Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica

Las cartas de control de procesos son herramientas utilizadas para monitorear el comportamiento que generan las causas asignables en un proceso. En este sentido, diferentes autores exponen desde diferentes perspectivas la manera de tratar el comportamiento de los datos o los resultados de la variabl...

Full description

Autores:
Madrid-Alvarez, Harold Manuel
García-Diaz, J. Carlos
Pulido-Rojano, Alexander D.
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Simón Bolívar
Repositorio:
Repositorio Digital USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/4333
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12442/4333
Palabra clave:
Cartas de control
Distribuciones asimétricas
Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
Cartas Shewart
Cartas EWMA
Cartas CUSUM
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
id USIMONBOL2_78af65ac44b9d5e42c868f1f25e7f27f
oai_identifier_str oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/4333
network_acronym_str USIMONBOL2
network_name_str Repositorio Digital USB
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
title Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
spellingShingle Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
Cartas de control
Distribuciones asimétricas
Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
Cartas Shewart
Cartas EWMA
Cartas CUSUM
title_short Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
title_full Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
title_fullStr Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
title_full_unstemmed Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
title_sort Enfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográfica
dc.creator.fl_str_mv Madrid-Alvarez, Harold Manuel
García-Diaz, J. Carlos
Pulido-Rojano, Alexander D.
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Madrid-Alvarez, Harold Manuel
García-Diaz, J. Carlos
Pulido-Rojano, Alexander D.
dc.subject.spa.fl_str_mv Cartas de control
Distribuciones asimétricas
Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
topic Cartas de control
Distribuciones asimétricas
Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
Cartas Shewart
Cartas EWMA
Cartas CUSUM
dc.subject.eng.fl_str_mv Cartas Shewart
Cartas EWMA
Cartas CUSUM
description Las cartas de control de procesos son herramientas utilizadas para monitorear el comportamiento que generan las causas asignables en un proceso. En este sentido, diferentes autores exponen desde diferentes perspectivas la manera de tratar el comportamiento de los datos o los resultados de la variable de calidad; cuando estos tienen un comportamiento asimétrico, así mismo se plantean diversas formas de construir cartas de control que vayan encaminadas a monitorear de manera óptima dicha variable. En este artículo se presenta una revisión del estado del arte de las cartas de control para el monitoreo de procesos industriales a partir de diferentes enfoques que proponen alternativas para el tratamiento de datos con comportamiento asimétrico. Los métodos revisados se ajustan los límites de control de acuerdo a las características propias del proceso y del enfoque que desarrollan.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-11-13T15:10:01Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-11-13T15:10:01Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2019
dc.type.spa.fl_str_mv article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12442/4333
url https://hdl.handle.net/20.500.12442/4333
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.publisher.spa.fl_str_mv Memorias de la Décima Octava Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática (CISCI 2019)
institution Universidad Simón Bolívar
dc.source.bibliographicCitation.spa.fl_str_mv E. A. Chavarro S y J. A. Vargas N, «GRÁFICOS DE CONTROL PARA LA MEDIA DE UN PROCESO EN POBLACIONES CON DISTRIBUCIÓN ASIMÉTRICA,» Revista Colombiana de Estadística, vol. 2, pp. 29-44, 2000.
V. D. Estruch, F, V. Gregori, G y A. Sapena, P, Lecciones de estadística, Valencia, España: Universidad Politécnica de Valencia, 2011.
A. Quintana y L. García, «Diseño y performance de la carata de control CUSUM Weibull bilateral para individuales. Comparación con la crta Cusum normal ante la presencia de procesos Weibull,» Encuentro Regional Argentino Brasileño de Investigación Operativa XXIII ENDIO-XXI EPIO-II ERABIO, pp. 213-232, 2010.
A. E. Quintana , M. V. Pisani y R. N. Casal, «Desempeño de cartas de control estadístico con límites bilaterales de probabilidad para monitorear procesos Weibull en mantenimiento,» Ingeniería Investigación y Tecnología, vol. XVI, nº 1, pp. 143-156, 2015.
F. Eljach, G. Penagos y R. P. Peña-Baena Niebles, «Evaluación del uso de las cartas de control X, EWMA y CUSUM en un sistema de control de calidad para procesos no correlacionados,» Ingeniería & Desarrollo, pp. 35-44, 2006.
A. Pulido Rojano, Nuevas estrategias de optimización en Procesos de pesaje multicabezal., Valencia, 2017.
C. M. Camelo, H. F. López y A. J. Zambrano, «Eficiencia de los gráficos de control bajo supuestos de no normalidad,» Cuadernos de Estadística Aplicada, vol. I, nº 1, pp. 39-57, 2014.
dc.source.bibliographicCitation.eng.fl_str_mv J. C. García-Diaz y A. Pulido-Rojano, «Monitoring and control of the multihead weighing process through a modified control chart1,» DYNA, vol. 84, nº 200, pp. 135-142, 2017.
I. W. Burr, «Cumulative frequency functions,» The Annals of mathematical statistics, vol. 13, nº 2, pp. 215- 232, 1942.
R. Noorossana, M. Toosheghanian y F. Masoumi Gazaneh, «Using genetic algorithm and response surface methodology for statistically constrained optimization of VSI X-bar control charts under multiple assignable causes and non-normality,» International Jorunal Adv Manuf Technol, vol. 67, pp. 2325-2342, 2013.
C. Huifen y K. Wei-Lun, «Comparisons of the symmetric and asymmetric control limits for X and R charts,» Computers & Industrial Engineering, vol. 59, pp. 903- 910, 2010.
Y. L. Lio y C. Park, «A Bootstrap Control Chart for Birnbaum Saunders Percentiles,» QUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL, pp. 585-600, 2008.
M. B. Khoo y A. M. Atta, «An EWMA control chart for monitoring the mean of skewed populations using weighted variance,» Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM 2008), pp. 218-223, 2008.
W. Hai-yu y X. Ji-chao, «Statistical Process Control for Small Shifts Based on Skewed Distribution,» Management Science and Engineering, 2007. ICMSE 2007. International Conference , pp. 543-548, 2007.
F. Choobineh y J. L. Ballard, «Control-Limits of QC Charts for Skewed Distributions Using Weighted- Variance,» IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY, pp. 473-477, 1986.
Y. S. Chang y D. S. Bai, «A Multivariate T2 Control Chart for Skewed Populations Using Weighted Standard Deviations,» QUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL, nº 20, pp. 31-46, 2004.
J.-N. Pan, Chung-I Li y Wei-Chen Shih, «New multivariate process capability indices for measuring the performance of multivariate processes subject to nonnormal distributions,» International Journal of Quality & Reliability Management, vol. 33, pp. 42-61, 2016.
D. S. Bai y I. S. Choi, «X and R control charts for skewed populations,» Journal of Quality Technology, vol. 2, pp. 120-131, 1995.
P. C. Oprime, N. J. da Costa y C. I. Mozambani, «X-bar control chart design with asymmetric control limits and triple sampling,» The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 1-14, 2018.
I. W. Burr, «The effect of non-normality on constants for X and R charts,» Indust Qual Contr, pp. 563-569, 1967.
L. A. Jones y W. H. Woodall, «`The performance of bootstrap control charts,» Journal of Quality Techology, vol. 30, nº 2, pp. 362-375, 1998.
Y.-K. Chen, «Economic design of X control charts for non-normal data using variable sampling policy,» International Journal Production Economics, vol. 92, pp. 61-74, 2004.
D. Hawkins y D. Olwell, Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement, New York: Springer- Verlag, 1998, pp. 83-104.
P. Castagliola, G. Celano y S. Fichera, «Monitoring process variability using EWMA,» Springer Handbook of Engineering Statistics, pp. 291-325, 2006.
A. Muhammad , «A Mixed EWMA CUSUM Control Chart for Weibull-Distributed Quality Characteristics,» Quality and Reliability Engineering International, vol. 32, nº 8, pp. 2987-2994, 2016.
M. Eyvazian, S. G. Jalali Naini y A. Vaghefi, «Monitoring process variability using exponentially weighted moving sample variance control charts,» The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 261-270, 2008.
Crowder SV., «Design of exponentially weighted moving average schemes,» Journal of Quality Technology, pp. 155-162, 1989.
Lucas JM y Saccucci MS, «Exponentially-weighted moving average control scheme properties and enhancements,» Technometrics, pp. 1-12, 1990.
F. Alemi, «Tukey's control Chart,» Quality Management in Health Care, pp. 216-221, 2004.
PH. Lee, «The effect of Tukey's Control Chart with as Asymmetrical Control Limits on Monitoring of Production Processes,» African Journal of Business Management, vol. 5, pp. 4044-4050, 2011.
S. Sukparungsee, «Asymetric Tukey's Control chart Robust to Skew and Non-Skew Process Observation,» International Journal of Mathematical and Computational Sciences, vol. 7, nº 8, 2013.
bitstream.url.fl_str_mv https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/0d53e89e-6f7b-4695-b2f7-5cd26b677627/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/42dedadd-960a-40b8-85ee-a21c2f9f0f13/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
733bec43a0bf5ade4d97db708e29b185
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace UniSimon
repository.mail.fl_str_mv bibliotecas@biteca.com
_version_ 1803705421075054592
spelling Madrid-Alvarez, Harold Manueld883e531-d445-4f7f-a3b3-b5e31c7700d8García-Diaz, J. Carlos0f77f7a2-1664-4d20-98e5-d45f7793ed5aPulido-Rojano, Alexander D.ad6cd806-2050-4375-9706-bd24fe15ecdd2019-11-13T15:10:01Z2019-11-13T15:10:01Z2019https://hdl.handle.net/20.500.12442/4333Las cartas de control de procesos son herramientas utilizadas para monitorear el comportamiento que generan las causas asignables en un proceso. En este sentido, diferentes autores exponen desde diferentes perspectivas la manera de tratar el comportamiento de los datos o los resultados de la variable de calidad; cuando estos tienen un comportamiento asimétrico, así mismo se plantean diversas formas de construir cartas de control que vayan encaminadas a monitorear de manera óptima dicha variable. En este artículo se presenta una revisión del estado del arte de las cartas de control para el monitoreo de procesos industriales a partir de diferentes enfoques que proponen alternativas para el tratamiento de datos con comportamiento asimétrico. Los métodos revisados se ajustan los límites de control de acuerdo a las características propias del proceso y del enfoque que desarrollan.spaMemorias de la Décima Octava Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática (CISCI 2019)Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_16ecCartas de controlDistribuciones asimétricasMedidas de tendencia centralMedidas de dispersiónCartas ShewartCartas EWMACartas CUSUMEnfoques de cartas de control para el monitoreo de procesos con distribución asimétrica: una revisión bibliográficaarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501E. A. Chavarro S y J. A. Vargas N, «GRÁFICOS DE CONTROL PARA LA MEDIA DE UN PROCESO EN POBLACIONES CON DISTRIBUCIÓN ASIMÉTRICA,» Revista Colombiana de Estadística, vol. 2, pp. 29-44, 2000.V. D. Estruch, F, V. Gregori, G y A. Sapena, P, Lecciones de estadística, Valencia, España: Universidad Politécnica de Valencia, 2011.A. Quintana y L. García, «Diseño y performance de la carata de control CUSUM Weibull bilateral para individuales. Comparación con la crta Cusum normal ante la presencia de procesos Weibull,» Encuentro Regional Argentino Brasileño de Investigación Operativa XXIII ENDIO-XXI EPIO-II ERABIO, pp. 213-232, 2010.A. E. Quintana , M. V. Pisani y R. N. Casal, «Desempeño de cartas de control estadístico con límites bilaterales de probabilidad para monitorear procesos Weibull en mantenimiento,» Ingeniería Investigación y Tecnología, vol. XVI, nº 1, pp. 143-156, 2015.F. Eljach, G. Penagos y R. P. Peña-Baena Niebles, «Evaluación del uso de las cartas de control X, EWMA y CUSUM en un sistema de control de calidad para procesos no correlacionados,» Ingeniería & Desarrollo, pp. 35-44, 2006.A. Pulido Rojano, Nuevas estrategias de optimización en Procesos de pesaje multicabezal., Valencia, 2017.C. M. Camelo, H. F. López y A. J. Zambrano, «Eficiencia de los gráficos de control bajo supuestos de no normalidad,» Cuadernos de Estadística Aplicada, vol. I, nº 1, pp. 39-57, 2014.J. C. García-Diaz y A. Pulido-Rojano, «Monitoring and control of the multihead weighing process through a modified control chart1,» DYNA, vol. 84, nº 200, pp. 135-142, 2017.I. W. Burr, «Cumulative frequency functions,» The Annals of mathematical statistics, vol. 13, nº 2, pp. 215- 232, 1942.R. Noorossana, M. Toosheghanian y F. Masoumi Gazaneh, «Using genetic algorithm and response surface methodology for statistically constrained optimization of VSI X-bar control charts under multiple assignable causes and non-normality,» International Jorunal Adv Manuf Technol, vol. 67, pp. 2325-2342, 2013.C. Huifen y K. Wei-Lun, «Comparisons of the symmetric and asymmetric control limits for X and R charts,» Computers & Industrial Engineering, vol. 59, pp. 903- 910, 2010.Y. L. Lio y C. Park, «A Bootstrap Control Chart for Birnbaum Saunders Percentiles,» QUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL, pp. 585-600, 2008.M. B. Khoo y A. M. Atta, «An EWMA control chart for monitoring the mean of skewed populations using weighted variance,» Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM 2008), pp. 218-223, 2008.W. Hai-yu y X. Ji-chao, «Statistical Process Control for Small Shifts Based on Skewed Distribution,» Management Science and Engineering, 2007. ICMSE 2007. International Conference , pp. 543-548, 2007.F. Choobineh y J. L. Ballard, «Control-Limits of QC Charts for Skewed Distributions Using Weighted- Variance,» IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY, pp. 473-477, 1986.Y. S. Chang y D. S. Bai, «A Multivariate T2 Control Chart for Skewed Populations Using Weighted Standard Deviations,» QUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL, nº 20, pp. 31-46, 2004.J.-N. Pan, Chung-I Li y Wei-Chen Shih, «New multivariate process capability indices for measuring the performance of multivariate processes subject to nonnormal distributions,» International Journal of Quality & Reliability Management, vol. 33, pp. 42-61, 2016.D. S. Bai y I. S. Choi, «X and R control charts for skewed populations,» Journal of Quality Technology, vol. 2, pp. 120-131, 1995.P. C. Oprime, N. J. da Costa y C. I. Mozambani, «X-bar control chart design with asymmetric control limits and triple sampling,» The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 1-14, 2018.I. W. Burr, «The effect of non-normality on constants for X and R charts,» Indust Qual Contr, pp. 563-569, 1967.L. A. Jones y W. H. Woodall, «`The performance of bootstrap control charts,» Journal of Quality Techology, vol. 30, nº 2, pp. 362-375, 1998.Y.-K. Chen, «Economic design of X control charts for non-normal data using variable sampling policy,» International Journal Production Economics, vol. 92, pp. 61-74, 2004.D. Hawkins y D. Olwell, Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement, New York: Springer- Verlag, 1998, pp. 83-104.P. Castagliola, G. Celano y S. Fichera, «Monitoring process variability using EWMA,» Springer Handbook of Engineering Statistics, pp. 291-325, 2006.A. Muhammad , «A Mixed EWMA CUSUM Control Chart for Weibull-Distributed Quality Characteristics,» Quality and Reliability Engineering International, vol. 32, nº 8, pp. 2987-2994, 2016.M. Eyvazian, S. G. Jalali Naini y A. Vaghefi, «Monitoring process variability using exponentially weighted moving sample variance control charts,» The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 261-270, 2008.Crowder SV., «Design of exponentially weighted moving average schemes,» Journal of Quality Technology, pp. 155-162, 1989.Lucas JM y Saccucci MS, «Exponentially-weighted moving average control scheme properties and enhancements,» Technometrics, pp. 1-12, 1990.F. Alemi, «Tukey's control Chart,» Quality Management in Health Care, pp. 216-221, 2004.PH. Lee, «The effect of Tukey's Control Chart with as Asymmetrical Control Limits on Monitoring of Production Processes,» African Journal of Business Management, vol. 5, pp. 4044-4050, 2011.S. Sukparungsee, «Asymetric Tukey's Control chart Robust to Skew and Non-Skew Process Observation,» International Journal of Mathematical and Computational Sciences, vol. 7, nº 8, 2013.CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/0d53e89e-6f7b-4695-b2f7-5cd26b677627/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8381https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/42dedadd-960a-40b8-85ee-a21c2f9f0f13/download733bec43a0bf5ade4d97db708e29b185MD5320.500.12442/4333oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/43332019-11-13 15:33:14.476http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalmetadata.onlyhttps://bonga.unisimon.edu.coDSpace UniSimonbibliotecas@biteca.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