Controle estatístico

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Um modelo de tráfego de rede para aplicação de técnicas de controle estatístico de...

Um modelo de tráfego de rede para aplicação de técnicas de controle estatístico de...

O objetivo deste trabalho é construir um modelo do tráfego de redes de computadores e aplicar a este modelo o conjunto de técnicas de Controle Estatístico de Processo (CEP) de forma a viabilizar ações preventivas sobre a rede. Trabalhou-se com a hipótese de que é possível determinar estatisticamente o comportamento da rede em um dado número de variáveis de interesse. O modelo, representado em sua forma final por um conjunto de variáveis que descrevem o tráfego modelado, foi construído a partir da observação da rede local do Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Recolheram-se aproximadamente 10 milhões de registros, pelo software NeTraMet, classificados em fluxos e posteriormente processados por aplicativos criados especificamente para esta finalidade. Dado que o CEP pressupõe a normalidade dos dados, cuidou-se de verificar formalmente esta propriedade nas amostras colhidas, pela aplicação do teste qui-quadrado aos valores individuais. Em conformidade a referências da literatura, fez-se o mesmo em relação aos valores médios das amostras. Em ambas as situações, comprovou-se a não-normalidade das distribuições. Investigaram-se os efeitos desta constatação no CEP e desenvolveu-se uma nova metodologia de cálculo dos limites de controle, fundamentada nos trabalhos do matemático russo Pafnuty Lvovich Chebyshev (1821 – 1894), sobre teoria das probabilidades. Adaptou-se, pois, o CEP às condições reais observadas, expandindo-se a possibilidade de seu uso em distribuições não-normais. Aplicou-se o CEP devidamente adaptado aos dados da rede do IFSC, gerando-se um estudo de caso. Verificou-se que o modelo capta adeqüadamente a realidade da rede. Sua utilidade foi ilustrada pela efetiva detecção de situações anômalas. As cartas CEP geradas sugeriram a inserção de um ajuste de sensibilidade nos controles, deixado para futuros trabalhos. Os objetivos da pesquisa foram atingidos pela criação de um modelo original e comprovação da hipótese inicialmente apresentada. Foram excedidas as expectativas pela obtenção de resultados importantes e inesperados e pelo desenvolvimento de uma nova metodologia de cálculo para um ferramental já consagrado.
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O controle estatístico de processos no monitoramento da fabricação em uma empresa no ramo colchoeiro / The statistical control of processes in manufacturing monitoring in a company of mattress

O controle estatístico de processos no monitoramento da fabricação em uma empresa no ramo colchoeiro / The statistical control of processes in manufacturing monitoring in a company of mattress

Em síntese, observou-se que a empresa pode conseguir a melhoria contínua através da aplicação do controle estatístico de processos, aumentando assim a qualidade, confiabilidade e satisfação dos clientes, além de reduzir os custos e tempos por retrabalho. A aplicação do CEP possibilita trilhar um caminho para sanar problemas com a utilização de ferramentas apropriadas. Assim sendo, fica evidente que esta metodologia propicia não somente uma cultura de gestão proativa para a organização com base nas falhas oriundas nos processos, mas também contribui como pivô de uma aplicabilidade futura em outros processos produtivos ou até mesmo em outras pesquisas.
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Utilização do controle estatístico de processo atrelado às ferramentas da qualidade no monitoramento do peso das embalagens do produto final: um estudo de caso em uma indústria química / Use of statistical process control linked to quality tools in monito

Utilização do controle estatístico de processo atrelado às ferramentas da qualidade no monitoramento do peso das embalagens do produto final: um estudo de caso em uma indústria química / Use of statistical process control linked to quality tools in monitoring the weight of final product packaging: a case study in a chemical industry

Segundo Werkema (2006), o controle estatístico de processos é uma ferramenta com base em conceitos e técnicas da Estatística e da engenharia de produção que auxilia no controle da qualidade nas etapas de um processo, particularmente no caso de processo de produção repetitivo, ou seja, é um método preventivo de se comparar resultados com um padrão já existente e a partir de técnicas estatísticas eliminar ou controlar certas variações. O CEP visa garantir a estabilidade e a melhoria contínua de um processo de produção, ou seja, visa ao controle e à melhoria do processo; o controle da qualidade de um processo produtivo envolve a realização das seguintes etapas (WERKEMA,2006):
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Aplicação do controle estatístico de processo na indústria farmacêutica

Aplicação do controle estatístico de processo na indústria farmacêutica

O controle estatístico de processo (CEP) é uma das mais poderosas metodologias desenvolvidas visando auxiliar no controle eficaz da qualidade. Através das cartas ou gráficos de controle, podem-se detectar desvios de parâmetros representativos do processo, reduzindo a quantidade de produtos fora de especificações e com isso os custos da produção. O controle estatístico de processo embora pouco utilizado na indústria farmacêutica, é uma ferramenta de grande utilidade, pois incorpora também o conceito de boas práticas de fabricação, além de fornecer informações imprescindíveis para a validação de processos, uma vez que permitem a investigação detalhada de todos os pontos críticos de controle, diagnosticando as possíveis não conformidades em todas as etapas do processo, além de sinalizar as possíveis fontes desses desvios de qualidade possibilitando correções e interações com o processo. Apesar de não existir muitas publicações do CEP na indústria farmacêutica, os exemplos de aplicações desta ferramenta provam sua grande importância para a compreensão dos processos que envolvem a obtenção de medicamentos.
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Controle estatístico aplicado ao processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar.

Controle estatístico aplicado ao processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar.

RESUMO: O avanço da mecanização na colheita da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) proporcionou o uso de novas tecnologias e ganho em produtividade para a cultura. O controle da qualidade do processo de colheita da cana-de-açúcar é fundamental para reduzir as perdas. Este trabalho teve o objetivo de avaliar as perdas na colheita mecanizada de cana-de-açúcar, utilizando- as como indicadores de qualidade do processo de colheita. Os dados foram coletados em duas propriedades próximas a Jaboticabal - SP, com a variedade SP80-3280, em 3 o e 4 o cortes. Caracterizou-se o porte do canavial e, após a colheita, demarcou-se área de 1,5 ha, sendo demarcados 25 pontos, espaçados de 12 x 50 m, quantificando-se as perdas visíveis. Posteriormente, foi aplicado o controle estatístico do processo pela média, que consta de três vezes o desvio-padrão para mais ou para menos, sendo esses os limites superior e inferior de controle, respectivamente. A média das perdas de pedaço solto foi estatisticamente maior do que as médias de perdas em pedaço fixo, cana inteira, cana-ponta e toco. A ocorrência de perdas em rebolo estilhaçado foi menor para o 4 o corte em relação ao 3 o corte, enquanto as perdas em pedaço fixo e toco foram menores no 3 o corte, comparadas às perdas no 4 o corte. Em cada corte, as médias para as perdas totais estiveram próximas dos valores encontrados na bibliografia. Pedaço solto foi a variável de perdas visíveis com maior percentagem de ocorrência. As perdas demonstraram que a colheita mecanizada não se encontra sob controle estatístico de processo.
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Variabilidade espacial e controle estatístico do processo de perdas na colheita mecanizada do algodoeiro.

Variabilidade espacial e controle estatístico do processo de perdas na colheita mecanizada do algodoeiro.

RESUMO: Dentro do processo produtivo, a colheita, se mal conduzida, poderá causar prejuízos quali-quantitativos no produto final. Dessa forma, esse trabalho teve o objetivo de avaliar as perdas quantitativas, no solo e na planta, na colheita mecanizada de algodão, no ano agrícola de 2006, em Ipameri-GO, em um talhão de 1,4 ha, sendo georreferenciados 41 pontos, distanciados de 50 m no sentido da curva de nível e 9 m entre fileiras. As amostras foram coletadas colocando-se uma armação de 4,5 m 2 sobre o solo, coletando todo o algodão caído no solo e, em seguida, fez-se a coleta do algodão que permaneceu na planta após a passagem da colhedora. Além das perdas quantitativas determinaram-se o teor médio de água do algodão e o Rendimento Potencial Máximo (RPM). Foram construídas cartas de controle para verificar a qualidade da operação de colheita. Observou-se que as perdas na colheita do algodão foram altas, principalmente as perdas no solo (PS), indicando que a colhedora não apresentou boa eficiência de colheita. As perdas no solo não apresentaram dependência espacial, enquanto as perdas na planta e totais apresentaram dependência moderada e forte, respectivamente. O processo de colheita de algodão não se encontra dentro dos padrões de qualidade, sob o ponto de vista de controle estatístico de processo, devendo ser revistas as condições de colheita.
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A utilização do controle estatístico do processo para o monitoramento do sangue: estudo de caso no Memonorte-RN

A utilização do controle estatístico do processo para o monitoramento do sangue: estudo de caso no Memonorte-RN

qualidade insatisfatória, melhorando e assegurando a qualidade da produção para satisfazer os consumidores. Esse tipo de controle reduz os custos evitando desperdícios e retrabalho. Além disso, maximiza a produtividade, identificando e eliminando as causas de variação do processo e reduz a necessidade de inspeção de produtos. Essas metodologias e técnicas estatísticas são conhecidas há décadas, mas sua aplicação era limitada até os anos 80, e, ao longo dos anos, vêm se tornando cada vez mais amplamente utilizadas e aceitas. Os gráficos de controle analisam o comportamento do processo de fabricação, permitindo que se possa atuar no processo de forma preventiva efetuando ações corretivas no momento em que ocorrerem desvios e assim permitam manter o processo dentro de condições preestabelecidas. Os gráficos de controle também podem ter um papel importante na aceitação do produto, pois o controle estatístico verifica a estabilidade do processo e a homogeneidade do produto (GALUCH, 2002).
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Controle estatístico aplicado ao processo de colheita mecanizada de sementes de amendoim

Controle estatístico aplicado ao processo de colheita mecanizada de sementes de amendoim

O amendoim é uma cultura que possui o seu fruto sob a superfície do solo, exigindo que sua colheita seja realizada em duas etapas denominadas arranquio e recolhimento. Neste processo ocorrem perdas de grau variado, as quais variam espacialmente e temporalmente, com influência direta sobre a qualidade da semente produzida. Pressupondo que as perdas na colheita mecanizada de amendoim apresentem variabilidade temporal e que, portanto, o local de amostragem possa interferir na determinação dos valores obtidos, este trabalho teve como objetivo avaliar, por meio do controle estatístico de processo, as perdas quantitativas no arranquio e recolhimento do amendoim, bem como, avaliar estatisticamente a qualidade das sementes após a colheita. Para a coleta dos dados foi montada uma malha de 42 pontos amostrais, nos quais foram avaliadas as perdas visíveis, invisíveis e totais no arranquio, as perdas na plataforma, as perdas visíveis totais e perdas totais na colheita. Também foram determinados parâmetros de caracterização da colheita do amendoim, tais como teor de água do solo e das vagens, matéria seca, dimensões da leira, cobertura vegetal, fluxo de material colhido, bem como foram realizadas avaliações da qualidade fisiológica das sementes. O teor de água das vagens e do solo foi adequado à operação de arranquio. As perdas visíveis, invisíveis e totais no arranquio apresentaram distribuição assimétrica e instabilidade segundo o controle estatístico. Somente as perdas totais na colheita de amendoim tiveram distribuição normal no recolhimento. Todas as variáveis de caracterização do material recolhido (exceto impurezas minerais) e o índice da velocidade de germinação para a qualidade fisiológica das sementes apresentaram distribuição normal.
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CONTROLE ESTATÍSTICO APLICADO DA COLHEITA MECANIZADA DE CAFEEIROS IRRIGADOS

CONTROLE ESTATÍSTICO APLICADO DA COLHEITA MECANIZADA DE CAFEEIROS IRRIGADOS

A utilização de colhedoras requer regulagens adequadas e o controle da qualidade do processo de colheita do café é fundamental para a redução das perdas e danos na lavoura. Diante disso, este trabalho teve como objetivo avaliar a operação de colheita mecanizada do café irrigado sob a óptica do controle estatístico de processo, utilizando cartas de controle, em duas velocidades operacionais. O estudo foi conduzido em área da empresa Cambuhy Agrícola Ltda, município de Matão, SP, durante a colheita na safra 2008/2009. Foram avaliados volume de café caído no chão (perdas), porcentual de danos (desfolha) e eficiência da colheita. Não foram observadas influências das velocidades nas variáveis avaliadas e o processo foi considerado sob controle para as variáveis danos e perdas. As perdas e danos foram menores na face de exposição leste. A utilização de cartas de controle contribuiu para a melhoria na operação da colheita mecanizada do café irrigado.
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Utilização de controle estatístico de processo na avaliação do desempenho acadêmico

Utilização de controle estatístico de processo na avaliação do desempenho acadêmico

As causas comuns são várias pequenas ocorrências que atuam sobre um processo de forma aleatória, apresentando um comportamento natural e previsível. Nesse caso, as características de qualidade analisadas formam um padrão e podem ser descritas e estudadas por meio de uma distribuição de probabilidade. Quando essa distribuição é constante ao longo do tempo, o processo é considerado sobre controle estatístico. Por outro lado, as causas especiais não são pequenas e não seguem um padrão aleatório: elas provocam alterações significativas no processo, sendo imprevisíveis. Quando isso ocorre, o processo é considerado fora de controle estatístico e, para identificá-las podem ser utilizados os gráficos de controle.
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Qualidade das operações de preparo de solo por controle estatístico de processo.

Qualidade das operações de preparo de solo por controle estatístico de processo.

RESUMO: A concorrência em escala mundial obriga as empresas a buscar maior eficiência administrativa e operacional. As técnicas de controle estatístico de processo (CEP) são uma das ferramentas que permitem a melhoria da qualidade e produtividade nas empresas. Desenvolvido e largamente aplicado nas indústrias, o CEP tem grande potencial de utilização na agropecuária. Tendo em vista o desenvolvimento desse potencial, esse trabalho tem por objetivo avaliar os efeitos da utilização do controle de qualidade em operações agrícolas de preparo do solo para a cultura do milho utilizando-se como ferramenta de análise o CEP. A utilização do controle na operação de escarificação proporcionou redução da variabilidade de dados de profundidade de trabalho média em 38,4% e aumento de 45,0% dos dados desejados. Na gradagem, houve redução de 9,8% dos dados médios de tamanho de torrões, e um aumento de 75,0% de torrões aceitáveis.
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Utilização de gráficos de controle estatístico na irrigação

Utilização de gráficos de controle estatístico na irrigação

Os parâmetros avaliados estão fora de controle estatístico de acordo com os dados plotados nos gráficos de controle, e os índices Cp e Cpk estão com os valores mínimos recomendados apenas para o processo de pH. Os resultados indicam necessidade de verificação principalmente do processo da distribuição de fertilizantes do sistema de irrigação, a fim de se evitar o excesso de aplicação de insumos, afetando minimamente o ambiente por conta da contaminação proveniente da técnica da fertirrigação

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Open Detecção de outlier como suporte para o controle estatístico do processo multivariado: um estudo de caso em uma empresa do setor plástico.

Open Detecção de outlier como suporte para o controle estatístico do processo multivariado: um estudo de caso em uma empresa do setor plástico.

sucessiva para o auxílio à tomada de decisão no controle estatístico do processo multivariado, na fabricação de garrafeiras em uma empresa de produtos plásticos. Além disso, a utilização das técnicas de análise de componentes principais (ACP) e da carta T² de Hotelling pode sumarizar parte das informações relevantes desse processo. Produziram-se então dois resultados de considerável importância: os escores dos componentes principais e um gráfico T² de Hotelling adaptado, evidenciando a relação entre as dez variáveis analisadas. O algoritmo de busca sucessiva detecta pontos discordantes do restante do agrupamento de dados que, quando se encontram muito distantes ou têm características muito diferentes, são denominados outliers. O algoritmo BACON foi utilizado para a detecção de tais ocorrências, o qual parte de um pequeno subconjunto, comprovadamente livre de outliers, dos dados originais e vai adicionando novas informações, que também não são outliers, a esse subconjunto inicial até que nenhuma informação possa mais ser absorvida. Uma das vantagens da utilização desse algoritmo é que ele combate os fenômenos do mascaramento e do esmagamento que alteram as estimativas da média e da covariância. Os resultados da pesquisa mostraram que, para a o conjunto de dados estudados, o algoritmo BACON não detectou nenhum ponto discordante. Uma simulação foi então desenvolvida, utilizando uma distribuição uniforme através da obtenção de números aleatórios dentro de um intervalo para a modificação dos valores da média e do desvio-padrão, a fim de mostrar que tal método é eficaz na detecção desses pontos aberrantes. Para essa simulação, foram alterados aleatoriamente os valores da média e do desvio-padrão de 5% dos dados originais. O resultado dessa simulação mostrou que o algoritmo BACON é perfeitamente aplicável ao caso estudado, sendo indicada a sua utilização em outros processos produtivos que dependam simultaneamente de diversas variáveis.
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Avaliação bayesiana de inspetores no controle estatístico de atributos.

Avaliação bayesiana de inspetores no controle estatístico de atributos.

HARRIS & CHANEY (1969) e JOHNSON, KOTZ & WU (1991) apresen- tam numerosos estudos que verificam que os erros de classificação podem comprometer seriamente o processo de inferência estatísti- ca e, conseqüentemente, o processo de controle estatístico da qualidade. Sendo assim, torna-se evidente que a avaliação da qualidade tem considerável dependência com a eficiência de classificação feita pelos inspetores no controle de qualidade de atributos.

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O CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO NA MANUFATURA DE AUTOPEÇAS DOI: http://dx.doi.org/10.5892/ruvrd.v14i1.2681

O CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO NA MANUFATURA DE AUTOPEÇAS DOI: http://dx.doi.org/10.5892/ruvrd.v14i1.2681

RESUMO: Além de investimento em novas tecnologias e modernização do parque industrial, a competitividade dos produtos brasileiros está ligada ao aumento de produtividade. Os gráficos de controle, principal ferramenta do Controle Estatístico de Processo (CEP), inserem-se nesse contexto no que diz respeito ao controle das características-chave de produtos e processos, em tempo real, garantindo níveis de qualidade desejados, a um custo exigido pelo mercado. Foi realizado um estudo aprofundado da aplicação de gráficos de controle na manufatura de autopeças. Concluiu-se que as características da qualidade avaliadas e os processos em estudo estavam fora de controle estatístico devido a interpretações e uso incorreto das técnicas estatísticas, sugerindo a necessidade de treinamento periódico dos funcionários quanto a filosofia do CEP, em especial padrões de não-aleatoriedade.
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Estudo de caso de controle estatístico de processo: levantamento estatístico de defeitos em molduras

Estudo de caso de controle estatístico de processo: levantamento estatístico de defeitos em molduras

Este trabalho de graduação aborda o estudo do Controle Estatístico de Processo – CEP, em uma das etapas de produção de uma indústria de molduras, tendo como objetivo utilizar a ferramenta de controle estatístico de processo (CEP) para avaliar a capacidade do processo. Onde o processo necessita de melhorias já que não atendem bem as especificações. Avaliando as necessidades que a empresa necessita para a melhoria da gestão da qualidade, bem como as dificuldades que apresentam durante a implantação do CEP. O presente estudo tem como método a utilização do estudo de caso. Os resultados são apresentados através do estudo do nível de defeitos utilizando os diagramas de Pareto e gráfico de controle por - (p) fração defeituosa, e verificando a capacidade e estabilidade do processo utilizando os gráficos de controle XbarraR e histogramas. O processo demonstrou a necessidade de melhorias no processo e na gestão da qualidade. Ao final do trabalho sugestões são apresentadas para melhorar o sistema de qualidade da empresa.
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Análise da aplicação do controle estatístico de processo segundo as percepções dos usuários do setor de autopeças

Análise da aplicação do controle estatístico de processo segundo as percepções dos usuários do setor de autopeças

O Controle Estatístico de Processo (CEP) é reconhecido na literatura como uma das principais ferramentas para o controle e melhoria da qualidade e da produtividade. Constata-se que as cartas ou gráficos de controle é um elemento central do CEP; sendo essas, ferramentas estatísticas cujo uso eficiente depende de determinadas habilidades e comportamentos organizacional. No que se refere aos resultados para a organização, observa-se que o uso das cartas de controle pode ser dividido em dois grupos: aqueles que podem ser diretamente atribuídos à redução da variabilidade, denominado de hard; e aqueles associados aos aspectos motivacionais, ou orgânicos, denominados de Soft. Apesar dos argumentos favoráveis ao CEP, pesquisa realizada no setor automotivo aponta que cerca de 70% das empresas apresentam alguma dificuldade na condução das suas atividades relacionadas ao CEP. Sobre isso, a literatura indica que fatores relacionados aos aspectos metodológicos, estatísticos e gerenciais do processo de implantação das cartas de controle são condicionantes para o sucesso de um plano estruturado de implantação do CEP. Diante deste quadro, é objetivo desta tese contribuir para um efetivo uso das cartas de controlo pelas empresas nacionais, e também para avanços no campo da pesquisa. Para tal, optou-se por uma pesquisa de campo para captar e descrever as percepções de especialistas que usam gráficos de controle estatístico e que atuam na indústria automotiva. A pesquisa de campo foi estruturada em três dimensões básicas - a estatística, a metodológica e a gerencial, e nos resultados alcançados pelo uso do CEP, subdivididos em Soft e Hard. O método utilizado baseou-se em uma pesquisa de campo por amostragem, cuja população de interesse foi os gestores dos programas CEP que utilizam as cartas de controle
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Modelo para controle estatístico de processos de desenvolvimento de software (CEP-S)

Modelo para controle estatístico de processos de desenvolvimento de software (CEP-S)

Considerando a importância da indústria de software no mercado nacional, o fato de ela ser, na maioria, representada por pequenas e médias empresas (PME) e pela crença de que a promoção dessa indústria se dá, em parte, pela promoção da qualidade e produ- tividade, propomos um modelo para PME aplicarem Controle Estatístico de Processo (CEP) no desenvolvimento de software, o Controle Estatístico de Processo de Soft- ware (CEP-S). O CEP utiliza a estatística para gerenciar os processos de produção, promover continuamente a melhoria de qualidade através da redução da variabilidade dos parâmetros de controle e dar apoio à tomada de decisão da alta gerência. O seu objetivo principal é permitir diagnosticar se o processo está sob influência de causas atribuíveis que precisam ser investigadas e eliminadas. O modelo CEP-S propõe um conjunto de características de qualidade a serem monitoradas para determinados pro- cessos, os gráficos de controle mais adequados para cada processo e sugestões para a escolha dos parâmetros de controle. Esses elementos são organizados em um método proposto no modelo, fornecendo um arcabouço com escolhas pré-definidas, porém fle- xíveis, que contribui para tornar a aplicação de CEP em PME facilitada, favorecendo as investidas iniciais nas atividades de controle estatístico.
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MONITORAMENTO DE CONDUTORES DE VEÍCULOS AUTOMOTORES POR MEIO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS

MONITORAMENTO DE CONDUTORES DE VEÍCULOS AUTOMOTORES POR MEIO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS

Diversos fatores, como avanços em tecnologia, tornaram os automóveis uma das invenções mais utilizadas no século XXI. No entanto, um grande número de pessoas sofrem acidentes de viação todos os anos transformando, assim, dirigir um veículo numa tarefa desafiadora, principalmente porque até 90% desse acidentes são causados por falhas do condutor. Esses acidentes causam graves prejuízos à sociedade, como perda de vidas, perdas econômicas etc. Devido a isso, tem sido crescente a necessidade do desenvolvimento de sistemas e mé- todos que monitoram as ações do condutor. Para monitorar a condução, identificar e, até diminuir acidentes são desenvolvidas soluções que têm como principais abordagens: a ba- seada no veículo, com uso de dados do veículo, e a baseada no comportamento do condutor, com uso de dados do condutor. Para realizar todo esse monitoramento, esta dissertação pro- põe alguns métodos, além de um Sistema Avançado de Assistência ao Condutor (ADAS) e um circuito, sistema e aplicativo de protótipo de LWDS (Lane Departure Warning System) utilizando componentes de baixo custo e o Controle Estatístico de Processos (SPC), uma técnica que, na literatura, não teve seu uso em ambientes veiculares encontrado. Para o uso do SPC, é explorada a aplicação de seu gráfico de controle Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) em dados de sensores. Mais especificamente, para a detecção de saída de faixa perigosa, com acelerômetro e com acelerômetro e giroscópio, o EWMA é aplicado aos dados dos sensores para identificação da saída de faixa; para o ADAS uma câmera é posicionada em frente ao motorista e fornece imagens para a detecção de sonolência do condutor. O monitoramento do volante é feito por meio dos dados de um acelerômetro e do pedal do freio através de um potenciômetro. O EWMA é aplicado aos dados do volante, pedal e da face do condutor para a identificação de erros e de sonolência; para o protótipo um módulo Wi-Fi é ligado a um sensor 9-axis e os dados são analisados pelo EWMA por meio de um dispositivo móvel. Como prova de conceito e avaliação são apresentados testes sobre o método de detecção de saída de faixa com acelerômetro, incluindo com o giros- cópio, o ADAS e o protótipo. O principal objetivo é mostrar que os métodos e sistemas, bem como o SPC no contexto de condução, são boas alternativas para o monitoramento da condução. Resultados mostram que a proposta é uma alternativa viável, com métodos eficientes, identificando e detectando movimentos bruscos, saídas de faixa e sonolência.
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CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO

CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO

CÁLCULO DOS PARÂMETROS DA CARTA “c” (pág. Calcular os limites de controle.. a) Quais os limites de controle. 2- Na produção de geladeiras a empresa necessita conhecer o número de defei[r]

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