cálculo do nma do gráfico de controle de regressão

<doi>10.12957/cadest.2009.15745

Para a aplicação dos gráficos de controle (GCs), é necessário supor que os dados sejam independente e identicamente distribuídos, quando estas suposições não são satisfeitas o desempenho dos GCs é insatisfatório. Em algumas situações, como quando ocorrem muitas modificações nas variáveis de controle, essas suposições podem não ser satisfeitas. Alternativamente, existe o gráfico de controle de regressão, que consiste no ajuste de um modelo de regressão que relacione a característica de qualidade às variáveis de controle e o posterior monitoramento da mesma em relação ao valor previsto pelo modelo. Este artigo utiliza a simulação de Monte Carlo para obter o Número Médio de Amostras (NMA) para o gráfico de controle de regressão apresentado por Pedrini et al. (2008), além de comparar com outros gráficos similares encontrados na literatura. Os resultados encontrados mostram que o gráfico de controle de regressão apresenta um desempenho satisfatório, sobretudo quando comparado com os demais gráficos.