Pypcapability: un módulo en python para evaluar estadísticamente la capacidad de un proceso

Las industrias deben analizar la capacidad de sus procesos para cumplir con las especificaciones de los productos, y así poder decidir si es necesario tomar acciones de mejoramiento. Generalmente, esto se hace mediante los índices de capacidad de procesos (ICP), quienes proporcionan una estimación n...

Full description

Autores:
Martínez Chamorro, Rolando Daniel
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/6441
Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6441
Palabra clave:
Índice de capacidad de procesos
Intervalo de confianza
Carta de control Shewhart
Python
Process capability
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Specification limits
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License
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description Las industrias deben analizar la capacidad de sus procesos para cumplir con las especificaciones de los productos, y así poder decidir si es necesario tomar acciones de mejoramiento. Generalmente, esto se hace mediante los índices de capacidad de procesos (ICP), quienes proporcionan una estimación numérica de dicha capacidad. Dado que este análisis se realiza de manera rutinaria en las industrias, es necesario tener acceso a herramientas computacionales que estén soportadas en una teoría estadística sólida y que sean de fácil manejo. En este trabajo se formula y desarrolla un nuevo modulo en Python, denominado PyPCapability, que facilita y dinamiza el análisis de la capacidad de los procesos, con un Entorno de programación básica para el usuario, que acompaña a este desde el proceso de validación de los supuestos hasta la estimación puntual y por intervalo de los ICP tradicionales. Adicionalmente, el módulo proporciona una ayuda en la interpretación de los resultados estadísticos obtenidos en cada etapa del análisis, y tiene implementados nuevas metodologías estadísticas para la verificación del control de los procesos. Los resultados hallados al examinar la viabilidad de PyPCapability usando datos reales, demuestran que ´este es un mecanismo útil y confiable para aplicar en las industrias.
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En este trabajo se formula y desarrolla un nuevo modulo en Python, denominado PyPCapability, que facilita y dinamiza el análisis de la capacidad de los procesos, con un Entorno de programación básica para el usuario, que acompaña a este desde el proceso de validación de los supuestos hasta la estimación puntual y por intervalo de los ICP tradicionales. Adicionalmente, el módulo proporciona una ayuda en la interpretación de los resultados estadísticos obtenidos en cada etapa del análisis, y tiene implementados nuevas metodologías estadísticas para la verificación del control de los procesos. Los resultados hallados al examinar la viabilidad de PyPCapability usando datos reales, demuestran que ´este es un mecanismo útil y confiable para aplicar en las industrias.Resumen VIAgradecimientos VIIIIntroducción 11. Marco teórico 31.1. Calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2. Control estadístico de procesos (CEP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.1. Planeamiento de la calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.2.2. Inspección de la calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3. Índices de capacidad de procesos (ICP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3.1. Índice de Capacidad Potencial (CP ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.3.2. Índices de capacidad con especificación unilateral . . . . . . . . . . . . . 91.3.3. Índice de capacidad real del proceso (CPK) . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.3.4. Índice K . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.3.5. Índice de Taguchi Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111.3.6. ICP C′′pmk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131.4. Cartas de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.4.1. Carta Shewhart X - S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.4.2. Toma de decisiones en la carta de control. . . . . . . . . . . . . . . . . . 192. Estado del arte 203. Descripción del módulo PyPCapability 223.1. Instalación del paquete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.2. Lectura de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243.3. Descripción detallada del módulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253.3.1. Validación de supuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.3.1.1. Normalidad de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.3.1.2. Proceso bajo control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.3.2. Submódulo IC1.Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.3.3. Submódulo de IC2.Cpul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.3.4. Submódulo IC3.Cpk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.3.5. Submódulo IC4.k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.3.6. Submódulo IC5.Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.3.7. Índices de capacidad agrupados IC6.agrupados . . . . . . . . . . . . . . 353.3.8. Submódulo IC0.Cpmk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.3.9. Visualización global de los resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384. Evaluación 404.1. Límites de especificación simétricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.2. Límites de especificación asimétricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665. Conclusiones y recomendaciones 775.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78PregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_f1cfPypcapability: un módulo en python para evaluar estadísticamente la capacidad de un procesoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Índice de capacidad de procesosIntervalo de confianzaCarta de control ShewhartPythonProcess capabilityShewhart control chartSpecification limitsPythonFacultad de Ciencias BásicasMontería - CórdobaEstadísticaArcidiniaco, G. & Nuzzi, S. (2017). 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Bogotá: Editorial Universidad Nacional de Colombia.PublicationORIGINALmartinezchamorrorolandodaniel.pdfmartinezchamorrorolandodaniel.pdfapplication/pdf3597992https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/54490e92-ce75-4310-ac79-7f5cd595f882/download5273a0479011cc1cead26123e6fddafdMD51Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf253918https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/17b6a63b-6ba0-4f0d-a669-459cc2c219d8/downloadf59eb917c9c54fccf8d33fac0d185303MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/298f8e51-1a3e-4ce5-a3ca-86db92015037/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD55TEXTmartinezchamorrorolandodaniel.pdf.txtmartinezchamorrorolandodaniel.pdf.txtExtracted texttext/plain100858https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/1061d38a-ebdd-4afa-bf60-435098c8968e/download44c1fce10b71dbf3fcc63114c2f395bdMD56Formato de autorización.pdf.txtFormato de autorización.pdf.txtExtracted 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