Portal InstitucionalUFPEL

01/09/2016 - 31/08/2018

Engenharias - Engenharia de Produção - Garantia de Controle de Qualidade

O Controle Estatístico de Processos (CEP) são usados então para monitorar e detectar derivas nas variaveis de processo/equipamento de produção. Métodos do CEP tais como cartas de controle são amplamente utilizados para a detecção de falhas. Em muitos processos produtivos, devido ao número de variáveis e das correlações possíveis entre elas, estas cartas de controle precisam de ser multivariadas. O mais popular é provavelmente a Carta de Contrôle Multivariada (CCM) T2 de Hotelling. Entretanto, esta CCM somente faz sentido quando as variáveis seguem uma distribuição multinormal, que é raramente verdadeiro na prática. Uma alternativa possível seria a utilisação de cartas de controle não paramétricas, elaboradas considerando-se somente os dados de aprendizagem e sem nenhuma suposição sobre a distribuição das variáveis. Nós propomos em [Verdier and Ferreira, 2011] uma CCM não paramétrica baseda na regra k-NND usando a distância de Mahalanobis de forma adaptativa, afim de considerar a estrutura local da dependência das variáveis. Este projeto será uma continuação natural da CCM baseada na regra k-NND com a distância de Mahalanobis de forma adaptativa. Nesta CCM há dois parâmetros a serem definidos: k relacionado à distância Euclideana e K relacionado à distância de Mahalanobis usada de forma adaptativa. Não há nenhuma régra geral para a escolha destes parâmetros. Nós propomos um primeiro tópico de pesquisa centrado na optimização dos dois parâmetros k e K. Adicionalmente, nós estudaremos o uso da regra k-NND usando novas distâncias alternativas, no lugar da distância Euclidiana, juntamente combinadas ao uso da distância de Mahalanobis de forma adaptativa.