Resumen de Desempeño de cartas de control estadístico con límites bilaterales de probabilidad para monitorear procesos Weibull en mantenimiento

Alicia Quintana, María Virginia Pisani, Ricardo Casal

• español

  Una manufactura con óptimos estándares de calidad está apuntalada por la alta confiabilidad de sus equipos y sistemas, entre otros pilares esenciales. Ingeniería de mantenimiento tiene la responsabilidad de planear el control y mejoramiento continuo de su equipamiento crítico mediante algún enfoque, como Six Sigma. Este se nutre de numerosas herramientas estadísticas destacando, entre ellas, a las cartas de control estadístico de procesos. Si bien sus primeras aplicaciones fueron en producción, otros diseños surgieron para adaptarse a nuevas necesidades como el monitoreo de los equipos y sistemas en el hábitat fabril. El tiempo entre fallas suele ajustarse a un modelo Exponencial o Weibull. Las cartas t y t ajustada, con límites probabilísticos de control, son alternativas aptas para monitorear el tiempo medio entre fallas. Desafortunadamente, es difícil encontrar publicaciones de ellas aplicadas a modelos Weibull, muy útiles en contextos como mantenimiento. Además, la literatura limita el estudio de su desempeño al análisis de la métrica estándar: longitud de corrida promedio, dando así una visión parcial. El objetivo de este trabajo es explorar el desempeño de las cartas t y las cartas t ajustada mediante el uso de tres métricas, dos no convencionales. Para ello, incorpora el concepto de variabilidad lateral, en sus formas variabilidad derecha e izquierda. Mayores precisiones del comportamiento de estas cartas permitieron entender las condiciones bajo las cuales son convenientes: si el objetivo principal del monitoreo recae en detectar deterioros, se recomienda la carta t con ajuste. En cambio, cuando la prioridad es detectar mejoras, la carta t sin ajuste es la mejor opción. No obstante, la velocidad de respuesta de ambas cartas es muy variable de corrida en corrida.

• English

  Manufacturing with optimal quality standards is underpinned to the high reliability of its equipment and systems, among other essential pillars. Maintenance Engineering is responsible for planning control and continuous improvement of its critical equipment by any approach, such as Six Sigma. This is nourished by numerous statistical tools highlighting, among them, statistical process control charts. While their first applications were in production, other designs have emerged to adapt to new needs as monitoring equipment and systems in the manufacturing environment. The time between failures usually fits an exponential or Weibull model. The t chart and adjusted t chart, with probabilistic control limits, are suitable alternatives to monitor the mean time between failures. Unfortunately, it is difficult to find publications of them applied to the models Weibull, very useful in contexts such as maintenance. In addition, literature limits the study of their performance to the analysis of the standard metric average run length, thus giving a partial view. The aim of this paper is to explore the performance of the t chart and adjusted t chart using three metrics, two unconventional. To do this, it incorporates the concept of lateral variability, in their forms left and right variability. Major precisions of the behavior of these charts allow to understand the conditions under which are suitable: if the main objective of monitoring lies in detecting deterioration, the t chart with adjustment is recommended. On the other hand, when the priority is to detect improvements, the t chart without adjustment is the best choice. However, the response speed of both charts is very variable from run to run.