Herramientas de monitoreo y control estadístico de atributos en procesos de alta calidad: estudio de resultados, implementación computacional y aplicación práctica

Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016Investiga los procedimientos posibles más adecuados y eficientes para el monitoreo y control estadístico de atributos en procesos de alta calidad, en función de la magnitud de los parámetros, el diseño de la muestra y las medidas de desempeño sobre la base de un estudio comparativo de resultados. Desarrolla medios propios de implementación computacional de estos procedimientos y aplicarlos a datos simulados y a datos provenientes de procesos industriales de interés práctico

Algunas tendencias actuales en el desarrollo de metodología estadística para la mejora continua

Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.El control estadístico de procesos (CEP) se emplea desde hace varias décadas con el propósito de controlar y reducir la variabilidad de procesos, productos y/o servicios, mejorando su calidad y productividad. La producción científica en esta área ha crecido significativamente después de 1990, lo que indica que el CEP continúa siendo una importante área de investigación. Sin embargo, algunos autores advierten sobre la brecha existente entre las investigaciones desarrolladas y su utilización práctica en los proyectos de mejora continua, entendiendo ésta como el procedimiento que se enfoca en prevenir los defectos y fallas que los procesos puedan producir, con el fin de obtener bienes y servicios de alta calidad con bajos costos.Farmer, Woodall, Steiner y Champ (2014), Woodall y Montgomery (2008), sostienen que el monitoreo de procesos por sí mismo no es suficiente para producir una mejora significativa en ellos. Por este motivo, apoyan firmemente el uso de metodologías de gestión de la calidad, como Six Sigma, que mediante un enfoque disciplinado, orientado a proyectos y basado en metodología estadística, busca reducir la variabilidad y eliminar defectos y desperdicio de productos, procesos y servicios. Desde esta perspectiva es importante identificar los avances logrados recientemente en cuanto a las nuevas metodologías desarrolladas para optimizar el CEP.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Estadística y Probabilida

Asociación estadística: errores en contenidos conceptuales y procedimentales en estudiantes universitarios

Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Uno de los contenidos más importantes de cualquier curso introductorio de Estadística es el de asociación estadística, entendiendo como tal a la extensión del concepto de correlación, a variables numéricas y no numéricas. Dicho contenido se desarrolla en base a tres ejes temáticos: análisis de regresión, análisis de correlación y tablas de contingencia. En el proceso de adquisición y consolidación de estos conocimientos es posible cometer errores que pueden llegar a formar parte del conocimiento científico (Rico, 1995). El análisis de los errores que los alumnos manifiestan en su proceso de aprendizaje, constituyen una excelente herramienta para revelar el estado del conocimiento, imprescindible a la hora de realimentar los procesos de enseñanza y de aprendizaje con el fin de mejorar los resultados. Actualmente es posible encontrar una amplia bibliografía relacionada con el estudio de los errores en la temática de la estadística descriptiva en general. Pero las investigaciones sobre lo que ocurre en relación al tema de la asociación estadística, cuando se aplica inferencia estadística, ya sea mediante procedimientos de intervalo de confianza o pruebas de hipótesis, no se han desarrollado con igual magnitud. Entre las investigaciones pioneras se encuentra Vallecillos y Batanero (1997a, 1997b), Estepa (2004). Batanero, Estepa y Godino (1997,1998), y en nuestro país las de: Álvarez, Gonzales García y Terán (2009); Rodríguez, Agnelli y Huerta (2010); Lavalle, Micheli y Rubio (2006) y Korin, (2010), entre otros. Por este motivo se llevó a cabo un estudio de los errores más frecuentes en asociación estadística, desde una concepción cognoscitivista?constructivista del aprendizaje y la enseñanza, basada principalmente en la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel (1976) y en la enseñanza para la comprensión de Perkins (1995). Los objetivos específicos de la investigación consistieron en: a) tipificar los errores conceptuales y procedimentales, b) agrupar a los estudiantes en función del tipo de errores detectados y de un conjunto de variables socio-demográficas de desempeño académico y de dedicación al estudio y c) indagar las opiniones de los alumnos acerca de los factores que pueden influir en los errores conceptuales y procedimentales.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Educación General (incluye capacitación, pedagogía y didáctica

Algunas estrategias de enseñanza en estadística descriptiva y estadística inferencial en la FCE UNC

Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.El presente trabajo intenta compartir la experiencia llevada a cabo con estudiantes que cursaron las asignaturas Estadística I y Estadística II del segundo año de la Facultad de Ciencias Económicas de la UNC durante el periodo 2017-2018. Fruto de una investigación previa y de la revisión continua de su propia práctica, docentes de una de las cátedras propusieron algunas estrategias de enseñanza con la intención de promover aprendizajes significativos y relevantes en los estudiantes, considerando el contexto de una universidad masiva. Entre las estrategias que los docentes implementaron para la comprensión de diversos temas de Estadística Descriptiva e Inferencial, se destacan: la utilización de mapas conceptuales, actividades interactivas en la web, el uso constructivo de los errores y la elaboración y diseño de material teórico - práctico en función de los ejes temáticos comunes en los programas introductorios de Estadística. Se propusieron contextualizar los conocimientos estadísticos en un proceso de investigación y en los campos disciplinares de interés del estudiante. También trabajar sobre problemas reales y con soporte computacional, centrar el énfasis en la conceptualización de los fundamentos teóricos, realizar actividades prácticas orientadas a fomentar el uso crítico de las técnicas, interpretar resultados en términos estadísticos y reelaborarlos como información para resolver problemas de investigación.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Educación General (incluye capacitación, pedagogía y didáctica

Estudio del desempeño del gráfico Poisson Inar(1) Cumsum en el control de la cantidad de no conformidades bajo exceso de ceros

La Gráfica “c” de Shewart para el control de no conformidades es elaborada suponiendo la independencia de las observaciones. Sin embargo, este supuesto es irreal en el contexto de datos captados a través del tiempo, dado que se espera que exista autocorrelación positiva. Para superar dicho inconveniente, se diseñaron gráficas alternativas como la Poisson INAR(1) CUMSUM. La misma se construye en base a un proceso discreto autorregresivo de orden 1 (INAR(1)) con marginal Poisson. El presente trabajo busca aportar al conocimiento sobre el desempeño de dicha gráfica en el control de la cantidad de no conformidades en procesos autocorrelacionados con exceso de ceros. Para simular datos con esas características, se generan datos originarios de procesos autorregresivos enteros con exceso de ceros de orden uno ZINAR(1) empleando una distribución marginal Poisson. Además, se introducen quiebres estructurales por medio del uso de variables artificiales para modelar cambios en la media del proceso. Una vez simulados los datos, se estudia el desempeño de la gráfica Poisson INAR(1) CUMSUM para detectar cambios en la media del proceso en base a la longitud media de corrida (ARL) bajo diversas configuraciones paramétricas. Finalmente, se comparan los resultados con los obtenidos al aplicar la Gráfica “c” de Shewart.Fil: Buzzi, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina

Gráficos de control para procesos binomiales con exceso de ceros

Cuando se analizan datos de procesos en los que se observan muchas muestras conformes, es decir, muchas muestras sin defectos, la utilización del modelo ZIB (Zero Inflated binomial) puede ser una muy buena alternativa. Esto es especialmente cierto para el caso en que los datos muestran una frecuencia más elevada de ceros que la que se debería esperar si la muestra hubiera sido generada mediante una distribución binomial. Tradicionalmente estos procesos fueron monitoreados empleando la distribución binomial pero, bajo estas circunstancias, la distribución binomial tiende a subestimar la variabilidad del proceso. En esta situación, los gráficos de control tienen límites muy estrictos que determinan excesivas señales de falsa alarma, altos costos de inspección y frecuentes paradas del proceso. Cuando no se tiene en cuenta el exceso de ceros, se genera un modelo mal especificado y, en consecuencia, el gráfico de control resultante no cumple con la función para la cual ha sido construido En este trabajo se propone la utilización del modelo lineal generalizado para establecer la bondad de ajuste entre los datos observados y la distribución asumida para la construcción del gráfico. Se muestra además la aplicación del gráfico ZIB a un proceso con datos de una planta de autopartes, con análisis y discusión de los resultados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Estadística y Probabilida

Gráficos de control multivariados para procesos de atributos de alta calidad

El estudio de múltiples características es importante en los procesos de alta calidad. En las cercanías de cero no conformidades la mayoría de los ítems serán conformes, especialmente cuando se considera una sola característica crítica. En el caso de considerar varias características, los productos pueden ser mejor diferenciados y las oportunidades de mejoras suelen ser más fácilmente identificables, permitiendo obtener mayor información acerca de un producto o proceso. Los gráficos de control de atributos son utilizados para el monitoreo de procesos donde las características de calidad no pueden medirse en una escala continua. Esta situación se observa en procesos industriales, procesos relacionados con la salud, y en procesos de servicios, entre otros. Muchos de estos ejemplos implican el monitoreo simultáneo de múltiples atributos lo que conduce a la aplicación de métodos de control de calidad multivariados que han mostrado ser más adecuados que el uso simultáneo de múltiples procedimientos univariados. En este estudio se presenta en primer lugar una breve revisión de la metodología existente para procesos multivariados de alta calidad. A continuación se muestra la metodología y aplicación de un gráfico de control multivariado, el gráfico Mnp que surgió como una extensión de los gráficos np univariados de Shewhart. Este gráfico emplea una estadística que se obtiene como la suma ponderada de los conteos de unidades no conformes para todas las características de calidad, considerando además la correlación entre atributos. Al mismo tiempo, se muestra un procedimiento sencillo para identificar la presencia de causas asignables ante una señal de fuera de control. Por último se realiza la comparación del gráfico Mnp con los gráficos np univariados, que son los más comúnmente empleados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estadística y Probabilida

Muestreo simple y doble para el monitoreo de unidades no conformes en procesos de alta calidad

Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.En este trabajo se propone un nuevo procedimiento, el gráfico de control con muestreo doble (MD), cuyo objetivo es mejorar la capacidad para detectar cualquier condición de fuera de control mediante la observación de una segunda muestra. La eficacia de este procedimiento se basa principalmente en el hecho de que permite observar cambios pequeños o moderados en la proporción de unidades no conformes del proceso, sin aumentar el muestreo. El muestreo doble es especialmente útil cuando se lo utiliza en procesos de alta calidad, en los cuales la proporción de unidades no conformes y el tamaño de la muestra son reducidos. En esta situación, una alternativa posible consiste en emplear el gráfico np mejorado en la primera etapa del muestreo, dado que este procedimiento ha mostrado una gran ventaja sobre el gráfico np habitual para atributos. La utilización del muestreo doble en una segunda etapa del muestreo, tiene, además, dos posibles ventajas. En primer lugar, permite reducir la cantidad total de inspección y en segundo lugar, le da al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisión. Finalmente se muestran los beneficios del gráfico np mejorado con muestreo doble evaluados en términos de eficacia estadística (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gráfico con muestreo simple. Además, se presenta el procedimiento para la elección adecuada del plan de muestreo doble en función de los cinco parámetros requeridos. El trabajo incluye una aplicación con datos reales que permite observar los beneficios del muestreo doble en el monitoreo y seguimiento de procesos de alta calidad.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estadística y Probabilida

Gráficos de control con muestreo simple y doble para la proporción de ítems no conformes en procesos de alta calidad

Actualmente hay situaciones en la producción industrial en la que los procesos, especialmente debido a los avances tecnológicos, han alcanzado muy altos estándares de calidad. Estosprocesos se conocen como procesos de alta calidady se caracterizan por tener unafracción de productos no conformesgeneralmente muy pequeña y tamaños de muestra no suficientemente grandes. Cuando esto sucede, los gráficos de control convencionales tienen serios inconvenientes para detectar disminuciones en los valores de pproduciendo un exceso de falsas alarmas. Basado en esta dificultad, los autores desarrollaron un gráfico p mejorado que mostró un beneficio considerable sobre el gráfico phabitual para atributos. Sin embargo, el gráfico pmejorado fracasa en la detección de incrementos pequeños en los parámetros delproceso. En esta situación, una alternativa la constituyen los gráficos de control con muestreo doble (MD) que le dan al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisión. En este trabajo se muestran los beneficios del gráfico pmejorado con muestreo doble evaluados en términos de eficacia estadística (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gráfico con muestreo simple. Además, se presentan tablas para la elección adecuada del plan de muestreo doble.El trabajo incluye una aplicación con datos reales.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Pimentel Barbosa, Emanuel. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Departamento de Estatística; Brazil.Estadística y Probabilida

Modelo lineal mixto aplicado al estudio del mecanismo sináptico subyacente al aprendizaje del condicionamiento clásico del parpadeo

El trabajo consistió en estudiar los mecanismos sinápticos subyacentes al aprendizaje usando un paradigma bien entendido: condicionamiento clásico del parpadeo en conejos. El parpadeo condicionado consiste de un estímulo condicionado (como un tono) y un estímulo incondicionado (como un soplo de aire a los ojos). Cuando el tono precede al soplo de aire y estos se presentan conjuntamente en varias ocasiones, se provoca una respuesta de parpadeo o respuesta condicionada. La hipótesis central es que los receptores en las sinapsis exitatorias e inhibitorias en el núcleo interpositus (IP) del cerebelo cambian como resultado de parpadeo condicionado. El propósito de este estudio estuvo referido a determinar si los animales aprenden a cerrar el párpado cuando reciben un tono y cómo repercute este aprendizaje en la neurona. El análisis de los datos se realizó empleando un modelo lineal mixto considerando tres grupos experimentales (Grupo: CT, UP y PD), el área de la neurona ocupada por las sinapsis exitatorias (PSD95) e inhibitorias (Gephy) y el efecto aleatorio introducido por el animal (Subject). El tamaño de la neurona (Circum) se consideró como covariable. Se conoce además, que la estimulación de la neurona por efecto del aprendizaje determina diferentes niveles de variabilidad que deben ser tenidos en cuenta al modelar la estructura de la varianza residual. Se probó que la influencia del animal no es relevante en el modelo (ICC= 0.0049). Las conclusiones más importantes indican que el área promedio ocupada por las sinapsis inhibitorias es significativamente superior a la ocupada por las exitatorias (p<0.0001). Con respecto al área promedio ocupada por las sinapsis entre grupos experimentales, se observó que los grupos con menor estimulación de aprendizaje (CT y UP) no mostraron diferencias estadísticamente significativas entre ellos pero si con respecto al grupo con aprendizaje (PD).Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea Fabiana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Yacci, María Rosa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Estadística y Probabilida