Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad

Autores
Righetti, Andrea F.; Joekes, Silvia; Smrekar, Marcelo
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.
En procesos de fabricación de alta calidad, caracterizados por la presencia de una gran cantidad de unidades conformes (sin defectos), los tradicionales gráficos "c" subestima la dispersión observada en los datos. Como consecuencia de ello, los límites de control pueden resultar inadecuadamente estrechos lo que conduce a una mayor tasa de falsas alarmas en la detección de señales fuera de control. Con el fin de resolver esta dificultad, diversos investigadores han desarrollado algunos modelos alternativos para monitorear el número de disconformidades por unidad, basados en una modificación de la distribución Poisson para tratar la sobredispersión. En este trabajo se consideran los modelos Poisson, Poisson generalizado (PG), Zero Inflated Poisson (ZIP) y Zero Inflated Binomial Negativa (ZIBN). Estos modelos se analizan y comparan utilizando modelos lineales generalizados para la estimación de los parámetros. Para la selección del "mejor modelo" se emplea el criterio de información de Akaike (AIC). Se indica la performance de los procedimientos en base al cálculo de la longitud media de corrida (ARL). Finalmente se muestra la aplicación a un proceso industrial, con análisis y discusión de los resultados.
Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.
Estadística y Probabilidad
Materia
Proceso de alta calidad
Distribución Zero Inflated Poisson (ZIP)
Control estadístico de procesos
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:11086/26496
Acceder
id RDUUNC_fe89775342edaf06c3ccde2b17970285
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/26496
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidadRighetti, Andrea F.Joekes, SilviaSmrekar, MarceloProceso de alta calidadDistribución Zero Inflated Poisson (ZIP)Control estadístico de procesosFil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.En procesos de fabricación de alta calidad, caracterizados por la presencia de una gran cantidad de unidades conformes (sin defectos), los tradicionales gráficos "c" subestima la dispersión observada en los datos. Como consecuencia de ello, los límites de control pueden resultar inadecuadamente estrechos lo que conduce a una mayor tasa de falsas alarmas en la detección de señales fuera de control. Con el fin de resolver esta dificultad, diversos investigadores han desarrollado algunos modelos alternativos para monitorear el número de disconformidades por unidad, basados en una modificación de la distribución Poisson para tratar la sobredispersión. En este trabajo se consideran los modelos Poisson, Poisson generalizado (PG), Zero Inflated Poisson (ZIP) y Zero Inflated Binomial Negativa (ZIBN). Estos modelos se analizan y comparan utilizando modelos lineales generalizados para la estimación de los parámetros. Para la selección del "mejor modelo" se emplea el criterio de información de Akaike (AIC). Se indica la performance de los procedimientos en base al cálculo de la longitud media de corrida (ARL). Finalmente se muestra la aplicación a un proceso industrial, con análisis y discusión de los resultados.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estadística y Probabilidad2015-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf2451-8131http://hdl.handle.net/11086/26496spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-10-23T11:15:16Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/26496Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-10-23 11:15:16.684Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
title Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
spellingShingle Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
Righetti, Andrea F.
Proceso de alta calidad
Distribución Zero Inflated Poisson (ZIP)
Control estadístico de procesos
title_short Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
title_full Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
title_fullStr Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
title_full_unstemmed Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
title_sort Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad
dc.creator.none.fl_str_mv Righetti, Andrea F.
Joekes, Silvia
Smrekar, Marcelo
author Righetti, Andrea F.
author_facet Righetti, Andrea F.
Joekes, Silvia
Smrekar, Marcelo
author_role author
author2 Joekes, Silvia
Smrekar, Marcelo
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Proceso de alta calidad
Distribución Zero Inflated Poisson (ZIP)
Control estadístico de procesos
topic Proceso de alta calidad
Distribución Zero Inflated Poisson (ZIP)
Control estadístico de procesos
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.
En procesos de fabricación de alta calidad, caracterizados por la presencia de una gran cantidad de unidades conformes (sin defectos), los tradicionales gráficos "c" subestima la dispersión observada en los datos. Como consecuencia de ello, los límites de control pueden resultar inadecuadamente estrechos lo que conduce a una mayor tasa de falsas alarmas en la detección de señales fuera de control. Con el fin de resolver esta dificultad, diversos investigadores han desarrollado algunos modelos alternativos para monitorear el número de disconformidades por unidad, basados en una modificación de la distribución Poisson para tratar la sobredispersión. En este trabajo se consideran los modelos Poisson, Poisson generalizado (PG), Zero Inflated Poisson (ZIP) y Zero Inflated Binomial Negativa (ZIBN). Estos modelos se analizan y comparan utilizando modelos lineales generalizados para la estimación de los parámetros. Para la selección del "mejor modelo" se emplea el criterio de información de Akaike (AIC). Se indica la performance de los procedimientos en base al cálculo de la longitud media de corrida (ARL). Finalmente se muestra la aplicación a un proceso industrial, con análisis y discusión de los resultados.
Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.
Estadística y Probabilidad
description Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv 2451-8131
http://hdl.handle.net/11086/26496
identifier_str_mv 2451-8131
url http://hdl.handle.net/11086/26496
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1846785218886762496
score 12.982451

Publicaciones similares