Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marcondes Filho, Danilo
Data de Publicação: 2011
Outros Autores: Fogliatto, Flavio Sanson, Oliveira, Luiz Paulo Luna de
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/30535
Resumo: Processos industriais em bateladas são empregados com frequência na produção de certos itens. Tais processos disponibilizam uma estrutura de dados peculiar; diante disso, existe um crescente interesse no desenvolvimento de gráficos de controle multivariados mais apropriados para seu monitoramento. Investiga-se aqui uma abordagem recente que utiliza gráficos de controle baseados no método Statis. O Statis constitui-se em uma técnica exploratória que permite avaliar similaridade entre matrizes de dados. Entretanto, essa técnica considera a similaridade em um contexto linear, investigando estruturas de correlação lineares nos dados. Propõe-se neste artigo a utilização de gráficos de controle baseados no Statis em conjunto com kernels para monitoramento de processos com presença de não linearidades fortes. Através dos kernels, definem-se funções não lineares dos dados para melhor representação da estrutura a ser caracterizada pelo método Statis. Essa nova abordagem, denominada Kernel-Statis, é desenvolvida e avaliada utilizando dados de um processo simulado.
id UFRGS-2_148820e58b64ee443d726649327158ee
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/30535
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Marcondes Filho, DaniloFogliatto, Flavio SansonOliveira, Luiz Paulo Luna de2011-08-04T06:01:09Z20110103-6513http://hdl.handle.net/10183/30535000776804Processos industriais em bateladas são empregados com frequência na produção de certos itens. Tais processos disponibilizam uma estrutura de dados peculiar; diante disso, existe um crescente interesse no desenvolvimento de gráficos de controle multivariados mais apropriados para seu monitoramento. Investiga-se aqui uma abordagem recente que utiliza gráficos de controle baseados no método Statis. O Statis constitui-se em uma técnica exploratória que permite avaliar similaridade entre matrizes de dados. Entretanto, essa técnica considera a similaridade em um contexto linear, investigando estruturas de correlação lineares nos dados. Propõe-se neste artigo a utilização de gráficos de controle baseados no Statis em conjunto com kernels para monitoramento de processos com presença de não linearidades fortes. Através dos kernels, definem-se funções não lineares dos dados para melhor representação da estrutura a ser caracterizada pelo método Statis. Essa nova abordagem, denominada Kernel-Statis, é desenvolvida e avaliada utilizando dados de um processo simulado.Industrial batch processes are widely used in the production of certain items. Such processes provide a peculiar data structure; therefore there is a growing interest in the development of customized multivariate control charts for their monitoring. We investigate a recent approach that uses control charts based on the Statis method. Statis is an exploratory technique for measuring similarities between data matrices. However, the technique only assesses similarities in a linear context, i.e. investigating structures of linear correlation in the data. In this paper we propose control charts based on the Statis method in conjunction with a kernel for monitoring processes in the presence of strong nonlinearities. Through kernels we define nonlinear functions of data for better representing the structure to be characterized by the Statis method. The new approach, named Kernel-Statis, is developed and illustrated using simulated data.application/pdfporProdução. Porto Alegre, RS. Vol. 21, n. 1 (jan./mar. 2011), p. 132-148Gráficos de controleControle de qualidadeProcessos industriaisControle da qualidade : Analise de dadosQuality controlControl chartsBatch processesKernelStatis methodGráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladasMultivariate control charts for monitoring non-linear batch processes info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000776804.pdf000776804.pdfTexto completoapplication/pdf1520253http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/30535/1/000776804.pdfb07c6aa616da5f4ce67fe4bb3cec6bffMD51TEXT000776804.pdf.txt000776804.pdf.txtExtracted Texttext/plain73248http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/30535/2/000776804.pdf.txtb4140df3ec20f28f6d5e54a0606cc388MD52THUMBNAIL000776804.pdf.jpg000776804.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1929http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/30535/3/000776804.pdf.jpgf5cfab06318c4ad93743e0333b6c4573MD5310183/305352023-08-09 03:48:51.951169oai:www.lume.ufrgs.br:10183/30535Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2023-08-09T06:48:51Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Multivariate control charts for monitoring non-linear batch processes
title Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
spellingShingle Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
Marcondes Filho, Danilo
Gráficos de controle
Controle de qualidade
Processos industriais
Controle da qualidade : Analise de dados
Quality control
Control charts
Batch processes
Kernel
Statis method
title_short Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
title_full Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
title_fullStr Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
title_full_unstemmed Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
title_sort Gráficos de controle multivariados para monitoramento de processos não lineares em bateladas
author Marcondes Filho, Danilo
author_facet Marcondes Filho, Danilo
Fogliatto, Flavio Sanson
Oliveira, Luiz Paulo Luna de
author_role author
author2 Fogliatto, Flavio Sanson
Oliveira, Luiz Paulo Luna de
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Marcondes Filho, Danilo
Fogliatto, Flavio Sanson
Oliveira, Luiz Paulo Luna de
dc.subject.por.fl_str_mv Gráficos de controle
Controle de qualidade
Processos industriais
Controle da qualidade : Analise de dados
topic Gráficos de controle
Controle de qualidade
Processos industriais
Controle da qualidade : Analise de dados
Quality control
Control charts
Batch processes
Kernel
Statis method
dc.subject.eng.fl_str_mv Quality control
Control charts
Batch processes
Kernel
Statis method
description Processos industriais em bateladas são empregados com frequência na produção de certos itens. Tais processos disponibilizam uma estrutura de dados peculiar; diante disso, existe um crescente interesse no desenvolvimento de gráficos de controle multivariados mais apropriados para seu monitoramento. Investiga-se aqui uma abordagem recente que utiliza gráficos de controle baseados no método Statis. O Statis constitui-se em uma técnica exploratória que permite avaliar similaridade entre matrizes de dados. Entretanto, essa técnica considera a similaridade em um contexto linear, investigando estruturas de correlação lineares nos dados. Propõe-se neste artigo a utilização de gráficos de controle baseados no Statis em conjunto com kernels para monitoramento de processos com presença de não linearidades fortes. Através dos kernels, definem-se funções não lineares dos dados para melhor representação da estrutura a ser caracterizada pelo método Statis. Essa nova abordagem, denominada Kernel-Statis, é desenvolvida e avaliada utilizando dados de um processo simulado.
publishDate 2011
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2011-08-04T06:01:09Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2011
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/30535
dc.identifier.issn.pt_BR.fl_str_mv 0103-6513
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000776804
identifier_str_mv 0103-6513
000776804
url http://hdl.handle.net/10183/30535
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Produção. Porto Alegre, RS. Vol. 21, n. 1 (jan./mar. 2011), p. 132-148
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/30535/1/000776804.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/30535/2/000776804.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/30535/3/000776804.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv b07c6aa616da5f4ce67fe4bb3cec6bff
b4140df3ec20f28f6d5e54a0606cc388
f5cfab06318c4ad93743e0333b6c4573
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1815447426571436032

Registros relacionados