramento da matriz de covariâncias, ou então das médias e variâncias amostrais (gráfico MCMAX) para o caso do monitoramento conjunto do vetor de médias e da matriz de covariâncias.

The T² chart and the generalized variance |S| chart are the usual tools for monitoring the mean vector and the covariance matrix of multivariate processes. The main drawback of these charts is the difficulty to obtain and to interpret the values of their monitoring statistics. In this paper, we study control charts for monitoring bivariate processes that only requires the computation of sample means (the ZMAX chart) for monitoring the mean vector, sample variances (the VMAX chart) for monitoring the covariance matrix, or both sample means and sample variances (the MCMAX chart) in the case of the joint control of the mean vector and the covariance matrix.

Neste artigo propomos o gráfico de controle de amostragem dupla para monitoramento de processos nos quais as observações seguem um modelo autoregressivo de primeira ordem. Nós consideramos intervalos de amostragem suficientemente longos em linha com o conceito de subgrupos racionais. O gráfico de controle de amostragem dupla é substancialmente mais eficiente que o Gráfico de Shewhart e do que o Gráfico com Amostra de Tamanho Variável. Para estudar as propriedades destes gráficos nós derivamos expressões de forma-fechada para o Numero Médio de Amostras até o Sinal (NMA) levando em conta a correlação dentro do subgrupo. Os resultados numéricos mostram que esta correlação tem impacto significante sobre as propriedades do gráfico.

In this paper we propose the Double Sampling control chart for monitoring processes in which the observations follow a first order autoregressive model. We consider sampling intervals that are sufficiently long to meet the rational subgroup concept. The Double Sampling chart is substantially more efficient than the Shewhart chart and the Variable Sample Size chart. To study the properties of these charts we derived closed-form expressions for the average run length (ARL) taking into account the within-subgroup correlation. Numerical results show that this correlation has a significant impact on the chart properties.