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:
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- 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
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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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Abbas, T., Qian, Z., Ahmad, S., & Riaz, M. (2016). On monitoring of linear profiles using Bayesian methods. Computers Industrial Engineering, 94, 245-268. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.02.007 Abbasi, S. A., Abbas, T., & Adegoke, N. A. (2021). Improved simple linear profi- ling method with application to chemical gas sensors. Quality and Reliability Engineering International, 37 (8), 3179-3191. https : / / doi .org / https : //doi.org/10.1002/qre.2902 Atashgar, K., & Zargarabadi, O. A. (2017). Monitoring multivariate profile data in plastic parts manufacturing industries: An intelligently data processing. Journal of Industrial Information Integration, 8, 38-48. https://doi.org/ https://doi.org/10.1016/j.jii.2017.06.003 Crowder, S. V., & Hamilton, M. D. (1992). An EWMA for Monitoring a Process Standard Deviation. Journal of Quality Technology, 24 (1), 12-21. https : //doi.org/10.1080/00224065.1992.11979369 Garcı́a, D. R. (2011). Cartas de control para datos funcionales [Tesis de maestrı́a, CIMAT] [Tesis de maestrı́a, Acceso Abierto, Sin Derechos Reservados]. http: //cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/327 Kang, L., & Albin, S. L. (2000). On-Line Monitoring When the Process Yields a Linear Profile. Journal of Quality Technology, 32 (4), 418-426. https://doi .org/10.1080/00224065.2000.11980027 Keunpyo Kim, M. A. M., & Woodall, W. H. (2003). On the Monitoring of Linear Profiles. Journal of Quality Technology, 35 (3), 317-328. https://doi.org/ 10.1080/00224065.2003.11980225 Mahmoud, M. A., & Woodall, W. H. (2004). Phase I Analysis of Linear Profiles With Calibration Applications. Technometrics, 46 (4), 380-391. https : / / doi.org/10.1198/004017004000000455 Mestek, O., Pavlı́k, J., & Suchánek, M. (1994). Multivariate control charts: Con- trol charts for calibration curves. Fresenius’ Journal of Analytical Chemistry, 350 (6), 344-351. https://doi.org/10.1007/BF00325603 Montgomery, D. (2012). Statistical Quality Control, 7th Edition. Wiley. https : //books.google.com.co/books?id=RgQcAAAAQBAJ Pulido, H. G., & de la Vara Salazar, R. (2013). Control Estadı́stico de la Calidad y Seis Sigma (3.a ed.) [Descatalogado]. McGraw-Hill. Riaz, M., Mahmood, T., Abbasi, S. A., Abbas, N., & Ahmad, S. (2017). Linear pro- file monitoring using EWMA structure under ranked set schemes. The Inter- national Journal of Advanced Manufacturing Technology, 91 (5), 2751-2775. https://doi.org/10.1007/s00170-016-9608-y S. Gupta, D. C. M., & Woodall, W. H. (2006). Performance evaluation of two methods for online monitoring of linear calibration profiles. International Journal of Production Research, 44 (10), 1927-1942. https://doi .org/10 .1080/00207540500409855 Sabahno, H., & Amiri, A. (2023). New statistical and machine learning based con- trol charts with variable parameters for monitoring generalized linear model profiles. Computers Industrial Engineering, 184, 109562. https://doi.org/ https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109562 Saeed, U., Mahmood, T., Riaz, M., & Abbas, N. (2018). Simultaneous monitoring of linear profile parameters under progressive setup. Computers Industrial Engineering, 125, 434-450. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ j.cie.2018.09.013 Saghaei, A., Mehrjoo, M., & Amiri, A. (2009). A CUSUM-based method for monito- ring simple linear profiles. The International Journal of Advanced Manufac- turing Technology, 45 (11), 1252-1260. https://doi.org/10.1007/s00170 -009-2063-2 Sayyad, A., Niaki, S. T. A., & Afshar-Najafi, B. (2017). A non-parametric approach to monitor simple linear profiles in phases I and II. Communications in Sta- tistics - Theory and Methods, 46 (11), 5203-5222. https : / / doi .org / 10 .1080/03610926.2015.1099668 Shojaee, M., Imani, D. M., Jafarian-Namin, S., & Haeri, A. (2022). Text mining, clustering, and forecasting horizons ahead in the field of quality and produc- tivity. International Journal of Productivity and Quality Management, 37 (4), 559-577. https://doi.org/10.1504/IJPQM.2022.127508 Shojaee, M., Noori, S., Jafarian-Namin, S., & Johannssen, A. (2024). Integration of production–maintenance planning and monitoring simple linear profiles via Hotelling’s T2 control chart and particle swarm optimization. Computers Industrial Engineering, 188, 109864. https://doi.org/https://doi.org/ 10.1016/j.cie.2023.109864 Sittón Candanedo, I., Rodrı́guez González, S., & Muñoz, L. (2019). Extracción de patrones para la Industria 4.0 a través de un modelo predictivo [BISITE Digital Innovation Hub, Universidad de Salamanca, España; GITCE, Uni- versidad Tecnológica de Panamá, Panamá]. I+D Tecnológico, 15 (2), 5-12. https://doi.org/10.33412/idt.v15.2.2232 Stover, F. S., & Brill, R. V. (1998). Statistical quality control applied to ion chroma- tography calibrations. 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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.ÍndiceLista de FigurasLista de TablasIntroducciónMarco TeóricoPerfiles Lineales SimplesMetodologı́aResultadosConclusiónReferenciasPregradoEstadístico(a)Monografíasapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaCopyright Universidad de Córdoba, 2024Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Monitoreo de perfiles lineales simples: teorı́a y aplicaciónTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextAbbas, T., Qian, Z., Ahmad, S., & Riaz, M. (2016). On monitoring of linear profiles using Bayesian methods. Computers Industrial Engineering, 94, 245-268. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.02.007Abbasi, S. A., Abbas, T., & Adegoke, N. A. (2021). Improved simple linear profi- ling method with application to chemical gas sensors. Quality and Reliability Engineering International, 37 (8), 3179-3191. https : / / doi .org / https : //doi.org/10.1002/qre.2902Atashgar, K., & Zargarabadi, O. A. (2017). Monitoring multivariate profile data in plastic parts manufacturing industries: An intelligently data processing. Journal of Industrial Information Integration, 8, 38-48. https://doi.org/ https://doi.org/10.1016/j.jii.2017.06.003Crowder, S. V., & Hamilton, M. D. (1992). An EWMA for Monitoring a Process Standard Deviation. Journal of Quality Technology, 24 (1), 12-21. https : //doi.org/10.1080/00224065.1992.11979369Garcı́a, D. R. (2011). 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Statistical Quality Control, 7th Edition. Wiley. https : //books.google.com.co/books?id=RgQcAAAAQBAJPulido, H. G., & de la Vara Salazar, R. (2013). Control Estadı́stico de la Calidad y Seis Sigma (3.a ed.) [Descatalogado]. McGraw-Hill.Riaz, M., Mahmood, T., Abbasi, S. A., Abbas, N., & Ahmad, S. (2017). Linear pro- file monitoring using EWMA structure under ranked set schemes. The Inter- national Journal of Advanced Manufacturing Technology, 91 (5), 2751-2775. https://doi.org/10.1007/s00170-016-9608-yS. Gupta, D. C. M., & Woodall, W. H. (2006). Performance evaluation of two methods for online monitoring of linear calibration profiles. International Journal of Production Research, 44 (10), 1927-1942. https://doi .org/10 .1080/00207540500409855Sabahno, H., & Amiri, A. (2023). New statistical and machine learning based con- trol charts with variable parameters for monitoring generalized linear model profiles. 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Universidad Nacional de Colombia.Monitoreo de perfilesControl estadístico de procesosEstadístico T² de HotellingPerfiles lineales simplesCartas de controlFase I y Fase II en SPCControl de calidad industrialAnálisis estadístico de perfilesProfile monitoringStatistical process controlHotelling's T² statisticSimple linear profilesControl chartsPhase I and Phase II in SPCIndustrial quality controlStatistical profile analysisPublicationORIGINALSebastián Camilo Díaz Osorio.pdfSebastián Camilo Díaz Osorio.pdfapplication/pdf1392252https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/094a43c9-fc5d-4cfa-839c-a6ca6e3f3216/download715b2d25bd1c32562ab6762f56794d50MD51AutorizaciónPublicación..pdfAutorizaciónPublicación..pdfapplication/pdf306027https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/79d4846e-8af1-41b5-b328-a668b173f0ab/download41c9db1441d3bc2489399895c500b55dMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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