Diseño Económico-Estadístico de Cartas con Parámetros Variables Totalmente Adaptativas en Presencia de Datos Autocorrelacionados

Abstract

[ES] Como consecuencia de la automatización industrial, la recolección de datos en los procesos productivos puede realizarse de una forma más fácil y rápida, lo cual permite contar con mayor cantidad de información para realizar el análisis. Debido a que los procesos productivos están dirigidos en parte por elementos dinámicos, al reunir los datos a una tasa mayor, las observaciones serán auto- correlacionadas. La omisión de este supuesto hace que las herramientas tradicionales para la monitorización de procesos registren un incremento de las falsas alarmas y de los costos de calidad. Para dar solución a esta problemática, se propone el diseño económico- estadístico de una carta de control con parámetros variables o “totalmente adaptativas”. Los resultados encontrados demuestran la efectividad de esta propuesta para el monitoreo estadístico en procesos de producción. Los enfoques de cartas de control totalmente adaptativas han sido pocos evaluados en escenarios donde los datos presentan altos niveles de autocorrelación y se proponen como una herramienta importante para el control de procesos.

[EN] The collection of data in the process can be done much faster and easier as a result of industrial automation allowing large amount of data for analysis. Because production processes are directed in part by inertial elements, if the data is collected at a higher rate, the observations will be auto-correlated. The violation of the data independence assumption causes an increasing in the false alarms rate and the quality costs of the traditional process monitoring tools. To mitigate this problem, we propose an economic-statistical design of a variable parameters control chart, also known as fully adaptive. The results show the effectiveness of this approach for the statistical monitoring of these processes. The “fully adaptive control charts” have been fairly evaluated in these scenarios, and are proposed as an important tool for the process monitoring under this circumstances.