Revista: | Dyna (Medellín) |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000402498 |
ISSN: | 0012-7353 |
Autores: | Barbosa Correa, Rodrigo A1 Galindo Pacheco, Gina M1 |
Instituciones: | 1Universidad del Norte, Barranquilla, Atlántico. Colombia |
Año: | 2014 |
Periodo: | Feb |
Volumen: | 81 |
Número: | 183 |
Paginación: | 188-198 |
País: | Colombia |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Experimental, aplicado |
Resumen en español | En el presente artículo, presentamos un análisis de las implicaciones relacionadas con ignorar errores de inspección cuando se implementa un plan de muestreo continuo del primer tipo (CSP-1 por sus siglas en inglés). Nuestro análisis cubre dos escenarios: (1) inspección perfecta o infalible, e (2) inspección imperfecta o falible. Para cada caso, presentamos un correspondiente modelo de optimización cuyo objetivo es el de minimizar el valor esperado del costo total. El comportamiento de los planes CSP-1 es modelado utilizando teoría Markoviana, mientras que la confiabilidad de los sistemas de inspección es modelada mediante un análisis Bayesiano. Las soluciones de ambos modelos son confrontadas para establecer comparaciones entre los dos escenarios |
Resumen en inglés | In this paper, we discuss the implementation of Continuous Sampling Plan (CSP)-1 under two scenarios: (i) infallible, and (ii) fallible inspection systems. For both cases, we develop an optimization model for designing a CSP-1 that minimizes the total expected cost. We use Markov theory to derive the expected results from the application of the CSP-1. A Bayesian approach is used to model the inspection system reliability. Based on the analyses for the two models, we offer a discussion on the adverse effects of disregarding inspection errors when implementing CSP-1 |
Disciplinas: | Ingeniería |
Palabras clave: | Ingeniería industrial, Control de calidad, Planes de muestreo, Cadenas de Markov, Teorema de Bayes, Error de muestreo |
Keyword: | Engineering, Industrial engineering, Quality control, Sampling plans, Markov chains, Bayes theorem, Sampling error |
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