Monitoreo de datos binomiales con límites de control dinámicos cuando el tamaño de muestra varía en el tiempo

El control estadístico de procesos (CEP) se ha venido implementando desde hace algún tiempo en muchas áreas, incluidas aplicaciones relacionadas con la industria, la gestión de operaciones, servicios, y salud, entre otros, siendo las cartas de control una de las herramientas más utilizadas. En mucho...

Full description

Autores:
Blanco Muñoz, Javier Andres
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/4108
Palabra clave:
Control estadístico de procesos
Carta de control para atributos p
Carta de control EWMAG
Límites de control dinámicos
Tamaños de muestra en línea
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description El control estadístico de procesos (CEP) se ha venido implementando desde hace algún tiempo en muchas áreas, incluidas aplicaciones relacionadas con la industria, la gestión de operaciones, servicios, y salud, entre otros, siendo las cartas de control una de las herramientas más utilizadas. En muchos de estos casos, las características relacionadas con la calidad no se puede representar con una variable cuantitativa continua que fuese el resultado de una medición, por ejemplo, como la longitud, el peso o el tiempo. Por lo que puede ser necesario o conveniente, usar conteos de los productos o servicios defectuosos o no conformes de una muestra aleatoria de n elementos, como indicador de si un proceso está bajo control o no. En estos casos, por lo general se supone que el recuento de productos no conformes es una variable aleatoria binomial con parámetros n y p, donde p es la fracción real de productos no conformes producidos y n el tamaño de la muestra. La carta de control Shewhart para atributos p es la carta de control que tradicionalmente se ha utilizado para monitorear recuentos binomiales. Sin embargo, el diseño de esta carta se basa en alguno supuestos distribucionales que en muchas ocasiones no se cumplen, tales como el supuesto de aproximación a la normalidad sobre las fracciones observadas y el supuesto de independencia entre las observaciones. En esta investigación se estudia el uso de límites de control dinámicos en el monitoreo de datos binomiales, y comparamos el desempeño de esta carta con el de la carta p tradicional. Los estudios muestran un desempeño superior de la carta propuesta, teniendo en cuenta como medida de desempeño la métrica ARL.
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En estos casos, por lo general se supone que el recuento de productos no conformes es una variable aleatoria binomial con parámetros n y p, donde p es la fracción real de productos no conformes producidos y n el tamaño de la muestra. La carta de control Shewhart para atributos p es la carta de control que tradicionalmente se ha utilizado para monitorear recuentos binomiales. Sin embargo, el diseño de esta carta se basa en alguno supuestos distribucionales que en muchas ocasiones no se cumplen, tales como el supuesto de aproximación a la normalidad sobre las fracciones observadas y el supuesto de independencia entre las observaciones. En esta investigación se estudia el uso de límites de control dinámicos en el monitoreo de datos binomiales, y comparamos el desempeño de esta carta con el de la carta p tradicional. Los estudios muestran un desempeño superior de la carta propuesta, teniendo en cuenta como medida de desempeño la métrica ARL.Resumen................................................................................................................... VAgradecimientos ................................................................................................... VIIIntroducción ............................................................................................................... 11. Marco teórico ........................................................................................................ 31.1. Calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2. Control estadístico de procesos (CEP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.1. Planeamiento de la calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.2.2. Inspección de la calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.2.2.1. Índices de capacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3. Cartas de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.3.1. Cartas tipo Shewhart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.3.1.1. Cartas de control para variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.3.1.2. Cartas de control para atributos . . . . . . . . . . . . . . . . . 131.3.2. Cartas CUSUM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.3.2.1. La carta CUSUM tabular o algorítmica para monitorear la media del proceso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.3.2.2. Carta CUSUM para la dispersión del proceso . . . . . . . . . . 171.3.3. Cartas EWMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.3.3.1. La carta EWMAG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191.4. Longitud promedio de corridas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212. Estado del arte ...............................................................................................243. Carta EWMAG-B ............................................................................................... 284. Estudio de simulación y resultados.............................................................. 315. Aplicación........................................................................................................... 366. Conclusiones y recomendaciones ................................................................426.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43A. Algoritmo ...............................................................................................47B. Código de simulación en R ..............................................................49PregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2021https://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_abf2Monitoreo de datos binomiales con límites de control dinámicos cuando el tamaño de muestra varía en el tiempoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Control estadístico de procesosCarta de control para atributos pCarta de control EWMAGLímites de control dinámicosTamaños de muestra en líneaStatistical process controlControl chart for attributes pEWMAG control chartDynamic control limitsInline sample sizesFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaAbbas, Z., Nazir, H. Z., Akhtar, N., Abid, M., & Riaz, M. (2020). On designing an efficient control chart to monitor fraction nonconforming. Quality and Reliability Engineering International, 36(2):547{564.Ayta¸co˘glu, B. & Woodall, W. H. (2019). Dynamic probability control limits for cusum charts for monitoring proportions with time-varying sample sizes. Quality and Reliability Engineering International, 36(2):592{603.Gan, F. (1990). Monitoring observations generated from a binomial distribution using modified exponentially weighted moving average control chart. Journal of Statistical Computation and Simulation, 37(1-2):45{60.Montgomery, D. C. (2007). Introduction to statistical quality control. John Wiley & Sons.Morales, V. H. & Vargas, J. A. (2017). Monitoring Aggregated Poisson Data for Processes with Time-Varying Sample Sizes. Revista Colombiana de Estadística, 40(2):243{262.Quesenberry, C. P. (1990). Spc binomial q-charts for short or long runs. Technical report, North Carolina State University. 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