Skip to content
Snippets Groups Projects
Commit 131f2d3a authored by Walmes Marques Zeviani's avatar Walmes Marques Zeviani
Browse files

Adiciona slides e script para aula de cumsum.

parent b0c1af41
No related branches found
No related tags found
No related merge requests found
Pipeline #
#-----------------------------------------------------------------------
browseURL(paste0("http://bcs.wiley.com/he-bcs/Books?action=",
"chapter&bcsId=7327&itemId=1118146816&chapterId=80371"))
# arquivo: ch09.xlxs, sheet: Table9-2, coluna: B.
x <- c(9.45, 7.99, 9.29, 11.66, 12.16, 10.18, 8.04, 11.46, 9.20, 10.34,
9.03, 11.47, 10.51, 9.40, 10.08, 9.37, 10.62, 10.31, 8.52, 10.84,
10.90, 9.33, 12.29, 11.50, 10.60, 11.08, 10.38, 11.62, 11.31,
10.52)
i <- seq_along(x)
library(qcc)
qcc(x[1:20], type = "xbar.one", newdata = x[21:30])
#-----------------------------------------------------------------------
mu0 <- 10 # Valor alvo do processo.
sigma <- 1 # Desvio-padrão do processo.
delta <- 1 # Diferença na média a ser detectada.
K <- 1/2
xd <- c(0, x)
Cp <- numeric(length(xd))
Cm <- numeric(length(xd))
for (i in 2:length(xd)) {
if (xd[i] - mu0 > 0) {
Cp[i] <- max(c(0, xd[i] - (mu0 + K) + Cp[i - 1]))
} else {
Cm[i] <- max(c(0, (mu0 - K) - xd[i] + Cm[i - 1]))
}
}
Cpm <- cbind(Cp, -Cm)
i <- 1:nrow(Cpm) - 1
matplot(x = i, y = Cpm, type = "o", pch = 1, lty = 1)
abline(h = mu0 + c(-5, 5) * sigma, lty = 2, col = 3)
#-----------------------------------------------------------------------
# Usando o qcc.
qcc(x[1:20], type = "cumsum", newdata = x[21:30])
help(cusum, h = "html")
cusum(x[1:20],
decision.interval = 5,
se.shift = K * sigma,
newdata = x[21:30])
sd(x[1:20])
cusum(x[1:20],
decision.interval = 5/sd(x[1:20]),
se.shift = K * sigma,
newdata = x[21:30])
#-----------------------------------------------------------------------
#+TITLE: Gráfico de Controle da Soma Cumulativa
#+AUTHOR: Prof. Walmes Zeviani
#+EMAIL: walmes@ufpr.br
#+DATE:
#+LANGUAGE: pt
#+STARTUP: beamer
#+STARTUP: oddeven
#+LaTeX_CLASS: beamer
#+LaTeX_CLASS_OPTIONS: [aspectratio=169, serif, professionalfont]
#+BEAMER_THEME: default
#+COLUMNS: %40ITEM %10BEAMER_env(Env) %9BEAMER_envargs(Env Args) %4BEAMER_col(Col) %10BEAMER_extra(Extra)
# PREAMBULO ------------------------------------------------------------
#+LaTeX_HEADER: \usepackage[brazil]{babel}
#+LaTeX_HEADER: \usepackage[T1]{fontenc}
#+LaTeX_HEADER: \usepackage[utf8]{inputenc}
#+LaTeX_HEADER: \usepackage{mathpazo}
#+LaTeX_HEADER: \usepackage{eulervm}
#+LaTeX_HEADER: \usepackage{inconsolata}
#+LaTeX_HEADER: \usepackage{hyperref}
#+LaTeX_HEADER: \hypersetup{colorlinks, allcolors=., urlcolor=blue, runcolor=orange}
# ----------------------------------------------------------------------
# Para chunks R.
#+LaTeX_HEADER: \usepackage{listings}
#+LATEX_HEADER: \lstset{
#+LATEX_HEADER: keywordstyle=\color{blue},
#+LATEX_HEADER: commentstyle=\color{red},
#+LATEX_HEADER: stringstyle=\color{green},
#+LATEX_HEADER: basicstyle=\ttfamily\small,
#+LATEX_HEADER: columns=fullflexible,
#+LATEX_HEADER: basewidth={0.5em,0.4em}
#+LATEX_HEADER: }
#+LATEX_HEADER: \RequirePackage{fancyvrb}
#+LATEX_HEADER: \DefineVerbatimEnvironment{verbatim}{Verbatim}{
#+LATEX_HEADER: fontsize=\footnotesize,
#+LATEX_HEADER: formatcom={\color[rgb]{0,0,0.5}}
#+LATEX_HEADER: }
#+OPTIONS: H:1 toc:nil
# ----------------------------------------------------------------------
* Quando usar?
#+ATTR_BEAMER: :overlay +-
- Gráfido de Shewhart usam apenas informação da última coleta.
- São insensíveis à pequenas mudanças no processo.
- Tais mudanças demoram para ser detectadas.
- Acelera detecção com uso de limites de alerta.
- O aumento de regras sinalizantes reduz a simplicidade do
monitoramento.
#+BEAMER: \pause
** Alternativas
- Gráfico de Controle da Soma Cumulativa.
- Gráfico de Controle da Média Móvel Exponencialmente Pondereda.
* Soma Cumulativa
#+BEGIN_LATEX
\begin{equation}
C_{i} = \sum_{j=1}^{i} (\bar{x}_j - \mu_{0})
\end{equation}
#+END_LATEX
#+ATTR_BEAMER: :overlay +-
- $\mu_{0}$ é a média alvo do processo.
- $\bar{x}_{j}$ é a média da amostra $j$.
- O gráfico de Soma Cumulativa exibe $C_{i} \sim i$.
- Úteis quando grupos racionais são de tamanho $n = 1$.
- Úteis em processos automatizados.
- Se o processo está em controle, a Soma Cumulativa é um passeio
aleatório ao redor de $\mu_{0}$.
- Se $\mu_1 > \mu_0$, então $C_i$ se torna mais positivo.
- Os valores de $C_i$ partem de $C_0 = 0$.
* Cumsum tabular ou algorítmico para monitoramento da média
#+ATTR_BEAMER: :overlay +-
- Disponível para medidas individuais e grupos racionais.
- Baseado nos acumulos dos desvios positivos ($C^{+}$) e negativos
($C^{-}$).
- Chamados de cumsum unilaterais superior e inferior.
#+BEAMER: \pause
#+BEGIN_LATEX
\begin{eqnarray}
C_{i}^{+} &= \max\{0,\, x_i - (\mu_0 + K) + C_{i-1}^{+}\}\\
C_{i}^{-} &= \max\{0,\, (\mu_0 - K) - x_i + C_{i-1}^{-}\}
\end{eqnarray}
#+END_LATEX
#+ATTR_BEAMER: :overlay +-
- $\mu_0$ é a média alvo.
- $K$ é valor de tolerância ou folga permitida.
- Normalmente $K$ é o meio do caminho entre $\mu_1$ e $mu_0$,
$K = \frac{|\mu_1 - \mu_0|}{2}$.
- $|\mu_1 - \mu_0|$ é o tamanho de desvio que se quer detectar.
- O processo está fora de controle se $C_i^{+}$ ou $C_i^{-}$ excederem
o valor de decisão $H$.
- É muito utilizado é $H = 5 \sigma$.
- Ao detectar fuga, procurar causas e corrigir o processo, então
começar o cumsum de novo.
- Não interpretar o cumsum com as regras sinalizantes do Shewhart.
* Aplicação
- =04_cumsum.R=
File added
0% Loading or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Please register or to comment