Metodologia de identificação e eliminação de causas especiais em cartas de desempenho

• Autor(a) principal: Donadon, Caio Cesar
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/202305
• topic: Cana-de-açúcar; Controle estatístico de qualidade; Análise de Modos de Falha e seus Efeitos (FMEA); Análise de dados; Mineração de dados; Sugarcane; Statistical quality control; Failure mode analysis and its effects (FMEA); Data analysis; Data mining

A geração de dados a partir de equipamentos conectados a redes de comunicações, como: internet, sinal de rádio, satélite, dentre outras é cada dia maior em virtude da modernização das tecnologias. O valor que esses dados possuem na geração de informações úteis para o gerenciamento dos negócios é essencial para a sobrevivência e perpetuação das empresas na era digital. A forma como analisar e retirar informações preciosas de volumosos bancos de dados é chave do sucesso. Grande parte dos dados gerados possuem ruídos que se não filtrados podem influenciar negativamente as tomadas de decisões. Assim, objetivou-se com este trabalho desenvolver uma metodologia a partir das premissas do controle estatístico de qualidade para identificar e eliminar causas especiais em cartas de desempenho de variáveis provenientes de um sistema de telemetria da colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Utilizou-se a metodologia da Análise de Modos de Falha e seus Efeitos (FMEA) para a priorização das variáveis e cartas de controle de valores individuais e de subgrupo para análises dos dados filtrados pela metodologia. É possível utilizar cartas de controle de subgrupo para interpretar os dados de telemetria para variáveis de desempenho da colhedora de cana-de-açúcar. A metodologia desenvolvida combina a filtragem visual dos dados, eliminação de pontos discrepantes, definição da taxa amostral a ser utilizada e confecção das cartas de controle de subgrupo.