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Pypcapability: un módulo en python para evaluar estadísticamente la capacidad de un proceso

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dc.contributor.advisorCogollo Flórez, Myladis Rocíospa
dc.contributor.authorMartínez Chamorro, Rolando Danielspa
dc.date.accessioned2022-08-29T12:45:18Z
dc.date.available2023-08-26
dc.date.available2022-08-29T12:45:18Z
dc.date.issued2022-08-26
dc.description.abstractLas industrias deben analizar la capacidad de sus procesos para cumplir con las especificaciones de los productos, y así poder decidir si es necesario tomar acciones de mejoramiento. Generalmente, esto se hace mediante los índices de capacidad de procesos (ICP), quienes proporcionan una estimación numérica de dicha capacidad. Dado que este análisis se realiza de manera rutinaria en las industrias, es necesario tener acceso a herramientas computacionales que estén soportadas en una teoría estadística sólida y que sean de fácil manejo. En este trabajo se formula y desarrolla un nuevo modulo en Python, denominado PyPCapability, que facilita y dinamiza el análisis de la capacidad de los procesos, con un Entorno de programación básica para el usuario, que acompaña a este desde el proceso de validación de los supuestos hasta la estimación puntual y por intervalo de los ICP tradicionales. Adicionalmente, el módulo proporciona una ayuda en la interpretación de los resultados estadísticos obtenidos en cada etapa del análisis, y tiene implementados nuevas metodologías estadísticas para la verificación del control de los procesos. Los resultados hallados al examinar la viabilidad de PyPCapability usando datos reales, demuestran que ´este es un mecanismo útil y confiable para aplicar en las industrias.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameEstadístico(a)spa
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensiónspa
dc.description.tableofcontentsResumen VIspa
dc.description.tableofcontentsAgradecimientos VIIIspa
dc.description.tableofcontentsIntroducción 1spa
dc.description.tableofcontents1. Marco teórico 3spa
dc.description.tableofcontents1.1. Calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3spa
dc.description.tableofcontents1.2. Control estadístico de procesos (CEP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4spa
dc.description.tableofcontents1.2.1. Planeamiento de la calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7spa
dc.description.tableofcontents1.2.2. Inspección de la calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7spa
dc.description.tableofcontents1.3. Índices de capacidad de procesos (ICP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7spa
dc.description.tableofcontents1.3.1. Índice de Capacidad Potencial (CP ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8spa
dc.description.tableofcontents1.3.2. Índices de capacidad con especificación unilateral . . . . . . . . . . . . . 9spa
dc.description.tableofcontents1.3.3. Índice de capacidad real del proceso (CPK) . . . . . . . . . . . . . . . . . 9spa
dc.description.tableofcontents1.3.4. Índice K . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10spa
dc.description.tableofcontents1.3.5. Índice de Taguchi Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11spa
dc.description.tableofcontents1.3.6. ICP C′′pmk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13spa
dc.description.tableofcontents1.4. Cartas de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15spa
dc.description.tableofcontents1.4.1. Carta Shewhart X - S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16spa
dc.description.tableofcontents1.4.2. Toma de decisiones en la carta de control. . . . . . . . . . . . . . . . . . 19spa
dc.description.tableofcontents2. Estado del arte 20spa
dc.description.tableofcontents3. Descripción del módulo PyPCapability 22spa
dc.description.tableofcontents3.1. Instalación del paquete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23spa
dc.description.tableofcontents3.2. Lectura de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24spa
dc.description.tableofcontents3.3. Descripción detallada del módulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25spa
dc.description.tableofcontents3.3.1. Validación de supuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26spa
dc.description.tableofcontents3.3.1.1. Normalidad de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26spa
dc.description.tableofcontents3.3.1.2. Proceso bajo control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28spa
dc.description.tableofcontents3.3.2. Submódulo IC1.Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31spa
dc.description.tableofcontents3.3.3. Submódulo de IC2.Cpul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32spa
dc.description.tableofcontents3.3.4. Submódulo IC3.Cpk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33spa
dc.description.tableofcontents3.3.5. Submódulo IC4.k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34spa
dc.description.tableofcontents3.3.6. Submódulo IC5.Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34spa
dc.description.tableofcontents3.3.7. Índices de capacidad agrupados IC6.agrupados . . . . . . . . . . . . . . 35spa
dc.description.tableofcontents3.3.8. Submódulo IC0.Cpmk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37spa
dc.description.tableofcontents3.3.9. Visualización global de los resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38spa
dc.description.tableofcontents4. Evaluación 40spa
dc.description.tableofcontents4.1. Límites de especificación simétricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40spa
dc.description.tableofcontents4.2. Límites de especificación asimétricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66spa
dc.description.tableofcontents5. Conclusiones y recomendaciones 77spa
dc.description.tableofcontents5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77spa
dc.description.tableofcontents5.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6441
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.placeMontería - Córdobaspa
dc.publisher.programEstadísticaspa
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2022spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.keywordsProcess capabilityeng
dc.subject.keywordsShewhart control charteng
dc.subject.keywordsSpecification limitseng
dc.subject.keywordsPythoneng
dc.subject.proposalÍndice de capacidad de procesosspa
dc.subject.proposalIntervalo de confianzaspa
dc.subject.proposalCarta de control Shewhartspa
dc.subject.proposalPythonspa
dc.titlePypcapability: un módulo en python para evaluar estadísticamente la capacidad de un procesospa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
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dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
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