Cartas de control con variables convolucionadas

• Herrera Acosta, Roberto José ^[1] ; Rojas Manga, Paola Milena ^[1] ; Jiménez Moreno, Karla Patricia ^[1]
  1. [1] Universidad del Atlántico

     Universidad del Atlántico

     México

     
• Localización: I+D Revista de Investigaciones, ISSN-e 2539-519X, ISSN 2256-1676, Vol. 13, Nº. 1, 2019 (Ejemplar dedicado a: Enero-Junio 2019)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Control charts with convolutioned variables
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• Resumen
  • español

    El objetivo del presente documento es presentar, en el ámbito del control estadístico de calidad, una aplicación de las cartas de control Shewhart con más de una variable, utilizando la convolución como estadístico. Este trabajo selecciona un caso de estudio en el que se tienen dos variables: los diámetros de un resorte de compresión; y una nueva variable obtenida mediante convolución, a la cual se le hará monitoreo a través una carta de control univariada. Se comparan las cartas de control para datos individuales, en este caso tomando los diámetros del resorte por separado, y elaborando la carta de rango móvil, tomando como estadístico de control el valor generado por la convolución entre estas variables. Los resultados muestran que las cartas convolucionadas minimizan el impacto de una característica de calidad afectada por un factor ajeno a las condiciones naturales del proceso.

  • English

    The objective of this document is to present, in the field of statistical quality control, an application of the Shewhart control charts, with more than one variable, using the convolution as a statistic. This paper selects a case study, in which there are two variables: the diameters of a comprehension spring; by convolution a new variable is obtained, which will be monitored by means of a univariate control chart, a comparison is made between the control charts, for individual data, in this case taking the diameters of the spring separately, and elaborating the mobile range chart taking as control statistic the value generated by the convolution between these variables. The results show that charts convolved, minimize the impact that a quality feature affected by a factor other than the natural conditions of the process.