Desempeño estadístico de cartas de control con parámetros variables para procesos autocorrelacionados

Procesos químicos y automatización en la recolección de datos en procesos productivos son reconocidos por producir datos autocorrelacionados. La independencia de las observaciones es uno de los supuestos básicos de las herramientas tradicionales para el monitoreo estadístico de procesos, omitirlo ha...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Oscar Oviedo Trespalacios, Rita Patricia Peñabaena Niebles
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2016-05-01
Series:Dyna
Subjects:
Online Access:https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/49346
Description
Summary:Procesos químicos y automatización en la recolección de datos en procesos productivos son reconocidos por producir datos autocorrelacionados. La independencia de las observaciones es uno de los supuestos básicos de las herramientas tradicionales para el monitoreo estadístico de procesos, omitirlo hace que se incremente el número de falsas alarmas y los costos de calidad. Esta investigación considera a través de técnicas de simulación, la utilización de cartas de control con parámetros variables (VP) en presencia de datos autocorrelacionados con el objetivo de determinar el impacto en la velocidad de detección y falsas alarmas de diferentes grados de autocorrelación y su interacción con diferentes condiciones de proceso como la varianza y longitudes del corrimiento de la media, en búsqueda de realizar una selección efectiva de parámetros. La carta VP mostro mejoras en su desempeño en la detección de grandes corrimientos de media en la medida que incrementaba el coeficiente de auto correlación y sostenidamente mejores resultados en una mayor cantidad de condiciones de simulación, en contraste al sistema VSI y x tradicional. Esta investigación demuestra la superioridad de sistemas de calidad vasados en esquemas con parámetros variables comparado con las técnicas tradicionales de control estadístico de procesos.
ISSN:0012-7353
2346-2183