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El control estadístico de procesos (CEP) se ha venido implementando desde hace algún tiempo en muchas áreas, incluidas aplicaciones relacionadas con la industria, la gestión de operaciones, servicios, y salud, entre otros, siendo las cartas de control una de las herramientas más utilizadas. En muchos de estos casos, las características relacionadas con la calidad no se puede representar con una variable cuantitativa continua que fuese el resultado de una medición, por ejemplo, como la longitud, el peso o el tiempo. Por lo que puede ser necesario o conveniente, usar conteos de los productos o servicios defectuosos o no conformes de una muestra aleatoria de n elementos, como indicador de si un proceso está bajo control o no. En estos casos, por lo general se supone que el recuento de productos no conformes es una variable aleatoria binomial con parámetros n y p, donde p es la fracción real de productos no conformes producidos y n el tamaño de la muestra. La carta de control Shewhart para atributos p es la carta de control que tradicionalmente se ha utilizado para monitorear recuentos binomiales. Sin embargo, el diseño de esta carta se basa en alguno supuestos distribucionales que en muchas ocasiones no se cumplen, tales como el supuesto de aproximación a la normalidad sobre las fracciones observadas y el supuesto de independencia entre las observaciones. En esta investigación se estudia el uso de límites de control dinámicos en el monitoreo de datos binomiales, y comparamos el desempeño de esta carta con el de la carta p tradicional. Los estudios muestran un desempeño superior de la carta propuesta, teniendo en cuenta como medida de desempeño la métrica ARL.

When designing a control chart, it is usual that the parameters should be estimated from a preliminary sample of observations. Numerous studies have shown the effect that the estimation of the parameters can have on the performance of the control charts. It has been found that only for relatively large preliminary samples, the performance of control charts with estimated parameters can be considered satisfactory, in terms of the rate of false alarms that the chart produces in Phase II. In this work we evaluate the effect of the estimation of parameters on the performance of the |S| chart. For this, the number of preliminary samples and the size of subgroups from which the performance of the chart is considered adequate were determined approximately, finally a model is was adjusted that allows the size of the preliminary sample to be related to the false alarm rate observed. For our study, simulation procedures were used to observe the false alarm rate for different sizes of the preliminary sample.