Un paquete de R para control y monitoreo de procesos por lotes utilizando el enfoque Statis Dual-Coordenadas Paralelas

Autor: José Ascencio Moreno, Miriam Vanessa Hinojosa-Ramos, Francisco Vera Alcívar, Omar Ruiz-Barzola, María Purificación Galindo-Villardón, Miriam Ramos-Barberán
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Revista Científica Ciencia y Tecnología, Vol 21, Iss 29 (2021)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1390-6321
2661-6734
DOI: 10.47189/rcct.v21i29.406
Popis: El control estadístico multivariante de procesos para la producción por lotes generalmente toma en consideración características correlacionadas para la inspección del desempeño del proceso. En la literatura, los investigadores han utilizado varias técnicas estadísticas de forma individual para abordar esta inspección durante las fases de control y seguimiento. Nuevas estrategias han explorado la posibilidad de combinar dos técnicas con el fin de optimizar el control y el monitoreo del proceso por lotes, como el enfoque DS-PC. Este enfoque novedoso se refiere al uso de Statis Dual y Coordenadas Paralelas e implica una serie de varios pasos de protocolos y aplicaciones de fórmulas que son propensas a errores y consumen mucho tiempo. Utilizando la metodología que se encuentra en la literatura, el paquete DSPC para R se desarrolló con el objetivo de ofrecer una herramienta simple para realizar el cómputo de Statis Dual rápidamente para las fases de control y seguimiento. Las salidas del paquete ofrecen visualizaciones gráficas para detectar comportamientos inusuales durante la producción a través de gráficos de control IS (Interestructura) y CO (Intraestructura). La salida también incluye el gráfico de coordenadas paralelas. Este paquete será útil para los profesionales interesados en la aplicación del enfoque DS-PC a cualquier industria de proceso por lotes a través de la automatización sugerida por defecto o la opción personalizada. Para familiarizar a los usuarios con esta estrategia, el paquete proporciona un conjunto de datos simulado de fabricación de bolsas de plástico industriales.
Databáze: Directory of Open Access Journals
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