DELIVERABLE D 3.2.LE – Rev. 1“Applicazione del controllo statistico multivariato per il monitoraggio dei mezzi di trasporto di merci pericolose”

L’obiettivo di questo studio è di operare un confronto tra metodi di analisi dei dati multivariati da impiegare per il controllo statistico di processo. Le tecniche sopra esposte saranno applicate a un processo che non è né di tipo industriale né produttivo, è costituito, infatti, da dati multivariati provenienti da sensori montati a bordo di automezzi destinati al trasporto merci pericolose, ai fini dell’innalzamento del livello di sicurezza. Lo scopo è di dimostrare l’applicabilità delle tecniche di MSPC a questo particolare tipo di processo, e l’attendibilità dei risultati ottenuti. Nel primo capitolo sono esposti concetti introduttivi sullo Statistical Process Control (SPC) e sulle carte di controllo. S’illustra brevemente lo schema generale della carta di controllo e si giustifica la necessità di passare da un controllo statistico di tipo univariato a uno multivariato, con lo scopo di tenere conto della correlazione che esiste spesso tra le molteplici variabili di un processo. Nel secondo capitolo si descrivono i dati multivariati, s’introduce la distribuzione normale multivariata e i metodi tradizionali per stimare i parametri di un processo multivariato, in altre parole, vettore media e matrice di covarianza. Si esamina inoltre la procedura per il calcolo della statistica T2 e dei relativi limiti di controllo. Si fornisce un metodo proposto in letteratura per l’interpretazione dei segnali fuori controllo segnalati dalla carta. Nel terzo capitolo s’introducono i metodi alternativi per la stima della matrice di covarianza proposti da alcuni studiosi e si ripetono gli studi di simulazione effettuati in letteratura, al fine di confrontare le differenti performance che le carte T 2 possono comportare se costruite utilizzando differenti metodi. Nelle varie simulazioni si dimostra che uno stimatore sensibile a trend e shift nel vettore media del processo è lo stimatore basato sul vettore differenze tra osservazioni successive. Nel quarto capitolo si prendono in esame le differenti distribuzioni proposte in letteratura per il calcolo dei limiti della statistica T 2 calcolata con lo stimatore alle differenze successive. Sono ripetuti inoltre gli studi di simulazione per dimostrare le differenti performance che ogni distribuzione può implicare. Nel quinto capitolo dopo aver presentato l’analisi delle componenti principali, come metodo dell’ambito della statistica multivariata, utile per ridurre la dimensionalità di un problema mantenendo parte ragionevole della variabilità del processo, si fornisce un’interpretazione algebrica e geometrica del metodo e si esaminano delle procedure per selezionare il numero di componenti principali e per costruire su quest’ultime la carta T 2 di Hotelling. Nel sesto capitolo s’introduce una carta utilizzata nel controllo di profilo e utile per il caso di studio che sarà esaminato nel capitolo sette. La location control chart implica la costruzione di un numero di carte di controllo di Shewhart del caso univariato pari al numero di punti da monitorare. Tale carta applicata al caso di studio reale permetterà il controllo on-line del mezzo. Nel capitolo 7 dopo aver esposto le necessità che portano all’applicazione di analisi dei dati multivariati e delle procedure di controllo statistico multivariato al monitoraggio dei mezzi di trasporto merci pericolose, si descrive come l’SPC può essere applicato al controllo del mezzo a fine corsa di trasporto, ossia in modalità off- line e durante la corsa di trasporto, ossia in modalità on-line. Nelle due modalità saranno applicate la carta T 2 di Hotelling, l’Analisi delle componenti principali e la Location Control Chart. Lo scopo è di applicare metodologie proposte in letteratura a dati provenienti da un caso di studio reale.