Estimación de confiabilidad para productos con dos características de desempeño basada en un modelo de degradación estocástico bivariado.

Los modelos de degradación han tenido gran relevancia en los últimos años en el área de confiabilidad, dado que es posible obtener información robusta acerca del tiempo de vida de productos altamente confiables. Sin embargo, se ha dado más interés a modelos de degradación multidimensionales que toman en cuenta que el funcionamiento de un producto está en función de múltiples características de desempeño cuya degradación marginal o conjunta puede originar una falla del producto. En esta investigación se presenta un modelo de degradación basado en un proceso gamma bivariado obtenido mediante reducción trivariada, en el que se considera que los dos procesos gamma marginales que componen el proceso bivariado caracterizan la degradación de las dos características de desempeño de un producto bajo estudio, esto permite modelar la estructura de dependencia entre las características de desempeño por lo que es posible obtener estimaciones de confiabilidad sistemáticas. El caso de estudio presentado está basado en la degradación de dos resistencias, los resultados obtenidos muestran que es posible caracterizar de mejor manera la confiablidad de un producto tomando en cuenta la dependencia entre la degradación de las dos características de desempeño

Estimación de confiabilidad para productos con dos características de desempeño basada en un modelo de degradación estocástico bivariado

Los modelos de degradación han tenido gran relevancia en los últimos años en el área de confiabilidad, dado que es posible obtener información robusta acerca del tiempo de vida de productos altamente confiables. Sin embargo, se ha dado más interés a modelos de degradación multidimensionales que toman en cuenta que el funcionamiento de un producto está en función de múltiples características de desempeño cuya degradación marginal o conjunta puede originar una falla del producto. En esta investigación se presenta un modelo de degradación basado en un proceso gamma bivariado obtenido mediante reducción trivariada, en el que se considera que los dos procesos gamma marginales que componen el proceso bivariado caracterizan la degradación de las dos características de desempeño de un producto bajo estudio, esto permite modelar la estructura de dependencia entre las características de desempeño por lo que es posible obtener estimaciones de confiabilidad sistemáticas. El caso de estudio presentado está basado en la degradación de dos resistencias, los resultados obtenidos muestran que es posible caracterizar de mejor manera la confiablidad de un producto tomando en cuenta la dependencia entre la degradación de las dos características de desempeño

Procesos estocásticos aplicados en análisis de datos de degradación-revisión de literatura

Improving, calculating and projecting the reliability of products is a fundamental task nowadays in the industry. The most common stochastic process models in the literature and applications are the Gamma and Wiener processes. However, both models are insufficient to adjust all degradation data. There are applications where they do not fit at all and can lead to erroneous conclusions. In this manner, the Gaussian inverse process is a very attractive option for degradation data. In order to compare the Wiener, gamma and Gaussian inverse processes, we searched for written literature (books and articles) and online data-bases (virtual libraries, Academic Google and different data bases) for which some applications were obtained in different areas of study and the tendency of the use of the different processes through the last years. In addition, to identify characteristics and differences between each of the stochastic processes. Keywords: Reliability, Degradation model, Stochastic process degradation, Gamma processes degradation, Inverse Gaussian Process degradation, Wiener Process degradationEl mejorar, calcular y proyectar la confiabilidad de productos es una tarea fundamental hoy en día en la industria. Los dos modelos de procesos estocásticos más comunes en la literatura y aplicaciones son los procesos de Gamma y Wiener. Sin embargo, ambos modelos son insuficientes para ajustar todos los datos de degradación y existen aplicaciones en las que no ajustan en absoluto y pueden llevar a conclusiones erróneas, por lo que el proceso inverso Gaussiano es una opción muy atractiva para los datos de degradación. Con el fin de comparar los procesos Wiener, gamma e inverso Gaussiano, se realizaron búsquedas de literatura escrita (libros y artículos) e información vía internet (librerías virtuales, Google Académico y diferentes bases de datos) con lo que se obtuvo algunas aplicaciones en diferentes áreas de estudio y la tendencia del uso de los diferentes procesos a través de los últimos años. Además, de identificar características y diferencias entre cada uno de los procesos estocásticos. Palabras Clave: Confiabilidad, Modelo de degradación, Proceso estocástico en degradación, Proceso Gamma en degradación, Proceso inverso Gaussiano en degradación, Proceso Wiener en degradació

Modelos predictivos para estimar la degradación de las variables que componen el grado de color del algodón Upland

El análisis de degradación es una herramienta estadística importante, utilizada para inferir sobre el comportamiento de las características de calidad en función del tiempo, lo que es conocido como confiabilidad. El presente artículo presenta una aplicación de modelos de degradación lineales, para el análisis de las características de calidad que determinan el grado de color del algodón tipo americano o Upland, dicha aplicación consistió en el estudio de muestras de algodón expuestas a las condiciones ambientales externas, con el objeto de conocer el comportamiento de la pérdida del grado de color de la fibra de algodón cuando esta es almacenada a la intemperie. El grado de color del algodón americano se compone por dos características la “reflectancia” (Rd) y “pigmentación” (+b), dichas características fueron monitoreadas bajo las condiciones antes mencionadas y de los datos obtenidos se formularon dos tipos de modelos: primeramente un modelo de regresión lineal simple con series de tiempo y posteriormente un modelo de degradación simple con proceso Gaussiano, para cada característica de calidad del grado de color. Así mismo se presenta un comparativo entre los tiempos medios de falla (MTTF) de ambos modelos respecto a las dos variables estudiadas y sus respectivos niveles críticos de degradación o pseodofallas, donde los modelos de degradación con proceso Gaussiano resultan más asertivos dado que utilizan un coeficiente de variación entre unidades y un coeficiente de movimiento Browniano para modelar los cambios aleatorios en las condiciones ambientales

Automatización de procesos manuales de encintado continúo en arneses automotrices

La industria arnesera ha evolucionado en forma considerable dentro del sector de manufactura en la zona fronteriza, entre México y Estados Unidos; parte de esta evolución se basa en la aplicación y el desarrollo de nuevas técnicas en la industria, tales como la manufactura esbelta y six sigma, que han marcado la pauta para la mejora de los procesos operacionales.Actualmente, los problemas de las industrias para entregar un producto o un servicio de excelencia hacia el cliente requieren de innumerables acciones, las cuales necesitan ser direccionadas para mejorar la productividad, optimizar costos y mano de obra (personal operativo), así como la de crear la cultura de la calidad.Para lograr lo anterior la metodología de Lean Six Sigma es frecuentemente usada en muchas compañías mexicanas que procesan productos que exportan, mayormente, hacia los Estados Unidos. El concepto de Lean Manufacturing y Six Sigma se define como una mezcla de múltiples técnicas y herramientas para ayudar a eliminar actividades que no agregan valor al producto, servicio o proceso, y que incrementan valor a cada actividad al mismo tiempo que mejoran y optimizan los procesos operativos de las compañías, y es la combinación de dos metodologías que de forma separada buscan la maximización de la productividad.De igual manera la metodologia Six Sigma en la actualidad tiene un impacto importante en la mejora de procesos y de calidad para hacer frente a los problemas que enfrentan las empresas y organizaciones. Por tal motivo, la aplicación de esta metodología ha incluido tanto compañías multinacionales, como pequeñas y medianas empresas, con el objetivo de optimizar sus recursos, agregar valor y reducir los defectos, tiempos y costos de las actividades propias de cada organización y compañía para incrementar la satisfacción del cliente.La clave para implementar Lean Six Sigma es lograr que quienes administran la producción trabajen de una manera sistémica, organizada e integrada, aplicando técnicas de mejoramiento continuo.De aquí nace también el pensamiento esbelto, el cual propone hacer más con menos (menos personal, menos equipo, menos tiempo, menos espacio) y brindarle al cliente lo que exactamente desea (Galindo & Villaseñor, 2009)

Método Weibull para la reducción de tiempo de prueba ambiental para divisor óptico

This article develops a life test plan for a standard optical splitter, which provides insight into its lifetime and reliability R (t). According to the GR-2866 standard, the environmental variables to be analyzed are temperature (T) and humidity (H) and 12 samples must be run. During the analysis, 720 cycles of T and H were performed during a 30-day trial period (Temp. = 85 °, -40 ° and Hum. = 85%). Thus, in order to reduce the test time, using the Taguchi method, the most significant temperature range was determined. With this new test temperature range (T = 100 °, -45 ° and H = 85%) in the Coffin-Manson model, the new test time was 10.33 days. The experimental tests were carried out using an environmental camera and optical equipment that allowed measuring the amount of attenuation in decibels (dB) caused by stress from temperature and humidity. For this new test range the Weibull parameters are β = 3.19 and η = 92.47.En este artículo se desarrolla un plan de prueba de vida para un divisor óptico estándar, que permite conocer su tiempo de vida útil y su confiabilidad R(t). De acuerdo con el estándar GR-2866, las variables ambientales a analizar son temperatura (T) y humedad (H) y se deben de correr 12 muestras. Durante el análisis, 720 ciclos de T y H fueron realizados durante un periodo de prueba de 30 días (Temp. = 85°, -40° y Hum. = 85%). Así, con la finalidad de reducir el tiempo de prueba, haciendo uso del método Taguchi, el rango de temperatura más significante fue determinado. Con este nuevo rango de temperatura de prueba (T = 100°, -45° y H = 85%) en el modelo de Coffin-Manson, el nuevo tiempo de prueba fue de 10.33 días.  Las pruebas experimentales se realizaron mediante el uso de una cámara ambiental y equipo óptico que permitió medir la cantidad de atenuación en decibeles (dB) causada por el estrés de la temperatura y humedad. Para este nuevo rango de prueba los parámetros Weibull son β = 3.19 y η = 92.47

Intuitionistic fuzzy MOORA for supplier selection

La selección de proveedores es una actividad crítica dentro de la administración de una cadena de suministro. Es considerado un problema complejo dado que involucra diferentes aspectos como son las mismas alternativas a evaluar, los múltiples criterios en consideración, así como el grupo de decisores con opiniones diferentes. En este sentido, la literatura reporta diversos métodos para ayudar en esta difícil actividad de seleccionar el mejor proveedor. Sin embargo, aún existen algunas brechas en dichos métodos por lo que resulta necesario seguir desarrollando investigación. Por lo tanto, el propósito del presente artículo es reportar un nuevo método basado en la hibridación de la técnica MOORA con conjuntos difusos intuicionistas para la selección de proveedores, con un enfoque de decisión multi-criterio y multigrupal. La importancia de los decisores y criterios así como las alternativas se evalúan en términos de conjuntos difusos intuicionistas, posteriormente MOORA es usado para determinar la mejor alternativa. Un caso experimental es desarrollado con el fin de explicar el método propuesto de manera detallada y para demostrar su viabilidad y eficacia