Purpose The purpose of this paper is to develop a monitoring multiple-stream processes control chart with a finite mixture of probability distributions in the manufacture industry. Design/methodology/approach Data were collected during production of a wheat-based dough in a food industry and the control charts were developed with these steps: to collect the master sample from different production batches; to verify, by graphical methods, the quantity and the characterization of the number of mixing probability distributions in the production batch; to adjust the theoretical model of probability distribution of each subpopulation in the production batch; to make a statistical model considering the mixture distribution of probability and assuming that the statistical parameters are unknown; to determine control limits; and to compare the mixture chart with traditional control chart. Findings A graph was developed for monitoring a multi-stream process composed by some parameters considered in its calculation with similar efficiency to the traditional control chart. Originality/value The control chart can be an efficient tool for customers that receive product batches continuously from a supplier and need to monitor statistically the critical quality parameters.

A satisfação dos clientes sobre a qualidade dos produtos e serviços interfere na posição de mercado da empresa, podendo até gerar vantagens competitivas para sua sobrevivência e ascensão. O objetivo deste artigo é discutir, por meio de um estudo de caso, a utilização da carta de controle EWMA (Exponentially Weighted Moving Average), mostrando situações reais em uma indústria do setor alimentício, onde a variável Peso (g) foi estudada por meio de cartas de controle EWMA. As cartas foram refeitas, comunicando ao setor responsável e retirando os pontos fora de controle, até chegar a um processo estatisticamente estável. Conclui-se que apesar da obtenção de uma carta sob controle estatístico, ainda existem causas especiais influenciando a variabilidade do processo. Para o controle da variabilidade é necessário continuar analisando amostras periódicas e inserir programas de qualidade a fim de estabelecer comprometimento para com a melhoria contínua.

No abstract

O objetivo deste artigo foi analisar os efeitos da significância prática e da estimativa dos parâmetros em cartas de controle que monitorem a variância dos processos. Os métodos utilizados foram a modelagem e simulação, visando encontrar soluções numéricas de tal problemática. A modelagem e a simulação foram realizadas no ambiente do Software Maple. Os resultados alcançados neste artigo considerando a significância prática trazem vantagens em cartarelação às cartas tradicionais, pois possibilita poucos sinais de alarmes falsos detectados pelas cartas. As análises também mostraram o efeito do aumento de tamanho da amostra na capacidade dessas cartas em discriminar os estados de fora de controle do processo considerando a significância prática.