GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE

Los gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el gráfico T2 de Hotelling la opción más utilizada por el operario por su fácil aplicación. Por este motivo se busca potenciar su uso, sin complicar o cargar de esfuerzo adicional a los responsables del pro...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: RUIZ BARZOLA, OMAR
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2013
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/29396
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/29396
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Gráficos de Control Multivarantes
Dimensión variable
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
id ES_dbbb60401910ffc4b8e04060f644babf
oai_identifier_str oai:riunet.upv.es:10251/29396
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLERUIZ BARZOLA, OMARGráficos de Control MultivarantesDimensión variableESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVALos gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el gráfico T2 de Hotelling la opción más utilizada por el operario por su fácil aplicación. Por este motivo se busca potenciar su uso, sin complicar o cargar de esfuerzo adicional a los responsables del proceso. Considerando los buenos resultados obtenidos por gráficos predecesores en los cuales se varía el tamaño de la muestra, esta tesis plantea la posibilidad de obtener mejores resultados variando de forma adaptativa el número de variables involucradas en el control del proceso. Con ello lograr la reducción del ARL o promedio de muestras necesarias hasta que aparezca una señal de fuera de control, además reducir los costos asociados al muestreo utilizando la totalidad de variables involucradas en el proceso únicamente cuando sea necesario. Para poder lograr los objetivos planteados se hizo uso de técnicas de simulación, aplicación de cadenas de Markov y métodos heurísticos (algoritmos genéticos). Se desarrollaron programas informáticos que facilitaron el cálculo y la optimización del diseño de los gráficos de control propuestos, los cuales trabajan con dimensiones variables p1 y p (p1 < p), el primero gráfico denominado de Doble Dimensión (DDT2 ) y el segundo de Dimensión Variable (VDT2 ). Para mostrar los resultados se presentan tablas informativas, se realiza análisis comparativos con los resultados de los gráficos T 2 de Hotelling y MCUSUM y se hace un análisis de sensibilidad. Los gráficos propuestos, logran reducir el ARL fuera de control con respecto al gráfico de control T2 de Hotelling. Los ARL1 de los gráficos propuestos para todos los casos analizados presentan mejor rendimiento que los obtenidos por el gráfico T2 calculadocon solo las primeras p1 variables. En muchos casos el rendimiento de los gráficos DDT2 y VDT2 superan al rendimiento del gráfico T 2 conseguido con las p variables y MCUSUM con las p1 variables. Los gráficos de control propuestos logran reducir los costos asociados al muestreo. A medida que aumentan p1 y p el porcentaje de veces que se utilizan todas las variables va incrementando. Con las distancias d y d1 el efecto es contrario. Por este motivo, se puede afirmar que a pequeñas distancias y mayor cantidad de variables, se obtienen los porcentajes más altos (coste alto de muestreo, aunque más económico que utilizar todas las p variables). Por el contrario, cuando se consideran pocos parámetros y distancias mayores, éste porcentaje es bajo, reduciendo considerablemente los costos del muestreo.Universitat Politècnica de ValènciaAparisi García, Francisco JoséDepartamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y CalidadEscuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialCentro de Gestión de la Calidad y del CambioRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20132013-06-0320132013-05-17doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06AMhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/29396reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reserva de todos los derechoshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/293962026-06-13T07:49:27Z
dc.title.none.fl_str_mv GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
title GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
spellingShingle GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
RUIZ BARZOLA, OMAR
Gráficos de Control Multivarantes
Dimensión variable
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
title_short GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
title_full GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
title_fullStr GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
title_full_unstemmed GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
title_sort GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE
dc.creator.none.fl_str_mv RUIZ BARZOLA, OMAR
author RUIZ BARZOLA, OMAR
author_facet RUIZ BARZOLA, OMAR
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Aparisi García, Francisco José
Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial
Centro de Gestión de la Calidad y del Cambio
Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet
dc.subject.none.fl_str_mv Gráficos de Control Multivarantes
Dimensión variable
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
topic Gráficos de Control Multivarantes
Dimensión variable
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
description Los gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el gráfico T2 de Hotelling la opción más utilizada por el operario por su fácil aplicación. Por este motivo se busca potenciar su uso, sin complicar o cargar de esfuerzo adicional a los responsables del proceso. Considerando los buenos resultados obtenidos por gráficos predecesores en los cuales se varía el tamaño de la muestra, esta tesis plantea la posibilidad de obtener mejores resultados variando de forma adaptativa el número de variables involucradas en el control del proceso. Con ello lograr la reducción del ARL o promedio de muestras necesarias hasta que aparezca una señal de fuera de control, además reducir los costos asociados al muestreo utilizando la totalidad de variables involucradas en el proceso únicamente cuando sea necesario. Para poder lograr los objetivos planteados se hizo uso de técnicas de simulación, aplicación de cadenas de Markov y métodos heurísticos (algoritmos genéticos). Se desarrollaron programas informáticos que facilitaron el cálculo y la optimización del diseño de los gráficos de control propuestos, los cuales trabajan con dimensiones variables p1 y p (p1 < p), el primero gráfico denominado de Doble Dimensión (DDT2 ) y el segundo de Dimensión Variable (VDT2 ). Para mostrar los resultados se presentan tablas informativas, se realiza análisis comparativos con los resultados de los gráficos T 2 de Hotelling y MCUSUM y se hace un análisis de sensibilidad. Los gráficos propuestos, logran reducir el ARL fuera de control con respecto al gráfico de control T2 de Hotelling. Los ARL1 de los gráficos propuestos para todos los casos analizados presentan mejor rendimiento que los obtenidos por el gráfico T2 calculadocon solo las primeras p1 variables. En muchos casos el rendimiento de los gráficos DDT2 y VDT2 superan al rendimiento del gráfico T 2 conseguido con las p variables y MCUSUM con las p1 variables. Los gráficos de control propuestos logran reducir los costos asociados al muestreo. A medida que aumentan p1 y p el porcentaje de veces que se utilizan todas las variables va incrementando. Con las distancias d y d1 el efecto es contrario. Por este motivo, se puede afirmar que a pequeñas distancias y mayor cantidad de variables, se obtienen los porcentajes más altos (coste alto de muestreo, aunque más económico que utilizar todas las p variables). Por el contrario, cuando se consideran pocos parámetros y distancias mayores, éste porcentaje es bajo, reduciendo considerablemente los costos del muestreo.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013
2013-06-03
2013
2013-05-17
dc.type.none.fl_str_mv doctoral thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
AM
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://riunet.upv.es/handle/10251/29396
url https://riunet.upv.es/handle/10251/29396
dc.language.none.fl_str_mv Español
spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Reserva de todos los derechos
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Reserva de todos los derechos
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de València
publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de València
dc.source.none.fl_str_mv reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
instname:Universitat Politècnica de València (UPV)
instname_str Universitat Politècnica de València (UPV)
reponame_str RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
collection RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869421703015170048
score 15,300724