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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.45.2009.tde-09072013-090428
Document
Auteur
Nom complet
Miriam Harumi Tsunemi
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2009
Directeur
Jury
Esteves, Luís Gustavo (Président)
Ho, Linda Lee
Leite, Jose Galvao
Louzada Neto, Francisco
Rodrigues, Josemar
Titre en portugais
Um modelo Bayesiano semi-paramétrico para o monitoramento ``on-line" de qualidade de Taguchi para atributos
Mots-clés en portugais
Inferência Bayesiana não-paramétrica
mistura de Processos Dirichlet
Monitoramento ``on-line" de Taguchi para atributos
Resumé en portugais
Este modelo contempla o cenário em que a sequência de frações não-conformes no decorrer de um ciclo do processo de produção aumenta gradativamente (situação comum, por exemplo, quando o desgaste de um equipamento é gradual), diferentemente dos modelos de Taguchi, Nayebpour e Woodall e Nandi e Sreehari (1997), que acomodam sequências de frações não-conformes assumindo no máximo três valores, e de Nandi e Sreehari (1999) e Trindade, Ho e Quinino (2007) que contemplam funções de degradação mais simples. O desenvolvimento é baseado nos trabalhos de Ferguson e Antoniak para o cálculo da distribuição a posteriori de uma medida P desconhecida, associada a uma função de distribuição F desconhecida que representa a sequência de frações não-conformes ao longo de um ciclo, supondo, a priori, mistura de Processos Dirichlet. A aplicação consiste na estimação da função de distribuição F e as estimativas de Bayes são analisadas através de alguns casos particulares
Titre en anglais
A semi-parametric model for Taguchi´s On-Line Quality-Monitoring Procedure for Attributes
Mots-clés en anglais
mixture of Dirichlet Processes
nonparametric Bayesian Inference
Taguchi's On-Line Quality-Monitoring Procedure for Attributes
Resumé en anglais
In this work, we propose an alternative model for Taguchi´s On-Line Quality-Monitoring Procedure for Attributes under a Bayesian nonparametric framework. This model may be applied to production processes the sequences of defective fractions during a cycle of which increase gradually (for example, when an equipment deteriorates little by little), differently from either Taguchi's, Nayebpour and Woodall's and Nandi and Sreehari's models that allow at most three values for the defective fraction or Nandi and Sreehari's and Trindade, Ho and Quinino's which take into account simple deterioration functions. The development is based on Ferguson's and Antoniak's papers to obtain a posteriori distribution for an unknown measure P, associated with an unknown distribution function F that represents the sequence of defective fractions, considering a prior mixture of Dirichlet Processes. The results are applied to the estimation of the distribution function F and the Bayes estimates are analised through some particular cases.
 
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Date de Publication
2013-07-10
 
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