SCAP - STATISTICAL CONTROL FOR AUTOCORRELATED PROCESSES   

Um Programa Computacional para Controle Estatístico de Processos   Autocorrelacionados          

                                   

     Desenvolvido por:  

Sueli Aparecida Mingoti                                                 

Fernando Luiz Pereira de Oliveira

Julia Pinto de Carvalho

 

Departamento de Estatística – UFMG 

APOIOS FINANCEIROS: CNPq e FAPEMIG.

                                                

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

 

1. ALWAN, L. C. & ROBERTS, H. V. The problem of missplaced control          limits. Applied Statistics,JRSS, Series C, 44, 3, 269-278, 1995.   

2. BHAT, U.N. & LAL, R. Attribute control charts for Markov dependent        production processes,  IIE Transactions,22,2,181-188, 1990.  

3. Bhat, U. N. & Lal, R. Number of success in Markov Trials. Advanced Applied Probability, 20, 677-680, 1998.  

 

4. BOX, G. P. & LUCENO, A. Statistical Control by Monitoring and Feedback Adjustment. New York: John Wiley & Sons, 1997.

    

5. Box,G.P. & Jenkins,G.M. Time Series Analysis: Forecasting and Control. New York: Holden Day, 1976.

 

6. Broadbent, S. R. The inspection of a Markov process. JRSS Series B, 20, 111-119, 1958.   

7. Cressie, N. Statistics for Spatial Data. New York: John Wiley & Sons, 1993.   

8 Cressie, N. Fitting variogram models by weighted least squares.Mathematical Geology, 17, 5, 563-585,1985.   

9. CRESSIE, N.  &  HAWKINS, D. M. Robust estimation of the variogram: I. Mathematical Geology, 12, 2, 115-125, 1980.   

10.EPPERCHT, A. L. , NINIO, A. L. & SOUZA, M. O. Projeto ótimo de gráficos de médias móveis ponderados exponencialmente (EWMA) para controle estatístico de processos. Pesquisa Operacional, 18, 2, 109-130, 1998.

11.HUNTER, J. S. The Box-Jenkins bounded manual adjustment chart: a graphical tool  designed for use on the production floor. Quality Progress, 129-137, 1998.

12.HUNTER, J. S. The exponentially weighted moving average. Journal of QualityTechnology, 8, 202-209, 1986.  

13.Lai, C. D., Govindaraju, K. & Xie, M. Study of a Markov Model for a  High-Quality Dependent Process. Journal of Applied Statistics, 27, 4, 461-473,   2000.

14.Lai, C. D., Govindaraju, K. & Xie, M. Effects of correlation on fraction nonconforming statistical process control procedures. Journal of Applied Statistics,25, 4, 535-543, 1998.

15.Journel, a. g. & HUIJBREGTS, Ch. J. Mining Geostatistics. New York: Academic Press, 1978.

16.MADSEN, R. W. Generalized binomial distributions, Communications in Statistics: Theory and Methods, 22, 3065-3086, 1993.

17.Matheron, G. Principles of geostatistics. Economic Geology, 58, 1246-1266, 1963.

18.MINGOTI, S. A. A note on the sample size required in sequential tests for the generalized binomial distribution, Journal of Applied Statistics, 30,8,873-879, 2003.

19.MINGOTI, S. A. Técnicas Estatísticas para o Monitoramento de Processos Autocorrelacionados via Análise de Ítens Não Conformes. Relatório Técnico de Pesquisa,CNPq, 2002.

20.MINGOTI, S. A. Aplicação de Novas Ferramentas Estatísticas no Monitoramento do Controle de Qualidade de Processos de Produção.Relatório Técnico de Pesquisa: CNPq, 2000.

21.MINGOTI, S. A., CARVALHO, J.P. A cadeia de Markov no monitoramento, via inspeção por atributos, de processos autocorrelacionados: o programa SCAP-módulo AI. Anais do XXIII ENEGEP, Ouro Preto, Minas Gerais,2003.(disponível para download).

22.Mingoti, S. A., Carvalho, J.P. O programa SCAP para monitoramento de    processos autocorrelacionados e inspeção por atributos. Atas da III Jornada Regional de Estatística e II Semana de Estatística , Universidade Estadual de Maringá, 124-132, 2002. (disponível para download)

23.MINGOTI, S. A. & FIDELIS, M. T. Aplicando a geoestatística no controle estatístico de processos.    Produto & Produção, 5, 2, 55-70,2001 (disponível para download)

24.MINGOTI, S. A. As funções de madograma e rodograma como alternativas para descrever a variabilidade espacial dos dados. Revista Escola de Minas, 50, 2, 71-74,1996.

25.Nelson, L. S. A Control Chart for Parts-Per-Million Noncomforming Itens.Journal of  Quality Technology,19, 239-240, 1994.

26.SPRENT,P. Applied Nonparametric Statistical Methods. New York: Chapman Hall, 1989.

27.Montgomery, D.C. Introduction to Statistical Quality Control . New York:John Wiley, 1996.

28.MONTOMERY, D. C. e MASTRANGELO, C. M. Some statistical process control  methods for autocorrelated data. Journal of Quality Technology, 23, 3, 179-193, 1991.

29.NEVES, O. F. Estudo de Novos Estimadores para a Variabilidade de Processos. Tese de Mestrado em Estatística (orientadora: Profa. Sueli A. Mingoti).Departamento de Estatística: UFMG, 2001.

30.ROBERTS, S. W. Control chart tests based on geometric moving averages. Technometrics, n. 1, 239-251, 1959.

31.SHEWHART, W.A. Application of statistical method in mass production. In: Proceedings of the Industrial Statistics Conference, massachusetts Institute ofTechnology, september 8-9, 1938. New York: Pitman Publishing, 1939.

32.ZHANG, N. F. Estimating process capability indexes for autocorrelated data.Journal of Applied Statistics, 25, 4, 559-574, 1998.