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dc.contributor.advisorFogliatto, Flavio Sansonpt_BR
dc.contributor.authorPedott, Alexandre Homsipt_BR
dc.date.accessioned2015-07-09T02:01:15Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/118868pt_BR
dc.description.abstractA disseminação de sistemas de aquisição de dados sobre a qualidade e o desempenho de produtos e processos de fabricação deu origem a novos tipos de dados. Dado funcional é um conjunto de dados que formam um perfil ou uma curva. No perfil, a característica de qualidade é uma função dependente de uma ou mais variáveis exploratórias ou independentes. A análise de dados funcionais é um tema de pesquisa recente praticado em diversas áreas do conhecimento. Na indústria, os dados funcionais aparecem no controle de qualidade. A ausência de métodos apropriados a dados funcionais pode levar ao uso de métodos ineficientes e reduzir o desempenho e a qualidade de um produto ou processo. A análise de dados funcionais através de métodos multivariados pode ser inadequada devido à alta dimensionalidade e estruturas de variância e covariância dos dados. O desenvolvimento teórico de métodos para a análise de dados funcionais na área de Engenharia da Qualidade encontra-se defasado em relação ao potencial de aplicações práticas. Este trabalho identificou a existência dos dados funcionais tratados por métodos ineficientes. Os métodos atuais para controle de qualidade de dados são adaptados a situações específicas, conforme o tipo de dado funcional e a fase do monitoramento. Este trabalho apresenta propostas para métodos de análise de dados funcionais aplicáveis a questões relevantes da área de pesquisa em Engenharia da Qualidade, tais como: (i) o uso da análise de variância em experimentos com dados funcionais; (ii) gráficos de controle para monitoramento de perfis; e (iii) a análise e seleção de perfis de fornecedores em projetos inovadores.pt_BR
dc.description.abstractThe dissemination of data acquisition systems on the quality and performance of products and manufacturing process has given rise to new types of data. Functional data are a collection of data points organized as a profile or curve. In profile, the quality characteristic is a function dependent on one or more exploratory or independent variables. The functional data analysis is a recent research topic practiced in various areas of knowledge. In industry, the functional data appears in quality control. The lack of suitable methods can lead to use of inefficient methods and reducing the performance and quality of a product or process. The analysis of functional data by multivariate methods may be inadequate due to the high dimensionality and variance and covariance structures of the data. The development of theoretical methods for the analysis of functional data in Quality Engineering area is lagged behind the potential for practical applications. This work identified the existence of functional data processed by inefficient methods. Current methods for data quality control are adapted to specific situations, depending on the type of functional data and the phase of monitoring. This paper presents proposals for functional data analysis methods applicable to relevant research questions in the area of Quality Engineering such as: (i) the use of analysis of variance in experiments with functional data; (ii) control charts for monitoring profiles; and (iii) the analysis and selection of supplier profiles on innovative projects.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectFunctional data analysisen
dc.subjectAnálise de dados funcionaispt_BR
dc.subjectControle de qualidadept_BR
dc.subjectFDAen
dc.subjectProfile monitoringen
dc.subjectPMen
dc.subjectSupplier selectionen
dc.titleAnálise de dados funcionais aplicada à engenharia da qualidadept_BR
dc.title.alternativeFunctional data analysis applied to quality engineering en
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000968860pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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