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Title:	Diseño de un gráfico de control multivariante para variables normales usando el esquema de muestreo generalized multiple dependent state
Authors:	Pastuizaca Fernández, Maria Nela, Director Leon Cando, Joseph Jonathan
Keywords:	Estadistica Informatica Algoritmos Geneticos Esquemas
Issue Date:	2019
Publisher:	ESPOL.FCNM
Citation:	Leon Cando, J. J. (2019). Diseño de un gráfico de control multivariante para variables normales usando el esquema de muestreo generalized multiple dependent state. Trabajo final para la obtención del título Ingeniero en Estadistica Informatica [Proyecto Integrador Escuela Superior Politécnica del Litoral]. Repositorio Institucional ESPOL. dspace.espol.edu.ec Cita de tesis según Normas APA 7ª
Description:	La calidad en los productos de una empresa, ya sean estos bienes o servicios, es un factor muy importante que incide directamente en la satisfacción de los clientes. El controlar de manera eficiente la calidad ayuda además a evitar costos por reprocesos de productos deficientes o por eliminación de productos defectuosos. Una de las herramientas más utilizadas en el control estadístico de procesos, a fin de monitorear la calidad con que se elabora un producto es por medio de gráficos de control, esta herramienta permite monitorear simultáneamente varias de las características del producto y detectar cuando estas características están fuera de los valores normales. En este proyecto se ha desarrollado dos nuevos gráficos de control multivariante cuyos parámetros de control han sido optimizados utilizando algoritmos genéticos. Estos gráficos se basan en una variación del gráfico T2 de Hotelling usando los esquemas de muestreo llamados Multiple dependent state sampling (MDS) y Generalized
metadata.dc.description.abstractenglish:	The quality of the products in an organization, whether goods or services, is a very important factor that influence directly in the customer satisfaction. The efficient control of the quality help to avoid costs of reprocessing deficient products and costs of discard defective products. The use of control charts is a way to monitor the quality which a product is manufactured, this tool let to monitor simultaneously some product's quality characteristics and detect when these characteristics are out of optimal values. Two new multivariate control charts have been developed in this project whose control params has been optimized using genetic algorithms. These charts are based on a variation of Hotelling T2 using the schemes called Multiple dependent state sampling (MDS) and Generalized multiple dependent state sampling (GMDS). The new control charts were compared with Hotelling T2 using out-of-control ARL and they showed more efficiency to detect an out of control process. Finally, one of the new control charts was used to solve a real problem in a company. Keywords: Genetic algorithm, control chart, multiple dependent state, generalized multiple dependent state, Hotelling T2
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/48820
Appears in Collections:	Tesis de Estadística

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