Resumo: Em um processo de fluxo múltiplo (MSP) um produto é fabricado em vários fluxos em paralelo. A ferramenta tradicional para o monitoramento de MSPs é o gráfico de controle de grupo (GCG), que não leva em conta que tipicamente o valor da característica de qualidade em cada fluxo é a soma de um componente comum a todos os fluxos e um componente individual, do fluxo particular. Isso pode tornar o GCG ineficaz na detecção de mudanças na média de fluxos individuais. Com base neste modelo de dois componentes, propomos um GCG da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) para monitorar as médias dos componentes individuais dos fluxos. Otimizamos seu projeto (minimizando o ARL para determinados deslocamentos na média de um fluxo) e comparamos seus ARLs com os de outros gráficos destinados a MSPs de dois componentes. Para essa comparação, precisávamos obter os projetos ótimos também desses gráficos anteriores, que não estavam disponíveis na literatura; essa é uma contribuição adicional do nosso trabalho. Os ARLs dos gráficos foram obtidos por simulação, com um número de corridas suficientemente grande para garantir a precisão dos resultados. Estes mostram que o gráfico proposto supera os anteriores, tornando-se recomendado para o controle de MSPs.

Abstract: In a multiple stream process (MSP) a product is manufactured in a number of streams in parallel. The traditional tool for monitoring MSPs, the group control chart (GCC), does not take into account that typically the value of the quality variable in each stream is the sum of a component common to all streams and an individual component, of the particular stream. This may render the GCC ineffective in detecting shifts in the mean of individual streams. Based on this two-components model, we propose an exponentially weighted moving average (EWMA) GCC to monitor the means of the individual streams components. We optimize its design (minimizing the ARL for given shifts in the mean of a stream) and compare their ARLs with the ones of other existing charts devised for two-components MSPs. For this comparison, we needed to obtain optimal designs of these previous charts too, which were not available in the literature; this is an additional contribution of our work. The ARLs of the charts were obtained by simulation, with a number of runs sufficiently large to ensure precise results. The results show that the proposed chart outperforms the previous ones, becoming thus recommended for the statistical control of MSPs.

ABSTRACT This paper describes a study of the dispatch planning/scheduling process for inbound containers handled with a reach stacker. Client container pickup is scheduled at least one day in advance for one of six two-hour time windows (six five-container-high stacks per time window) on a given day. A buffer area is available for the containers to be moved in when clients are being served. The aim of this study was to determine the conditions required to ensure that all the containers are dispatched within the scheduled time window and so meet the clients’ requirements. To this end, the performance indicators were identified and compared using simulations as an analytical tool. The results indicate that the shortest-processing-time (SPT) queueing discipline is preferable to the first-come-first-served (FCFS) discipline and that client arrivals can usefully be restricted to periods shorter than two hours in order to meet container-dispatch and service-quality objectives.

A eficiência dos gráficos de controle de grupos propostos por Boyd -o esquema clássico para controle de processos com múltiplos canais (ou multifluxo)- é comprometida porque o modelo de processo em que se baseiam não leva em conta que uma parte da variabilidade neste tipo de processos é comum a todos os canais. Mortell & Runger e Runger et al. propuseram esquemas de controle alternativos que levam esse fato em conta. Neste trabalho é proposto um terceiro esquema: um gráfico de controle de grupos modificado, baseado nas diferenças entre os valores da característica de qualidade em cada canal e a média dos seus valores em todos os canais. Os números médios de amostras até o sinal (ou comprimentos médios de corrida) desse esquema e dos esquemas concorrentes são obtidos analiticamente ou por simulação, para o caso de alterações na média de um canal individual, e comparados. Os resultados mostram a superioridade do esquema proposto exceto para o caso de alterações na média de magnitude inferior a um desvio-padrão, caso porém em que nenhum dos esquemas é eficiente.

The efficiency of Boyd's group charts -the classical scheme for the statistical control of multiple-stream processes- is impaired by its underlying model of the process not considering that part of the variation in such processes is common to all streams. Mortell and Runger (1995) and Runger, Alt and Montgomery (1996) proposed alternative schemes which take this fact into account. We propose a third scheme: a modified group chart, based on the differences between the values of the quality characteristic in each particular stream and the average of the values of all streams. The average run lengths of this scheme and of the competing schemes in the case of shifts in the mean of one individual stream are obtained either analytically or by simulation and compared. The results show the superiority of the proposed scheme except for shifts smaller than one standard deviation, against which no one of the schemes is really efficient.

A identificação de fatores que afetam a média e a dispersão de características de qualidade é essencial para a otimização de produtos e processos produtivos. Para tal identificação, costuma-se utilizar experimentos fatoriais. A análise de efeitos sobre a dispersão, contudo, usualmente demanda repetições do experimento sob as mesmas condições (replicações), que podem ser caras. Assim, vários métodos têm sido propostos na literatura para a identificação de efeitos na dispersão a partir de experimentos fatoriais não replicados. Neste artigo, analisamos alguns desses métodos, ilustrados com um exemplo de um processo produtivo, concluindo pela superioridade de um método iterativo baseado em modelos lineares generalizados. Finalmente, utilizando os modelos para a média e para a dispersão, fornecidos pelo método iterativo, procedemos à otimização do processo descrito no exemplo.

The identification of factors that affect the location and dispersion of the probability distribution of quality characteristics is essential in the optimization of production processes and product design. For this purpose, factorial experiments are typically used. The analysis of dispersion effects, however, usually requires replications of the experiment, which can be expensive. Therefore, several methods have been proposed for the identification of the dispersion effects with unreplicated factorial experiments. In this article, we analyze some of these methods concluding by the superiority of an interactive method based on generalized linear models and which provides a model for the mean together with a model for the dispersion of the quality characteristic. Finally, the use of the resulting model in an optimization process is presented trough an example.

É apresentado o planejamento não convencional de gráficos de np para o monitoramento de processos caracterizados por uma fração não conforme muito pequena e cujo procedimento de inspeção é custoso ou demorado, tornando proibitivo o exame de grandes amostras. Sob tais circunstâncias, a base para o planejamento do gráfico de controle é o "trade-off" entre a freqüência de alarmes falsos e a rapidez com que o gráfico sinaliza deteriorações no processo, já que nestes casos (dependendo do tamanho de amostra) o gráfico de np convencional com limites "de três sigma" oferece pouca proteção contra alarmes falsos ou é lento para detectar perturbações no processo. Este estudo foi motivado pelo caso real de um processo de empacotamento de cadernos de jornais. O número nominal de cadernos no pacote depende da espessura do caderno, e pacotes com um número de cadernos diferente do nominal são considerados não conformes.

We present the non-conventional design of np charts used for the surveillance of processes characterized by a very low fraction nonconforming, with a costly and/or time-consuming inspection procedure, which makes the inspection of large samples prohibitive. Under these circumstances, the trade-off between the false-alarm rate and the speed with which the chart signals process deteriorations is the basis to design the control chart, once (depending on the sample size) the conventional np chart with "three-sigma" limits offers little protection against false alarms or is slow in detecting process disturbances. The study was motivated by the real case of a newspapers packaging process. The nominal number of newspapers in the package depends on the newspaper's breadth, and packages with a number of newspapers different from nominal are considered nonconforming.

The present work uses multivariate statistical analysis as a form of establishing the main sources of error in the Quantitative Phase Analysis (QPA) using the Rietveld method. The quantitative determination of crystalline phases using x ray powder diffraction is a complex measurement process whose results are influenced by several factors. Ternary mixtures of Al2O3, MgO and NiO were prepared under controlled conditions and the diffractions were obtained using the Bragg-Brentano geometric arrangement. It was possible to establish four sources of critical variations: the experimental absorption and the scale factor of NiO, which is the phase with the greatest linear absorption coefficient of the ternary mixture; the instrumental characteristics represented by mechanical errors of the goniometer and sample displacement; the other two phases (Al2O3 and MgO); and the temperature and relative humidity of the air in the laboratory. The error sources excessively impair the QPA with the Rietveld method. Therefore it becomes necessary to control them during the measurement procedure.

Os gráficos de controle de processo com parâmetros variáveis, ou gráficos adaptativos, permitem intensificar ou relaxar o controle do processo de acordo com a informação da amostra mais recente. Sua vantagem é uma maior rapidez na detecção de causas especiais que tiram o processo de sua situação de controle. Este artigo apresenta um modelo geral para gráficos de c, np, u e p com um, dois ou todos os parâmetros de projeto (tamanho de amostra, intervalo de tempo entre amostras e largura dos limites de controle) variáveis, que proporciona ganhos de eficiência substanciais. É proposto um procedimento para escolha dos valores para os parâmetros dos gráficos na prática, apoiado em um programa em Excel (disponível a pedido) que permite selecionar, de forma rápida e simples, dentre valores práticos, aqueles que otimizam a eficiência do gráfico de controle na detecção de alterações do processo.

Process control charts with variable parameters, also known as adaptive charts, allow one to intensify or to relax the control of the process according to the information about the process obtained from the most recent sample. In this paper, we study an adaptive scheme for the c, np, u, and p charts that allows one to vary one, two, or all design parameters (sample size, sampling interval and control limit width). The adaptive scheme increases significantly the speed with which the control chart detects process disturbances. We propose, in addition, a simple and fast procedure using an Excel spreadsheet for selection of the best values for the design parameters, from a set of practicable values.