Carta De Controle

Ao produzir um produto, as características destes apresentam variação inevitável

devido aos diversos fatores que compõem o processo produtivo. Portanto, é necessário que

esta variabilidade seja controlada de modo que os potenciais produtores possam fabricá-los

tendo uma boa qualidade e garanta uma maior adequação ao seu uso.

O controle estatístico de processos é uma ferramenta de grande importância para o

monitoramento de um processo produtivo. Esta ferramenta é representada através dos gráficos

de controle desenvolvido por Walter A. Shewhart, durante a década de 20, que permite

processar e dispor informações que possam ser utilizadas na identificação dos tipos de causas

para a variação da qualidade dos produtos resultantes de um processo.

Uma primeira suposição implícita na estrutura do modelo de Shewhart é que a

característica da qualidade (Xt) que está sendo monitorada apresente, enquanto o processo

estiver sob o estado de controle estatístico, uma distribuição normal com média e variância

2

σ; isto é, Xt N(

2 ,σµ). Por outro lado, uma outra suposição assume que as observações

consecutivas de Xt são independentes entre si. Tal suposição é freqüentemente violada, dado

que independência entre valores consecutivos de Xt dificilmente ocorrem em problemas

físicos reais.

A construção da carta Shewhart, considerando uma estrutura de dados

correlacionados, aumenta consideralvemente a freqüência de alarmes falsos. Uma solução

proposta por Box & Jenkins (1976) consiste em modelar a estrutura de correlação com um

modelo de séries temporais adequado, obtendo a partir disso, os resíduos de tal modelo e usá-

los para montar uma carta de controle, obtendo-se seus limites. A partir daí o modelo deve ser 2

aplicado aos novos dados do processo, onde é calculado os resíduos a cada novo ponto e

plotado na carta de controle já dimensionada.

A carta de Shewhart é robusta para detectar grandes mudanças ( nσ

3 ≥ Δ ) no

processo produtivo. A lentidão para detectar pequenas magnitudes na sensibilidade do

processo é de fato a conseqüência natural da grande proteção contra alarmes falsos. Todavia,

processos tais como os da indústria química, onde cada batelada de produção