Una gráfica de control combinada para identificar señales fuera de control en procesos multivariados

• E. Marroquín-Prado ^[1] ; M. Cantú-Sifuentes ^[2]
  1. [1] Instituto Tecnológico de Saltillo

     Instituto Tecnológico de Saltillo

     México

     
  2. [2] Corporación Mexicana de Investigación en Materiales, División de Posgrado en Ingeniería Industrial
• Localización: Ingeniería, investigación y tecnología, ISSN 1405-7743, ISSN-e 2594-0732, Vol. 11, Nº. 4, 2010
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A Combined Control Chart for Identifying Out-Of-Control Points in Multivariate Processes
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• Resumen
  • español

    La gráfica de control T² de Hotelling se ha empleado ampliamente para identificar señales fuera de control en procesos multivariados. Sin embargo, esta gráfica no es sensible a cambios pequeños en el vector de medias del proceso. En este trabajo se propone una gráfica de control para identificar señales fuera de control. La gráfica propuesta es una combinación de la gráfica T² de Hotelling, la gráfica M propuesta por Hayter et al. (1994) y una nueva gráfica basada en Componentes Principales. La combinación de las tres gráficas permite identificar cualquier tipo y magnitud de cambio en el vector de medias del proceso. Por medio de simulación y la Longitud Promedio de Corridas (ARL), se evalúa la eficiencia de la gráfica propuesta. El ARL indica el número promedio de puntos dentro de control antes de encontrar un punto fuera. Los resultados de la simulación muestran que la gráfica propuesta es más sensible que cada una de las tres gráficas en forma individual.

  • English

    The Hotelling's T² control chart is widely used to identify out-of-control signals in multivariate processes. However, this chart is not sensitive to small shifts in the process mean vector. In this work we propose a control chart to identify out-of-control signals. The proposed chart is a combination of Hotelling's T² chart, M chart proposed by Hayter et al. (1994) and a new chart based on Principal Components. The combination of these charts identifies any type and size of change in the process mean vector. Us ing simulation and the Average Run Length (ARL), the performance of the proposed control chart is evaluated. The ARL means the average points within control before an out-of-control point is detected. The results of the simulation show that the proposed chart is more sensitive that each one of the three charts individually.