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- Implementation of statistical process control in a bottling line in winnery industryPublication . Abreu, António; Requeijo, José Gomes; Calado, João Manuel FerreiraIntrodução: A grande exigência dos mercados tem conduzido a situações em que os sistemas produtivos são caracterizados pela produção de diversos lotes mas de reduzida dimensão. Este novo paradigma exige que sejam desenvolvidas técnicas adequadas, tanto em termos de planeamento como em termos de Controlo Estatístico do Processo (SPC), uma vez que podem existir situações em que não é possível proceder à recolha de dados suficientes para se estimar convenientemente os parâmetros do processo (média e variância). Objectivos: Implementação do Controlo Estatístico do Processo na indústria vitivinícola para melhorar a qualidade do produto final. Métodos: Quando nos confrontamos com situações em que não é possível proceder à recolha suficiente de dados, a abordagem sugerida consiste em adotar os desenvolvimentos propostos por Charles Quesenberry. Nestes casos, a estatística da amostra no instante i é transformada através das estimativas dos parâmetros do processo recorrendo à informação obtida (dados) até ao instante (i-1). O estudo univariado da capacidade do processo é realizada através dos índices de capacidade QL e QU. São abordadas duas situações de controlo estatístico, uma em que é feito um estudo univariado, com base em cartas Q, e outra em que é feito o estudo multivariado, com base nas cartas MQ. Resultados: Este estudo refere-se à implementação do SPC , de uma marca de vinho que possui baixos volumes de produção, no seu processo de engarrafamento, que é considerado que é considerado uma etapa critica uma vez que é necessário ter alguns cuidados como por exemplo o evitar a ocorrência de contaminações microbiológicas ou a oxidação do vinho. Conclusões: Sempre que não seja possível aplicar cartas de controle tradicionais, a utilização das cartas de controlo Q (análise univariada) e as cartas de controlo MQ (análise multivariada) revela-se a escolha mais adequada, não só para o controlo de um ou mais produto como para vários conjuntos de características da qualidade. Introduction: The great demand of the markets has led to situations in which the production systems are characterized by the production of several batches but of small size. This new paradigm requires that adequate techniques be developed, both in terms of planning and in terms of Statistical Process Control (SPC), since there may be situations where it is not possible to collect enough data to properly estimate the parameters of the process (mean and variance). Objectives: Implementation of Statistical Process Control techniques in a wine industry in order to improve its final product. Methods: Whenever there is not enough data to properly estimate the parameters of the process, the suggested approach, is to adopt the developments proposed by Charles Quesenberry. In this case, the statistic of the sample at time i is transformed through the estimations of the process parameters using the information obtained (data) until the instant (i-1). The univariate study of process capability is performed through the capability indices QL and QU. Thus, in this paper, two situations of statistical control are addressed, one in which a univariate study is done, based on Q charts, and another in which the multivariate study is made, based on the MQ charts. Results: This study comprised the implementation of the SPC) of a wine brand that has low production volumes, in the process of bottling wine, which is considered a critical step since some care is needed, such as avoiding the occurrence of microbiological contaminations or oxidation of the wine. Conclusions: Whenever it is not possible to apply traditional control charts the use of the control Q charts (univariate analysis) and the control MQ charts (multivariate analysis) are the most appropriate choice not only for the control of one or more products but also for several sets of quality characteristics.
- Management of innovation ecosystems based on six sigma business scorecardPublication . Calado, João Manuel Ferreira; Requeijo, José Gomes; Abreu, António; Dias, AnaIn the present context, companies to be competitive must develop high-performance innovation capabilities that enable them to respond quickly to market needs. However, the lack of tools and methodologies to assess the performance of innovation projects in an integrated way remains an obstacle. The paper begins by discussing the principles of Six Sigma and the Balanced Scorecard for performance evaluation. Next, the advantages of the Six Sigma Business Scorecard are discussed as a tool to support the evaluation of performance in innovation projects. Finally, the advantages of their application in the context of a collaborative ecosystem are discussed. It is illustrated that the BSC ensures that top management pays attention at any time to the specific elements of the Six Sigma implementation that are not working as planned, providing a link between strategy and quality initiatives assuring customers satisfaction in innovation projects.