Evaluación de un algoritmo para la identificación de patrones no aleatorios, como herramienta de control estadístico de proceso, para la celda de manufactura de ejes en una empresa del sector metalmecánico (2011)
En ambientes productivos, un proceso fuera de control puede presentar patrones no naturales o no aleatorios en la característica de control. El reconocimiento de éstos patrones es una herramienta importante en el control estadístico de procesos. Los patrones no aleatorios pueden ser asociados con ciertas causas asignables que afectan el proceso. En este trabajo se propone un algoritmo de red neuronal artificial para identificar y clasificar los cinco patrones presentes en una referencia de eje: natural, tendencia creciente, tendencia decreciente, cíclico y sistemático. El funcionamiento del algoritmo propuesto fue evaluado por medio del Neural Network Toolbox de MATLAB, con datos generados por una macro-VBA de Excel, y posteriormente con datos reales del proceso de producción. Los resultados muestran que el algoritmo tiene una capacidad de identificación y clasificación superior al 92%.