Resumen de Identificación de la señal de falta de control en un proceso de manufactura mediante redes neuronales haciendo uso de un gráfico de control MEWMA.
Gerardo Avendano, Gustavo Campos, Omar Alonso Patiño Castro
Actualmente, los avances tecnológicos permiten el control estadístico en los procesos haciendo uso de métodosmultivariantes. El gráfico MEWMA es más sensible a los cambios pequeños en el proceso en comparación con ungráfico T2 de Hotelling [6]. Ambos presentan una dificultad, no muestran la variable o variables causantes de unasalida de control en el proceso. En este capítulo se presenta el uso de un gráfico de control multivariante MEWMApara el control de 3 variables en un proceso de manufactura real [1-7]. Se utiliza un método basado en redesneuronales para detectar la variable causante de la salida de control en el proceso.
