dc.contributorCogollo Flórez, Myladis Rocio
dc.contributorCogollo Flórez, Juan Miguel
dc.creatorMejía López, Einer David
dc.date2022-10-04T15:54:11Z
dc.date2023-10-05
dc.date2022-10-04T15:54:11Z
dc.date2022-10-05
dc.date.accessioned2023-09-06T21:54:55Z
dc.date.available2023-09-06T21:54:55Z
dc.identifierhttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6685
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8710204
dc.descriptionLa evaluación del grado de cumplimiento de las especificaciones de los procesos de producción, es una labor continua y de interés para distintas industrias para determinar si el proceso es valido en la producción de un articulo bajo ciertos requisitos de calidad prefijados. Para ello, una de las herramientas empleadas son los índices de capacidad de procesos, los cuales permiten evaluar la capacidad de un proceso. Se utilizan varias estadísticas como Cp, Cpk, Cpm y Cpmk para estimar la capacidad de un proceso que en la mayoría de los casos se supone que se tiene una muestra grande con población Normal. Cuando los límites de especificación o los estadísticos no son números concretos, la mejor elección es emplear un enfoque difuso para calcular dichos índices. Se realiza una revisión de la literatura sobre los índices de capacidad de procesos difusos y se encuentra que hasta la fecha, no se han explorado técnicas diferentes a los intervalos de confianza para elegir los números triangulares que intervienen en la construcción de los mismos. En esta investigación se calcula formalmente el Cpm, bajo enfoques distintos de construcción de los números triangulares USL, LSL y T, asumiendo a su vez la imprecisión de la media y dispersión del proceso. Este estudio se realiza vía simulación considerando las distribuciones Log − normal y Gamma debido a la variedad de formas asimétricas sesgadas positivamente y dos conjuntos de datos recolectados durante 27 semanas en la Universidad de Valparaíso-Chile para estudiar el efecto de estas selecciones en el desempeño de dicho índice. Los resultados hallados al examinar las diferentes formas de construcción de los números triangulares usando datos reales, demuestran que este es un enfoque útil y confiable para aplicar en las diferentes industrias.
dc.descriptionResumen XI
dc.descriptionAgradecimientos XV
dc.descriptionIntroducción 1
dc.description1. Fundamentación 5
dc.description1.1. Índices de capacidad de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
dc.description1.2. Teoría Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
dc.description1.2.1. Conjuntos Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
dc.description1.2.2. α−Cortes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
dc.description1.2.3. Números Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
dc.description1.3. Índices de procesos de capacidad fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
dc.description1.4. Enfoque de estimación de Buckley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
dc.description1.4.1. Algoritmo EDICP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
dc.description1.5. Estimación fuzzy del índice Cpm: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
dc.description2. Estado del arte 15
dc.description3. Análisis del diferencial asociado al número triangular en el Cpm fuzzy 17
dc.description4. Estudio de simulación y resultados 23
dc.description4.1. Resultados para una distribución Gamma(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
dc.description4.2. Resultados para una distribución Lognormal(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
dc.description4.3. Análisis de la Capacidad en el Cpm fuzzy de los datos simulados . . . . . . . . . . . 39
dc.description5. Aplicación 41
dc.description5.1. Estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
dc.description5.2. Conjunto de datos para el estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
dc.description5.2.1. Conjunto de datos I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
dc.description5.2.2. Conjunto de datos II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
dc.description5.2.3. Estadísticas descriptivas de los conjuntos de datos y pruebas de bondad de ajuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
dc.description5.2.4. Capacidad del proceso Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
dc.description6. Conclusiones y recomendaciones 57
dc.description6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
dc.description6.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
dc.descriptionA. Código de simulación en R 63
dc.descriptionPregrado
dc.descriptionEstadístico(a)
dc.descriptionTrabajos de Investigación y/o Extensión
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherFacultad de Ciencias Básicas
dc.publisherMontería, Córdoba, Colombia
dc.publisherEstadística
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2022
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.subjectConjunto difuso
dc.subjectÍndices de capacidad de procesos
dc.subjectEstimación difusa
dc.subjectIntervalos de confianza
dc.subjectFuzzy set
dc.subjectProcess capability indices
dc.subjectFuzzy estimation
dc.subjectConfidence intervals.
dc.titleEstudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzy
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/submittedVersion
dc.typeText
dc.typehttps://purl.org/redcol/resource_type/TP


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