Resumo Frequentemente, os processos de soldagem usados na indústria afetam as propriedades mecânicas dos materiais e como resultado a qualidade de um produto manufaturado. Existe, no entanto, um processo alternativo denominado Soldagem por Fricção e Mistura Mecânica (FSW - Friction Stir Welding), que é um processo de soldagem em estado sólido desenvolvido para soldar ligas leves sem comprometer suas propriedades mecânicas. Nesta perspectiva, é interessante monitorar o desempenho do processo FSW para detectar a deterioração na qualidade das juntas soldadas. Na prática, defeitos superficiais e internos podem ser encontrados; eles podem ser identificados por meio de inspeção visual simples, que não é muito precisa, e por meio do reconhecimento visual em testes destrutivos, respectivamente, ambos procedimentos representam inspeção por atributos. As características de qualidade categóricas relacionadas a defeitos internos precisam de atenção especial, portanto, um gráfico de controle de múltiplos atributos é avaliado para monitorar o processo. Comumente, os gráficos de controle de múltiplos atributos envolvem altas taxas de amostragem para garantir um monitoramento preciso e reduzir o risco de um produto defeituoso atingir o cliente. Neste trabalho, um gráfico de controle de múltiplos atributos é proposto para monitorar um processo de FSW, considerando o uso de limites de controle empírico, ao invés dos teóricos, a fim de melhorar sua precisão e diminuir o efeito de amostras de tamanho pequeno. O desempenho das abordagens propostas é analisado por meio da simulação de Monte Carlo. Os resultados sugerem que o desempenho dos desenhos empíricos é melhor que os teóricos em todos os casos testados. Finalmente, os resultados do monitoramento dos dados do processo FSW são detalhados.
Abstract Often, welding processes used in the industry affect the mechanical properties of materials and quality of a manufactured product. There is, however, an alternative process named Friction Stir Welding (FSW), which is an solid state welding process developed to weld light alloys without compromising their mechanical properties. It is of interest to monitor the performance of FSW process to detect loss of quality. In practice, superficial and internal defects can be found; they can be identified through simple visual inspection and through visual recognition on destructive testing respectively, both procedures represent inspection by attributes. Therefore a multi-attribute control chart is assessed to monitor the process. Commonly, multi-attribute control charts involve high sampling rates to ensure accurate monitoring. In this paper, a multi-attribute control chart is proposed, considering the use of empirical control limits, instead of the theoretical ones, in order to improve its accuracy and lessen the small sample sizes effect. The performance of proposed approaches is analyzed by means of Monte Carlo simulation. The results suggest that the performance of the empirical designs is better than the theoretical ones in all tested cases. Finally, the results of monitoring FSW process data are detailed.