Journal: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
Database: | PERIÓDICA |
System number: | 000336774 |
ISSN: | 1405-7743 |
Authors: | Marroquín Prado, E1 Cantú Sifuentes, M2 |
Institutions: | 1Instituto Tecnológico de Saltillo, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Saltillo, Coahuila. México 2Corporación Mexicana de Investigación en Materiales S.A. de C.V., División de Posgrado en Ingeniería Industrial, Saltillo, Coahuila. México |
Year: | 2010 |
Season: | Oct-Dic |
Volumen: | 11 |
Number: | 4 |
Pages: | 453-460 |
Country: | México |
Language: | Español |
Document type: | Artículo |
Approach: | Experimental, aplicado |
Spanish abstract | La gráfica de control T2 de Hotelling se ha empleado ampliamente para identificar señales fuera de control en procesos multivariados. Sin embargo, esta gráfica no es sensible a cambios pequeños en el vector de medias del proceso. En este trabajo se propone una gráfica de control para identificar señales fuera de control. La gráfica propuesta es una combinación de la gráfica T2 de Hotelling, la gráfica M propuesta por Hayter et al. (1994) y una nueva gráfica basada en Componentes Principales. La combinación de las tres gráficas permite identificar cualquier tipo y magnitud de cambio en el vector de medias del proceso. Por medio de simulación y la Longitud Promedio de Corridas (ARL), se evalúa la eficiencia de la gráfica propuesta. El ARL indica el número promedio de puntos dentro de control antes de encontrar un punto fuera. Los resultados de la simulación muestran que la gráfica propuesta es más sensible que cada una de las tres gráficas en forma individual |
English abstract | The Hotelling's T2 control chart is widely used to identify out–of–control signals in multivariate processes. However, this chart is not sensitive to small shifts in the process mean vec tor. In this work we propose a control chart to identify out–of–control signals. The proposed chart is a combination of Hotelling's T2 chart, M chart proposed by Hayter et al. (1994) and a new chart based on Principal Components. The combination of these charts identifies any type and size of change in the process mean vector. Us ing simulation and the Average Run Length (ARL), the performance of the proposed control chart is evaluated. The ARL means the average points within control before an out–of–control point is detected, The results of the simulation show that the proposed chart is more sensitive that each one of the three charts individually |
Disciplines: | Ingeniería |
Keyword: | Ingeniería industrial, Procesos multivariados, Procesos industriales, Graficas de control, Análisis de componentes principales |
Keyword: | Engineering, Industrial engineering, Multivariate processes, Industrial processes, Control graphics, Principal component analysis |
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