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dc.contributor.advisorCogollo Flórez, Myladis Rociospa
dc.contributor.advisorCogollo Flórez, Juan Miguelspa
dc.contributor.authorMejía López, Einer David
dc.date.accessioned2022-10-04T15:54:11Z
dc.date.available2023-10-05
dc.date.available2022-10-04T15:54:11Z
dc.date.issued2022-10-05
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6685
dc.description.abstractLa 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.tableofcontentsResumen XIspa
dc.description.tableofcontentsAgradecimientos XVspa
dc.description.tableofcontentsIntroducción 1spa
dc.description.tableofcontents1. Fundamentación 5spa
dc.description.tableofcontents1.1. Índices de capacidad de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5spa
dc.description.tableofcontents1.2. Teoría Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7spa
dc.description.tableofcontents1.2.1. Conjuntos Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7spa
dc.description.tableofcontents1.2.2. α−Cortes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8spa
dc.description.tableofcontents1.2.3. Números Fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9spa
dc.description.tableofcontents1.3. Índices de procesos de capacidad fuzzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9spa
dc.description.tableofcontents1.4. Enfoque de estimación de Buckley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11spa
dc.description.tableofcontents1.4.1. Algoritmo EDICP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12spa
dc.description.tableofcontents1.5. Estimación fuzzy del índice Cpm: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12spa
dc.description.tableofcontents2. Estado del arte 15spa
dc.description.tableofcontents3. Análisis del diferencial asociado al número triangular en el Cpm fuzzy 17spa
dc.description.tableofcontents4. Estudio de simulación y resultados 23spa
dc.description.tableofcontents4.1. Resultados para una distribución Gamma(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24spa
dc.description.tableofcontents4.2. Resultados para una distribución Lognormal(α, β) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31spa
dc.description.tableofcontents4.3. Análisis de la Capacidad en el Cpm fuzzy de los datos simulados . . . . . . . . . . . 39spa
dc.description.tableofcontents5. Aplicación 41spa
dc.description.tableofcontents5.1. Estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41spa
dc.description.tableofcontents5.2. Conjunto de datos para el estudio de caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43spa
dc.description.tableofcontents5.2.1. Conjunto de datos I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43spa
dc.description.tableofcontents5.2.2. Conjunto de datos II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43spa
dc.description.tableofcontents5.2.3. Estadísticas descriptivas de los conjuntos de datos y pruebas de bondad de ajuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44spa
dc.description.tableofcontents5.2.4. Capacidad del proceso Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50spa
dc.description.tableofcontents6. Conclusiones y recomendaciones 57spa
dc.description.tableofcontents6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57spa
dc.description.tableofcontents6.2. Recomendaciones y futuras investigaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58spa
dc.description.tableofcontentsA. Código de simulación en R 63spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2022spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.titleEstudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzyspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
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dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.subject.proposalConjunto difusospa
dc.subject.proposalÍndices de capacidad de procesosspa
dc.subject.proposalEstimación difusaspa
dc.subject.proposalIntervalos de confianzaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
dc.subject.keywordsFuzzy seteng
dc.subject.keywordsProcess capability indiceseng
dc.subject.keywordsFuzzy estimationeng
dc.subject.keywordsConfidence intervals.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameEstadístico(a)spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombiaspa
dc.publisher.programEstadísticaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensiónspa


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