Nuevas tendencias en: Investigación de operaciones y ciencias administrativas

Abstract

RESUMEN En el control estadístico de procesos, la herramienta utilizada para monitorear el número de no conformidades por unidad es el gráfico de Shewhart C, este se basa en el supuesto de que la aparición de no conformidades en las muestras está bien modelada por una distribución de Poisson, y aunque es un gráfico fácil de usar, su capacidad para detectar pequeños cambios es baja, por lo que es necesario tomar muestras grandes, aumentando así los costos relacionados con el muestreo. Por lo anterior se propone la implementación de un esquema de muestreo doble para el gráfico de control C, además de derivar la expresión matemática adecuada para la evaluación exacta del ARL. Para el diseño de este gráfico de control se ha desarrollado un algoritmo genético multiobjetivo en R, dirigido a minimizar el número medio de muestras (ASN) y el riesgo beta, garantizando niveles fijos de riesgo alfa. Con el fin de ejemplificar la aplicación del nuevo DS-C desarrollado y evaluar la influencia de varios parámetros operativos, se realizan ejemplos numéricos y se dan las consideraciones relacionadas. Durante el procedimiento de optimización se han impuesto restricciones en ASN y en el ARL bajo control, variando parámetros de entrada, para finalmente comparar el rendimiento del DS-C con el del gráfico clásico de parámetros fijos FP-C