摘要：Resumo Um crescente número de trabalhos sobre controle estatístico do processo (CEP) emergiu nos últimos cinquenta anos e principalmente nos últimos quinze. Isso pode ser atribuído ao aumento da competitividade global gerada pela inovação e pela melhoria contínua de produtos e processos. Nesse sentido, o CEP tem um papel fundamental em sistemas de qualidade e de produção. A investigação deste artigo considera o contexto da melhoria tecnológica e de inovação de produtos e processos como forma de aumentar a competitividade das empresas. Existem várias outras técnicas e ferramentas estatísticas para auxiliar a melhoria contínua e inovação de produtos e processos, mas, apesar das limitações na sua utilização nos projetos de melhoria, há uma crescente preocupação sobre o uso do CEP. A diferença entre as técnicas de CEP ensinadas em cursos de engenharia e suas aplicações práticas para os problemas industriais é observada nas pesquisas empíricas; por esta razão, é importante identificar o que foi pesquisado e as tendências na pesquisa sobre CEP. O estudo bibliométrico é proposto neste sentido e usa para a investigação a base de dados Web of Science (WoS). A análise dos dados indica que houve uma taxa de crescimento de mais de 90% no número de publicações sobre CEP após 1990. Os resultados revelam a origem das principais publicações, os autores com o maior número de artigos e suas redes. As principais fontes de publicações também são identificadas; observa-se que as publicações de artigos sobre CEP estão concentradas em algumas revistas científicas internacionais, não necessariamente aquelas com os maiores fatores de impacto. Além disso, os artigos estão concentrados no campo da engenharia industrial, pesquisa operacional e gestão. O termo mais comum encontrado nos artigos foi carta de controle de soma cumulativa, mas novos temas emergiram e foram pesquisados nos últimos dez anos, como métodos multivariados e não-paramétricos para monitoramento de processos.
其他摘要：Abstract An increasing number of papers on statistical process control (SPC) has emerged in the last fifty years, especially in the last fifteen years. This may be attributed to the increased global competitiveness generated by innovation and the continuous improvement of products and processes. In this sense, SPC has a fundamentally important role in quality and production systems. The research in this paper considers the context of technological improvement and innovation of products and processes to increase corporate competitiveness. There are several other statistical technics and tools for assisting continuous improvement and innovation of products and processes but, despite the limitations in their use in the improvement projects, there is growing concern about the use of SPC. A gap between the SPC technics taught in engineering courses and their practical applications to industrial problems is observed in empirical research; thus, it is important to understand what has been done and identify the trends in SPC research. The bibliometric study in this paper is proposed in this direction and uses the Web of Science (WoS) database. Data analysis indicates that there was a growth rate of more than 90% in the number of publications on SPC after 1990. Our results reveal the countries where these publications have come from, the authors with the highest number of papers and their networks. Main sources of publications are also identified; it is observed that the publications of SPC papers are concentrated in some of the international research journals, not necessarily those with the major high-impact factors. Furthermore, the papers are focused on industrial engineering, operations research and management science fields. The most common term found in the papers was cumulative sum control charts, but new topics have emerged and have been researched in the past ten years, such as multivariate methods for process monitoring and nonparametric methods.
关键词：Monitoramento estatístico do processo;Controle estatístico do processo;Bibliometria;Cienciometria
其他关键词：Statistical process monitoring;Statistical process control;Bibliometrics;Cienciometrics
