Monitoreo de perfiles lineales simples: teorı́a y aplicación
Esta monografı́a presenta la teorı́a y los métodos estadı́sticos clásicos para el monitoreo de perfiles lineales simples, analizando y describiendo las metodologı́as utilizadas tanto en la Fase I como en la Fase II del control estadı́stico de procesos, esta teorı́a aunque tradicionalmente se ha apli...
- Autores:
-
Díaz Osorio, Sebastián Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/8813
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8813
https://repositorio.unicordoba.edu.co
- Palabra clave:
- Monitoreo de perfiles
Control estadístico de procesos
Estadístico T² de Hotelling
Perfiles lineales simples
Cartas de control
Fase I y Fase II en SPC
Control de calidad industrial
Análisis estadístico de perfiles
Profile monitoring
Statistical process control
Hotelling's T² statistic
Simple linear profiles
Control charts
Phase I and Phase II in SPC
Industrial quality control
Statistical profile analysis
- Rights
- openAccess
- License
- Copyright Universidad de Córdoba, 2024
Summary: | Esta monografı́a presenta la teorı́a y los métodos estadı́sticos clásicos para el monitoreo de perfiles lineales simples, analizando y describiendo las metodologı́as utilizadas tanto en la Fase I como en la Fase II del control estadı́stico de procesos, esta teorı́a aunque tradicionalmente se ha aplicado principalmente en calibración, este trabajo aporta gran valor al ilustrar su implementación en un sector poco explorado, como los sistemas de refrigeración industrial. A través del uso del estadı́stico T 2 de Hotelling y haciendo uso de datos simulados, se muestra la idoneidad del monitoreo de perfiles lineales simples para detectar desviaciones en los parámetros clave del proceso de enfriamiento, especı́ficamente en el intercepto (β0 ) y la pendiente (β1 ) del modelo de regresión lineal simple asociado a este campo de estudio, los resultados muestran que esta metodologı́a permite una detección temprana de anomalı́as, permitiendo ser utilizadas para programar el mantenimiento preventivo o correctivo, según la magnitud del cambio, y ası́ garantizar la calidad y seguridad del sistema. Con esta aplicación, se contribuye a ampliar el alcance del monitoreo de perfiles lineales simples, ofreciendo una herramienta eficaz para el control estadı́stico de procesos en el sector de la refrigeración industrial, donde previamente se han realizado pocas investigaciones en este ámbito. |
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