Estudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzy

La evaluación del grado de cumplimiento de las especificaciones de los procesos de producción, es una labor continua y de interés para distintas industrias para determinar si el proceso es valido en la producción de un articulo bajo ciertos requisitos de calidad prefijados. Para ello, una de las her...

Full description

Autores:
Mejía López, Einer David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/6685
Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6685
Palabra clave:
Conjunto difuso
Índices de capacidad de procesos
Estimación difusa
Intervalos de confianza
Fuzzy set
Process capability indices
Fuzzy estimation
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Rights
embargoedAccess
License
Copyright Universidad de Córdoba, 2022
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description La evaluación del grado de cumplimiento de las especificaciones de los procesos de producción, es una labor continua y de interés para distintas industrias para determinar si el proceso es valido en la producción de un articulo bajo ciertos requisitos de calidad prefijados. Para ello, una de las herramientas empleadas son los índices de capacidad de procesos, los cuales permiten evaluar la capacidad de un proceso. Se utilizan varias estadísticas como Cp, Cpk, Cpm y Cpmk para estimar la capacidad de un proceso que en la mayoría de los casos se supone que se tiene una muestra grande con población Normal. Cuando los límites de especificación o los estadísticos no son números concretos, la mejor elección es emplear un enfoque difuso para calcular dichos índices. Se realiza una revisión de la literatura sobre los índices de capacidad de procesos difusos y se encuentra que hasta la fecha, no se han explorado técnicas diferentes a los intervalos de confianza para elegir los números triangulares que intervienen en la construcción de los mismos. En esta investigación se calcula formalmente el Cpm, bajo enfoques distintos de construcción de los números triangulares USL, LSL y T, asumiendo a su vez la imprecisión de la media y dispersión del proceso. Este estudio se realiza vía simulación considerando las distribuciones Log − normal y Gamma debido a la variedad de formas asimétricas sesgadas positivamente y dos conjuntos de datos recolectados durante 27 semanas en la Universidad de Valparaíso-Chile para estudiar el efecto de estas selecciones en el desempeño de dicho índice. Los resultados hallados al examinar las diferentes formas de construcción de los números triangulares usando datos reales, demuestran que este es un enfoque útil y confiable para aplicar en las diferentes industrias.
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Cuando los límites de especificación o los estadísticos no son números concretos, la mejor elección es emplear un enfoque difuso para calcular dichos índices. Se realiza una revisión de la literatura sobre los índices de capacidad de procesos difusos y se encuentra que hasta la fecha, no se han explorado técnicas diferentes a los intervalos de confianza para elegir los números triangulares que intervienen en la construcción de los mismos. En esta investigación se calcula formalmente el Cpm, bajo enfoques distintos de construcción de los números triangulares USL, LSL y T, asumiendo a su vez la imprecisión de la media y dispersión del proceso. Este estudio se realiza vía simulación considerando las distribuciones Log − normal y Gamma debido a la variedad de formas asimétricas sesgadas positivamente y dos conjuntos de datos recolectados durante 27 semanas en la Universidad de Valparaíso-Chile para estudiar el efecto de estas selecciones en el desempeño de dicho índice. Los resultados hallados al examinar las diferentes formas de construcción de los números triangulares usando datos reales, demuestran que este es un enfoque útil y confiable para aplicar en las diferentes industrias.Resumen XIAgradecimientos XVIntroducción 11. Fundamentación 51.1. Índices de capacidad de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.2. Teoría Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.2.1. Conjuntos Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.2.2. α−Cortes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.2.3. Números Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.3. Índices de procesos de capacidad fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.4. Enfoque de estimación de Buckley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111.4.1. Algoritmo EDICP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.5. Estimación fuzzy del índice Cpm: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122. Estado del arte 153. Análisis del diferencial asociado al número triangular en el Cpm fuzzy 174. Estudio de simulación y resultados 234.1. Resultados para una distribución Gamma(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.2. Resultados para una distribución Lognormal(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314.3. Análisis de la Capacidad en el Cpm fuzzy de los datos simulados . . . . . . . . . . . 395. Aplicación 415.1. Estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415.2. Conjunto de datos para el estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435.2.1. Conjunto de datos I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435.2.2. Conjunto de datos II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435.2.3. Estadísticas descriptivas de los conjuntos de datos y pruebas de bondad de ajuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445.2.4. Capacidad del proceso Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 506. Conclusiones y recomendaciones 576.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 576.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58A. Código de simulación en R 63PregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_f1cfEstudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzyTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Conjunto difusoÍndices de capacidad de procesosEstimación difusaIntervalos de confianzaFuzzy setProcess capability indicesFuzzy estimationConfidence intervals.Facultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaA. Parchami, B. Sadeghpour-Gildeh, M. N., and Mashinchi, M. 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Information Sciences 172 (2005), 1–40.PublicationORIGINALMejia Lopez, Einer David.pdfMejia Lopez, Einer David.pdfapplication/pdf4827496https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/272c15c8-4b24-4b53-87c2-9341fdef9d88/downloadab094545a724a8339eb5d48121eeb0ebMD51Formato de Autorización.pdfFormato de Autorización.pdfapplication/pdf262866https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/db8d4f56-c8b5-4eb0-b8d1-5db4c43336a7/downloadd25a00c97f3a3c19b1de6a67fb9e01b4MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/5d144f5e-5322-4686-9a35-045880c0d1b0/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD53TEXTMejia Lopez, Einer David.pdf.txtMejia Lopez, Einer David.pdf.txtExtracted texttext/plain175527https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/033bb024-80a2-4772-b546-14612e3b58bb/download4055d4bba1910900656f95643d197235MD54Formato de Autorización.pdf.txtFormato de Autorización.pdf.txtExtracted 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