Procesos estocásticos aplicados en análisis de datos de degradación-revisión de literatura

• Autores: Andrea Viridiana Quezada del Villara, Luis Alberto Rodríguez Picón, Iván Juan Carlos Pérez Olguín, Iván Rodríguez Borbón
• Localización: Mundo FESC, ISSN-e 2216-0388, ISSN 2216-0353, Vol. 8, Nº. 16, 2018, págs. 85-94
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Stochastic processes applied in degradation data analysis-literature review
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• Resumen
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    El mejorar, calcular y proyectar la confiabilidad de productos es una tarea fundamental hoy en día en la industria. Los dos modelos de procesos estocásticos más comunes en la literatura y aplicaciones son los procesos de Gamma y Wiener. Sin embargo, ambos modelos son insuficientes para ajustar todos los datos de degradación y existen aplicaciones en las que no ajustan en absoluto y pueden llevar a conclusiones erróneas, por lo que el proceso inverso Gaussiano es una opción muy atractiva para los datos de degradación. Con el fin de comparar los procesos Wiener, gamma e inverso Gaussiano, se realizaron búsquedas de literatura escrita (libros y artículos) e información vía internet (librerías virtuales, Google Académico y diferentes bases de datos) con lo que se obtuvo algunas aplicaciones en diferentes áreas de estudio y la tendencia del uso de los diferentes procesos a través de los últimos años. Además, de identificar características y diferencias entre cada uno de los procesos estocásticos.

    Palabras Clave: Confiabilidad, Modelo de degradación, Proceso estocástico en degradación, Proceso Gamma en degradación, Proceso inverso Gaussiano en degradación, Proceso Wiener en degradación

  • English

    Improving, calculating and projecting the reliability of products is a fundamental task nowadays in the industry. The most common stochastic process models in the literature and applications are the Gamma and Wiener processes. However, both models are insufficient to adjust all degradation data. There are applications where they do not fit at all and can lead to erroneous conclusions. In this manner, the Gaussian inverse process is a very attractive option for degradation data. In order to compare the Wiener, gamma and Gaussian inverse processes, we searched for written literature (books and articles) and online data-bases (virtual libraries, Academic Google and different data bases) for which some applications were obtained in different areas of study and the tendency of the use of the different processes through the last years. In addition, to identify characteristics and differences between each of the stochastic processes.

    Keywords: Reliability, Degradation model, Stochastic process degradation, Gamma processes degradation, Inverse Gaussian Process degradation, Wiener Process degradation