Forecast model applied to quality control with autocorrelational data

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Adriano Mendonça
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Klidzio, Regiane
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Produção Online
Texto Completo: https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/1217
Resumo: This research approaches the prediction models applied to industrial processes, in order to check the stability of the process by means of control charts, applied to residues from linear modeling. The data used for analysis refers to the moisture content, permeability and compression resistance to the green (RCV), belonging to the casting process of green sand molding in A Company, which operates in the casting and machining, for which dynamic multivariate regression model was set. As the observations were auto-correlated, it was necessary to seek a mathematical model that produces independent and identically distribuibed residues. The models found make possible to understand the variables behavior, assisting in the achievement of the forecasts and in the monitoring of the referred process. Thus, it can be stated that the moisture content is very unstable comparing to the others variables.
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spelling Forecast model applied to quality control with autocorrelational dataModelos de previsão aplicados ao controle de qualidade com dados autocorrelacionadosTime Series. Linear Models. Autocorrelation. Residues. Control charts.Séries temporais. Modelos lineares. Autocorrelação. Resíduos. Gráficos de controle.This research approaches the prediction models applied to industrial processes, in order to check the stability of the process by means of control charts, applied to residues from linear modeling. The data used for analysis refers to the moisture content, permeability and compression resistance to the green (RCV), belonging to the casting process of green sand molding in A Company, which operates in the casting and machining, for which dynamic multivariate regression model was set. As the observations were auto-correlated, it was necessary to seek a mathematical model that produces independent and identically distribuibed residues. The models found make possible to understand the variables behavior, assisting in the achievement of the forecasts and in the monitoring of the referred process. Thus, it can be stated that the moisture content is very unstable comparing to the others variables.Essa pesquisa aborda os modelos de previsão, aplicados a processos produtivos industriais, com o objetivo de verificar a estabilidade do processo por meio de gráficos de controle, aplicado aos resíduos oriundos de modelagem linear. Os dados utilizados para análise referem-se ao teor de umidade, permeabilidade e resistência de compressão à verde (RCV), pertencentes ao processo de fundição de moldagem em areia verde da Empresa A, que atua no setor de fundição e usinagem, para os quais se ajustou um modelo de regressão dinâmica multivariada. Como as observações eram autocorrelacionadas, foi necessário buscar um modelo matemático com resíduos independentes e normalmente distribuídos. Os modelos matemáticos encontrados possibilitaram compreender o comportamento das variáveis, auxiliando na realização das previsões e na monitoração do referido processo. Assim, pode-se afirmar que o teor de umidade é muito instável em relação às outras variáveis. Associação Brasileira de Engenharia de Produção2013-11-19info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfaudio/mpeghttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/121710.14488/1676-1901.v13i4.1217Revista Produção Online; Vol. 13 No. 4 (2013); 1276-1296Revista Produção Online; v. 13 n. 4 (2013); 1276-12961676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/1217/1074https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/1217/1073Copyright (c) 2014 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessSouza, Adriano MendonçaKlidzio, Regiane2015-11-11T17:25:39Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/1217Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2015-11-11T17:25:39Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false
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