Publicación: Estudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzy
dc.contributor.advisor | Cogollo Flórez, Myladis Rocio | spa |
dc.contributor.advisor | Cogollo Flórez, Juan Miguel | spa |
dc.contributor.author | Mejía López, Einer David | |
dc.date.accessioned | 2022-10-04T15:54:11Z | |
dc.date.available | 2023-10-05 | |
dc.date.available | 2022-10-04T15:54:11Z | |
dc.date.issued | 2022-10-05 | |
dc.description.abstract | La 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. | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Estadístico(a) | spa |
dc.description.modality | Trabajos de Investigación y/o Extensión | spa |
dc.description.tableofcontents | Resumen XI | spa |
dc.description.tableofcontents | Agradecimientos XV | spa |
dc.description.tableofcontents | Introducción 1 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. Fundamentación 5 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.1. Índices de capacidad de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.2. Teoría Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.2.1. Conjuntos Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.2.2. α−Cortes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.2.3. Números Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.3. Índices de procesos de capacidad fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.4. Enfoque de estimación de Buckley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.4.1. Algoritmo EDICP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.5. Estimación fuzzy del índice Cpm: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. Estado del arte 15 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. Análisis del diferencial asociado al número triangular en el Cpm fuzzy 17 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. Estudio de simulación y resultados 23 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.1. Resultados para una distribución Gamma(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.2. Resultados para una distribución Lognormal(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.3. Análisis de la Capacidad en el Cpm fuzzy de los datos simulados . . . . . . . . . . . 39 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. Aplicación 41 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.1. Estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.2. Conjunto de datos para el estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.2.1. Conjunto de datos I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.2.2. Conjunto de datos II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.2.3. Estadísticas descriptivas de los conjuntos de datos y pruebas de bondad de ajuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.2.4. Capacidad del proceso Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 | spa |
dc.description.tableofcontents | 6. Conclusiones y recomendaciones 57 | spa |
dc.description.tableofcontents | 6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 | spa |
dc.description.tableofcontents | 6.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 | spa |
dc.description.tableofcontents | A. Código de simulación en R 63 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6685 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Básicas | spa |
dc.publisher.place | Montería, Córdoba, Colombia | spa |
dc.publisher.program | Estadística | spa |
dc.rights | Copyright Universidad de Córdoba, 2022 | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | spa |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | spa |
dc.subject.keywords | Fuzzy set | eng |
dc.subject.keywords | Process capability indices | eng |
dc.subject.keywords | Fuzzy estimation | eng |
dc.subject.keywords | Confidence intervals. | eng |
dc.subject.proposal | Conjunto difuso | spa |
dc.subject.proposal | Índices de capacidad de procesos | spa |
dc.subject.proposal | Estimación difusa | spa |
dc.subject.proposal | Intervalos de confianza | spa |
dc.title | Estudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzy | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TP | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/submittedVersion | spa |
dcterms.references | A. Parchami, B. Sadeghpour-Gildeh, M. N., and Mashinchi, M. A new generation of process capability indices based on fuzzy measurements. Journal of Applied Statistics 41, 5 (2014), 1122–1136. | spa |
dcterms.references | Arnold, B. F. An approach to fuzzy hypothesis testing. Metrika 44 (1996), 119–126. | spa |
dcterms.references | Arnold, B. F. Testing fuzzy hypothesis with crisp data. Fuzzy Sets and Systems 94, 2 (1998), 323–333. | spa |
dcterms.references | Bellman, R. E., and Zadeh, L. A. Decision-making in the fuzzy environment. Management Science 17B (1970), 141–164. | spa |
dcterms.references | Boyles, R. A. Process capability with asymmetric tolerance. Communication in Statistics: Simulation and Computation 23, 3 (1994), 615–643. | spa |
dcterms.references | Buckley, J. Fuzzy statistics: Hypothesis testing, soft computing. To appear 172 (2004), 1–40. | spa |
dcterms.references | Buckley, J. Fuzzy statistics: Hypothesis testing. Soft Computing 9 (2005), 512–518. | spa |
dcterms.references | Buckley, J., and Eslami, E. Uncertain probability ii: the continuous case. 193–199. | spa |
dcterms.references | Buckley, J. J. Uncertain probability iii: the continuous case. 200–206. | spa |
dcterms.references | Casals, M. R., and Gil, P. A note on the operativeness of neymann–pearson tests with fuzzy information. Fuzzy Sets and Systems 30 (1989), 215–220. | spa |
dcterms.references | Casals, M. R., and Gil, P. Bayesian sequential test for fuzzy parametric hypotheses from fuzzy information. Information Sciences 80 (1994), 283–298. | spa |
dcterms.references | Chao, M. T., and Lin, D. K. Another look at the process capability index. Quality and Reliability Engineering International 22, 2 (2006), 153–163. | spa |
dcterms.references | Chien, W. W., and Liao, M. Y. Estimating and testing process yield with imprecise data. Expert Systems with Applications 36 (2009), 11006–11012. | spa |
dcterms.references | Clements, J. Process capability calculations for non-normal distributions. Qual. Prog. 22 (1989), 95–100. | spa |
dcterms.references | Gutiérrez, H., and la Vara, R. D. Statistical Quality Control and six sigma,3 ed. JMc- GrawHill, México, 2013. | spa |
dcterms.references | Hsiang, T., and Taguchi, G. Tutorial on quality control and assurance—the taguchi methods. Joint Meetings of the American Statistical Association, Las Vegas, Nevada (1985), 188. | spa |
dcterms.references | J.M. Cogollo, M. C., and Flórez, A. Estimating process capability indices for inaccurate and non-normal data: A systematic literature review. QUALITY MANAGEMENT 161 18 (2017). | spa |
dcterms.references | Kane, V. Process capability indices. journal of quality technology. Journal of Quality Technology 20 18 (1986), 41–52. | spa |
dcterms.references | Kaya, I., and Kahraman, C. Fuzzy process capability indices with asymmetric tolerances. Expert Systems with Applications (2011), 14882–14890. | spa |
dcterms.references | Kaya, I., and Kahraman, C. Process capability analyses based on fuzzy measurements and fuzzy control charts. Expert Syst. Appl. 38 (2011), 3172–3184. | spa |
dcterms.references | Kotz, S., and Johnson, N. Process Capability Indices. Chapman and Hall, New York, 1993. | spa |
dcterms.references | Lee, H. cpk index estimation using fuzzy numbers. European Journal of Operational Research 129 (2001), 683–688. | spa |
dcterms.references | L.K. Chan, S. C., and Spiring, F. A new measure of process capability: cpm. Journal of Quality Technology 20(3) (1998), 162–175. | spa |
dcterms.references | M. A. Gil, N. C., and Gil, P. The minimum inaccuracy estimates in χ2 tests for goodness of fit with fuzzy observations. 95–115. | spa |
dcterms.references | M. Abdolshah, R. M. Yusuff, T. S. H. M. Y. B. I., and Sadigh, A. N. Measuring process capability index cpmk with fuzzy data and compare it with other fuzzy process capability indices. Expert Systems with Applications 38, 6 (2011), 6452–6457. | spa |
dcterms.references | M. R. Casals, M. A. G., and Gil, P. The fuzzy decision problem: An approach to the problem of testing statistical hypotheses with fuzzy information. 371–382. | spa |
dcterms.references | Martínez, J. A. Theoretical and Practical Foundations of Nutrition and Dietetics. 1998. | spa |
dcterms.references | M.L. Arteaga, M. Cogollo, J. C., and Flórez, A. Optimal estimation of process capability indices with non-normal data and inaccurate parameters using metaheuristics. QUALITY MANAGEMENT 158 18 (2017). | spa |
dcterms.references | Montgomery, D. Introduction to Statistical Quality Control. John Wiley and Sons, New York, 2001. | spa |
dcterms.references | Parchami, A., and Mashinchi, M. Fuzzy estimation for process capability indices. Information Sciences 177 (2007), 1452–1462. | spa |
dcterms.references | Pearn, W., and Chen, K. Estimating process capability indices for non-normal pearson populations. Qual. Reliab. Eng. Int. 11 (1995), 386–388. | spa |
dcterms.references | Pearn, W., and Kotz, S. Encyclopedia and Handbook of Process Capability Indices. Series on Quality, Reliability and Engineering Statistics, vol. 12. 2006. | spa |
dcterms.references | T. W. Chen, K. C., and Lin, J. Y. Fuzzy evaluation of process capability for bigger-thebest type products. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 21 (2003), 820–826. | spa |
dcterms.references | V. Leiva, C. Marchant, H. S. M. A., and Rojas, F. Capability indices for birnbaum– saunders processes applied to electronic and food industries. Journal of Applied Statistics (2014), 1880–1902. | spa |
dcterms.references | Viertl, R. Statistical Methods for Non-Precise Data. CRC Press, Boca Raton, FL, 1996. | spa |
dcterms.references | Viertl, R. Statistical Methods for Fuzzy Data. John Wiley & Sons, New York, 2011. | spa |
dcterms.references | Watanabe, N., and Imaizumi, T. A fuzzy statistical test of fuzzy hypotheses. Fuzzy Sets and Systems 53 (1993), 167–178. | spa |
dcterms.references | W.L. Pearn, S. K., and Johnson, N. Distribution and inferential properties of capability indices. Journal of Quality Technology 24 (1992), 216–231. | spa |
dcterms.references | Yongting, C. Fuzzy quality and analysis on fuzzy probability. Fuzzy Sets and Systems 83 (1996), 283–290. | spa |
dcterms.references | Zadeh, L. Toward a generalized theory of uncertainty (gtu)—an outline. Information Sciences 172 (2005), 1–40. | spa |
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