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http://comimsa.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1022/238| Sistema multivariado no paramétrico para el control de procesos | |
| FEDERICO ZERTUCHE LUIS | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| sistema multivariado para el control de procesos | |
| En el control multivariado de procesos, el supuesto de normalidad es muy difícil de sostener en la práctica, el control multivariado a través de gráficas basadas en este supuesto, como lo son la gráfica T2 de Hotelling, han mostrado ineficiencia en la detección e identificación de las características de calidad fuera de control, ya sea por no detectarlas o por mandar señales erróneas. Cuando lo anterior ocurre es deseable el uso de métodos no paramétricos que puedan realizar un monitoreo sin tener en cuenta la distribución conjunta que sigan las variables, es decir, el comportamiento distribucional del vector aleatorio de las características a analizar; en este caso una alternativa es el uso de herramientas con un enfoque no paramétrico, como lo es la gráfica de clasificación por rangos basada en la profundidad de Mahalanobis, gráfica propuesta por Regina Liu (1995). La principal limitante de la gráfica de clasificación por rangos, es que a diferencia de la gráfica T2 de Hotelling, no es capaz de detectar la característica o características de calidad que provocan una señal de alarma. En el presente trabajo de investigación se desarrolla, valida y valora un sistema de control multivariado no paramétrico, que cuando es aplicado a procesos industriales de producción es capaz de identificar a través de señales de alarma situaciones donde el proceso se sale de control, de una manera tanto o más eficiente que la carta de control de Hotelling. La aportación del sistema propuesto es una metodología para la identificación de la característica o características de calidad que son la causa de una señal de alarma en una gráfica de control multivariada no paramétrica. Las partes fundamentales de la metodología son la aplicación del método de componentes principales y el método bootstrap, permitiendo de ésta manera realizar p gráficas de proporciones de contribución, las cuales permitirán identificar la característica o características causantes de una anomalía de calidad, cuando se aplica un control multivariado no paramétrico. Los resultados de la aplicación del sistema propuesto a un proceso de manufactura en la industria automotriz, utilizando un programa computacional implementado y aplicado en un proceso diseñado para fabricar convertidores de torque; un dispositivo que, en los vehículos de transmisión automática, transfiere la potencia que genera el motor a la caja de transmisión, buscando obtener un punto de vista claro de cómo se determinan las características | |
| 17-10-2008 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Empresas Estudiantes | |
| TECNOLOGÍA INDUSTRIAL | |
| Versión publicada | |
| publishedVersion - Versión publicada | |
| Aparece en las colecciones: | TESIS DE DOCTORADO DEL POSGRADO INTERINSTITUCIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA |
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