Uso de los índices de capacidad fuzzy como estrategia para evaluar los resultados de la prueba saber pro de los programas de pregrado de la facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba

Los índices de capacidad de procesos (ICP) son una herramienta clave para comprender la capacidad de los procesos con miras a su mejoramiento, puesto que son estadísticas resumidas que miden el rendimiento real o potencial de las características del proceso en relación con el objetivo y los límites...

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Autores:
Llorente Espitia, Daniel Esteban
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/6762
Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6762
Palabra clave:
Control estadístico de procesos
Índices de capacidad de procesos difusos
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Método de ranking
Prueba Saber PRO
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description Los índices de capacidad de procesos (ICP) son una herramienta clave para comprender la capacidad de los procesos con miras a su mejoramiento, puesto que son estadísticas resumidas que miden el rendimiento real o potencial de las características del proceso en relación con el objetivo y los límites de especificación (Mohammad et al., 2011). Un ICP resume cuantitativamente el comportamiento de una característica de un producto o proceso en relación con las especificaciones. Por otra parte, otra característica que tienen los ICP tradicionales, es que tanto los límites de especificación a validar como las mediciones tomadas, corresponden a números concretos. No obstante, en la práctica hay procesos asociados a incertidumbre (Parchami et al., 2016), que conllevan al uso los números difusos, los cuales son una generalización de un número real concreto, en el sentido de que no se refiere a un único valor, sino a un conjunto conectado de valores posibles. En este trabajo, se propone y aplica una metodología basada en la fusión de la teoría del control estadístico de la calidad y la lógica difusa, para monitorear y evaluar la capacidad que tienen los programas de pregrado de la Facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba, para cumplir con los limites de especificación dados en el Acuerdo N◦104, donde se define el plan de estímulos a los mejores resultados Saber PRO. Así como la capacidad de superar los mejores puntajes globales promedios obtenidos por programas Nacionales afines.
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No obstante, en la práctica hay procesos asociados a incertidumbre (Parchami et al., 2016), que conllevan al uso los números difusos, los cuales son una generalización de un número real concreto, en el sentido de que no se refiere a un único valor, sino a un conjunto conectado de valores posibles. En este trabajo, se propone y aplica una metodología basada en la fusión de la teoría del control estadístico de la calidad y la lógica difusa, para monitorear y evaluar la capacidad que tienen los programas de pregrado de la Facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba, para cumplir con los limites de especificación dados en el Acuerdo N◦104, donde se define el plan de estímulos a los mejores resultados Saber PRO. Así como la capacidad de superar los mejores puntajes globales promedios obtenidos por programas Nacionales afines.Resumen XAgradecimientos XIIIntroducción 11. Fundamentación 51.1. Índices de capacidad de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.1.1. Índice de Capacidad potencial Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.1.2. Índices de Capacidad con especificación unilateral . . . . . . . . . . . . . 71.1.3. Índice de capacidad real del proceso Cpk . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.1.4. Índice de Taguchi Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.2. Lógica difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.2.1. Definición de la lógica difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.2.2. Conjuntos clásicos y difusos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.2.3. α-cortes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111.2.4. Números triangulares y trapezoidales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.2.5. Magnitud de números trapezoidales y triangulares . . . . . . . . . . . . . 131.2.6. Enfoque de Buckley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141.3. Estimación de índices de Capacidad de procesos difusos . . . . . . . . . . . . . . 141.3.1. Enfoque tradicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.3.1.1. Estimación difusa para Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.3.1.2. Estimación difusa para Cpk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.3.1.3. Estimación difusa para Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.3.1.4. Algoritmo para obtener los ICP difusos . . . . . . . . . . . . . . 171.3.2. Enfoque no tradicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.3.2.1. Estimación difusa de los índices Cp, Cpu, Cpl y Cpk . . . . . . . 181.3.2.2. Estimación difusa del índice Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . 191.4. Prueba Saber PRO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211.4.1. Puntaje por módulo y puntaje global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221.4.2. Percentil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231.4.3. Niveles de desempeño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232. Estado del arte 253. Estimación del C*pm para evaluar los resultados de la prueba Saber PRO 263.1. Etapa 1: Búsqueda, depuración y filtración de bases de datos. . . . . . . . . . . 273.2. Etapa 2: Validación de supuestos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.3. Etapa 3: Estimación del C∗pm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.4. Etapa 4: Análisis de los resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324. Resultados 334.1. Etapa 1: Búsqueda, depuración y filtración de bases de datos . . . . . . . . . . . 334.2. Etapa 2: Validación de supuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.3. Etapas 3 y 4: Estimación y análisis de resultados C∗pm . . . . . . . . . . . . . . . 364.3.1. Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374.3.1.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374.3.1.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394.3.1.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.3.1.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424.3.1.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.3.1.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454.3.2. Escenario 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.3.2.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.3.2.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484.3.2.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504.3.2.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.3.2.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.3.2.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.3.3. Escenario 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.3.3.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.3.3.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.3.3.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 594.3.3.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.3.3.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614.3.3.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 634.3.4. Escenario 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 644.3.4.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 654.3.4.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664.3.4.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 684.3.4.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 704.3.4.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 714.3.4.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735. Conclusiones y recomendaciones 755.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76A. Estimaciones de C∗pm para los α−cortes 80B. Mejores puntajes globales promedios a nivel Nacional 93PregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Uso de los índices de capacidad fuzzy como estrategia para evaluar los resultados de la prueba saber pro de los programas de pregrado de la facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de CórdobaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Control estadístico de procesosÍndices de capacidad de procesos difusosLógica difusaMétodo de rankingPrueba Saber PROStatistical process controlFuzzy process capabilityFuzzy logicRanking methodSaber PRO testFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaAlmache, J. 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