Gráficos de control para procesos binomiales con exceso de ceros

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Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Joekes, Silvia, Smrekar, Marcelo, Righetti, Andrea F.
Formato: conferenceObject
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Procesos de alta calidad
Modelo Binomial con exceso de ceros
Gráficos de control ZIB
Modelo lineal generalizado
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/24143
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-24143
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spelling I10-R141-11086-241432024-07-08T16:43:49Z Gráficos de control para procesos binomiales con exceso de ceros Joekes, Silvia Smrekar, Marcelo Righetti, Andrea F. Procesos de alta calidad Modelo Binomial con exceso de ceros Gráficos de control ZIB Modelo lineal generalizado Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina. Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Cuando se analizan datos de procesos en los que se observan muchas muestras conformes, es decir, muchas muestras sin defectos, la utilización del modelo ZIB (Zero Inflated binomial) puede ser una muy buena alternativa. Esto es especialmente cierto para el caso en que los datos muestran una frecuencia más elevada de ceros que la que se debería esperar si la muestra hubiera sido generada mediante una distribución binomial. Tradicionalmente estos procesos fueron monitoreados empleando la distribución binomial pero, bajo estas circunstancias, la distribución binomial tiende a subestimar la variabilidad del proceso. En esta situación, los gráficos de control tienen límites muy estrictos que determinan excesivas señales de falsa alarma, altos costos de inspección y frecuentes paradas del proceso. Cuando no se tiene en cuenta el exceso de ceros, se genera un modelo mal especificado y, en consecuencia, el gráfico de control resultante no cumple con la función para la cual ha sido construido En este trabajo se propone la utilización del modelo lineal generalizado para establecer la bondad de ajuste entre los datos observados y la distribución asumida para la construcción del gráfico. Se muestra además la aplicación del gráfico ZIB a un proceso con datos de una planta de autopartes, con análisis y discusión de los resultados. Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina. Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Estadística y Probabilidad 2022-04-25T20:35:39Z 2022-04-25T20:35:39Z 2015-10 conferenceObject 2451-8131 http://hdl.handle.net/11086/24143 spa Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Impreso
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