Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable

En la industria 4.0, la calidad de los productos es un factor que en gran medida define qué empresas compiten en el mercado. En este sentido el control estadístico de la calidad juega un rol fundamental ya que provee de estrategias para el análisis de datos atendiendo sus características. Con el avance de la tecnología y el desarrollo de instrumentos de medición más sofisticados, en la actualidad las empresas pueden disponer de datos sobre muchas variables. En estos contextos donde hay múltiples variables relacionadas entre sí, las herramientas estadísticas univariadas resultan insuficientes por lo que hay que recurrir a técnicas que contemplen la naturaleza multivariada de las variables para un análisis conjunto de las mismas. Cuando se desea estudiar, controlar y mejorar un proceso se utilizan gráficos de control que permiten identificar (con un cierto riesgo) si el proceso es estable o no en el tiempo. En el caso que las variables se comporten como una normal multivariada se analiza el vector de medias y la matriz de variancias y covariancias mediante los gráficos T2 y variancia generalizada. La dificultad que se deriva de utilizar gráficos de control multivariados es definir cuál o cuáles variables están ocasionando que un punto se encuentre fuera de los límites de control ya que a simple vista no se puede determinar. Para esto se utiliza una alternativa que estudia la contribución de las variables a esos puntos basándose en el análisis de componentes principales. Esto permite establecer sobre qué variables hay que actuar para que el proceso se mantenga bajo control. En este trabajo esta alternativa permite detectar las variables responsables de que una producción de tubos de fibra de carbono se encuentre fuera de control.

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Catalano, Mara, Re, Juan Pablo, Dillon, Justina
Format: Fil: Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. biblioteca
Language:spa
Published: 2020-10
Subjects:Gráficos de control multivariados, Puntos fuera de control, Análisis de contribución.,
Online Access:http://hdl.handle.net/11086/16910
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id dig-unc-ar-11086-16910
record_format koha
spelling dig-unc-ar-11086-169102023-08-30T13:14:17Z Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable Catalano, Mara Re, Juan Pablo Dillon, Justina Gráficos de control multivariados Puntos fuera de control Análisis de contribución. Fil: Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Fil: Fil: Re, Juan Pablo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Fil: Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. En la industria 4.0, la calidad de los productos es un factor que en gran medida define qué empresas compiten en el mercado. En este sentido el control estadístico de la calidad juega un rol fundamental ya que provee de estrategias para el análisis de datos atendiendo sus características. Con el avance de la tecnología y el desarrollo de instrumentos de medición más sofisticados, en la actualidad las empresas pueden disponer de datos sobre muchas variables. En estos contextos donde hay múltiples variables relacionadas entre sí, las herramientas estadísticas univariadas resultan insuficientes por lo que hay que recurrir a técnicas que contemplen la naturaleza multivariada de las variables para un análisis conjunto de las mismas. Cuando se desea estudiar, controlar y mejorar un proceso se utilizan gráficos de control que permiten identificar (con un cierto riesgo) si el proceso es estable o no en el tiempo. En el caso que las variables se comporten como una normal multivariada se analiza el vector de medias y la matriz de variancias y covariancias mediante los gráficos T2 y variancia generalizada. La dificultad que se deriva de utilizar gráficos de control multivariados es definir cuál o cuáles variables están ocasionando que un punto se encuentre fuera de los límites de control ya que a simple vista no se puede determinar. Para esto se utiliza una alternativa que estudia la contribución de las variables a esos puntos basándose en el análisis de componentes principales. Esto permite establecer sobre qué variables hay que actuar para que el proceso se mantenga bajo control. En este trabajo esta alternativa permite detectar las variables responsables de que una producción de tubos de fibra de carbono se encuentre fuera de control. Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Fil: Re, Juan Pablo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. 2020-11-25T06:35:55Z 2020-11-25T06:35:55Z 2020-10 poster http://hdl.handle.net/11086/16910 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
institution UNC AR
collection DSpace
country Argentina
countrycode AR
component Bibliográfico
access En linea
databasecode dig-unc-ar
tag biblioteca
region America del Sur
libraryname Biblioteca 'Ing. Agrónomo Moisés Farber' de la Facultad de Ciencias Agropecuarias
language spa
topic Gráficos de control multivariados
Puntos fuera de control
Análisis de contribución.
Gráficos de control multivariados
Puntos fuera de control
Análisis de contribución.
spellingShingle Gráficos de control multivariados
Puntos fuera de control
Análisis de contribución.
Gráficos de control multivariados
Puntos fuera de control
Análisis de contribución.
Catalano, Mara
Re, Juan Pablo
Dillon, Justina
Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
description En la industria 4.0, la calidad de los productos es un factor que en gran medida define qué empresas compiten en el mercado. En este sentido el control estadístico de la calidad juega un rol fundamental ya que provee de estrategias para el análisis de datos atendiendo sus características. Con el avance de la tecnología y el desarrollo de instrumentos de medición más sofisticados, en la actualidad las empresas pueden disponer de datos sobre muchas variables. En estos contextos donde hay múltiples variables relacionadas entre sí, las herramientas estadísticas univariadas resultan insuficientes por lo que hay que recurrir a técnicas que contemplen la naturaleza multivariada de las variables para un análisis conjunto de las mismas. Cuando se desea estudiar, controlar y mejorar un proceso se utilizan gráficos de control que permiten identificar (con un cierto riesgo) si el proceso es estable o no en el tiempo. En el caso que las variables se comporten como una normal multivariada se analiza el vector de medias y la matriz de variancias y covariancias mediante los gráficos T2 y variancia generalizada. La dificultad que se deriva de utilizar gráficos de control multivariados es definir cuál o cuáles variables están ocasionando que un punto se encuentre fuera de los límites de control ya que a simple vista no se puede determinar. Para esto se utiliza una alternativa que estudia la contribución de las variables a esos puntos basándose en el análisis de componentes principales. Esto permite establecer sobre qué variables hay que actuar para que el proceso se mantenga bajo control. En este trabajo esta alternativa permite detectar las variables responsables de que una producción de tubos de fibra de carbono se encuentre fuera de control.
format Fil: Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.
topic_facet Gráficos de control multivariados
Puntos fuera de control
Análisis de contribución.
author Catalano, Mara
Re, Juan Pablo
Dillon, Justina
author_facet Catalano, Mara
Re, Juan Pablo
Dillon, Justina
author_sort Catalano, Mara
title Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
title_short Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
title_full Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
title_fullStr Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
title_full_unstemmed Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
title_sort análisis estadístico de un proceso multivariado no estable
publishDate 2020-10
url http://hdl.handle.net/11086/16910
work_keys_str_mv AT catalanomara analisisestadisticodeunprocesomultivariadonoestable
AT rejuanpablo analisisestadisticodeunprocesomultivariadonoestable
AT dillonjustina analisisestadisticodeunprocesomultivariadonoestable
_version_ 1775946948500520960