Controle estatístico de processo para dados autocorrelacionados

No uso do Controle Estatístico de Processo tradicional (CEP), pressupõe-se que as observações sejam independentes e normalmente distribuídas. Entretanto, em algumas situações práticas a suposição de independência é violada, gerando autocorrelação entre as observações. Essa autocorrelação prejudica o desempenho dos gráficos de controle, causando um aumento na freqüência de alarmes falsos. Essa monografia apresenta métodos que são aplicados em CEP quando os dados estão autocorrelacionados. Para ilustrar o problema, também é apresentado um estudo de caso em que os dados estão autocorrelacionados, onde é aplicado um método para retirar a autocorrelação.In traditional Statistical Process Control (SPC) it is assumed that the observations are independent and normally distributed. However, sometimes this assumption of independence is violated causing autocorrelation in observations. This autocorrelation deteriorate the performance of control charts, causing an increase in the frequency of false alarms. This monograph presents methods for applying in SPC when the data are autocorrelated. To illustrate this problem it is presented a study of case that the data are autocorrelated and a method is appJjed to remove the autocorrelation