Gráficos de control con muestreo simple y doble para la proporción de ítems no conformes en procesos de alta calidad

Autores
Joekes, Silvia; Smrekar, Marcelo; Pimentel Barbosa, Emanuel
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística; Argentina.
Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.
Fil: Pimentel Barbosa, Emanuel. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Departamento de Estatística; Brazil.
Actualmente hay situaciones en la producción industrial en la que los procesos, especialmente debido a los avances tecnológicos, han alcanzado muy altos estándares de calidad. Estosprocesos se conocen como procesos de alta calidady se caracterizan por tener unafracción de productos no conformesgeneralmente muy pequeña y tamaños de muestra no suficientemente grandes. Cuando esto sucede, los gráficos de control convencionales tienen serios inconvenientes para detectar disminuciones en los valores de pproduciendo un exceso de falsas alarmas. Basado en esta dificultad, los autores desarrollaron un gráfico p mejorado que mostró un beneficio considerable sobre el gráfico phabitual para atributos. Sin embargo, el gráfico pmejorado fracasa en la detección de incrementos pequeños en los parámetros delproceso. En esta situación, una alternativa la constituyen los gráficos de control con muestreo doble (MD) que le dan al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisión. En este trabajo se muestran los beneficios del gráfico pmejorado con muestreo doble evaluados en términos de eficacia estadística (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gráfico con muestreo simple. Además, se presentan tablas para la elección adecuada del plan de muestreo doble.El trabajo incluye una aplicación con datos reales.
Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística; Argentina.
Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.
Fil: Pimentel Barbosa, Emanuel. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Departamento de Estatística; Brazil.
Estadística y Probabilidad
Materia
Gráficos de control
Muestreo doble
Procesos de alta calidad
Proporción de No-conformes
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/17328
Acceder
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Actualmente hay situaciones en la producción industrial en la que los procesos, especialmente debido a los avances tecnológicos, han alcanzado muy altos estándares de calidad. Estosprocesos se conocen como procesos de alta calidady se caracterizan por tener unafracción de productos no conformesgeneralmente muy pequeña y tamaños de muestra no suficientemente grandes. Cuando esto sucede, los gráficos de control convencionales tienen serios inconvenientes para detectar disminuciones en los valores de pproduciendo un exceso de falsas alarmas. Basado en esta dificultad, los autores desarrollaron un gráfico p mejorado que mostró un beneficio considerable sobre el gráfico phabitual para atributos. Sin embargo, el gráfico pmejorado fracasa en la detección de incrementos pequeños en los parámetros delproceso. En esta situación, una alternativa la constituyen los gráficos de control con muestreo doble (MD) que le dan al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisión. En este trabajo se muestran los beneficios del gráfico pmejorado con muestreo doble evaluados en términos de eficacia estadística (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gráfico con muestreo simple. Además, se presentan tablas para la elección adecuada del plan de muestreo doble.El trabajo incluye una aplicación con datos reales.
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