33 research outputs found

    Herramientas de monitoreo y control estad铆stico de atributos en procesos de alta calidad: estudio de resultados, implementaci贸n computacional y aplicaci贸n pr谩ctica

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    Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016Investiga los procedimientos posibles m谩s adecuados y eficientes para el monitoreo y control estad铆stico de atributos en procesos de alta calidad, en funci贸n de la magnitud de los par谩metros, el dise帽o de la muestra y las medidas de desempe帽o sobre la base de un estudio comparativo de resultados. Desarrolla medios propios de implementaci贸n computacional de estos procedimientos y aplicarlos a datos simulados y a datos provenientes de procesos industriales de inter茅s pr谩ctico

    Algunas tendencias actuales en el desarrollo de metodolog铆a estad铆stica para la mejora continua

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    Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.El control estad铆stico de procesos (CEP) se emplea desde hace varias d茅cadas con el prop贸sito de controlar y reducir la variabilidad de procesos, productos y/o servicios, mejorando su calidad y productividad. La producci贸n cient铆fica en esta 谩rea ha crecido significativamente despu茅s de 1990, lo que indica que el CEP contin煤a siendo una importante 谩rea de investigaci贸n. Sin embargo, algunos autores advierten sobre la brecha existente entre las investigaciones desarrolladas y su utilizaci贸n pr谩ctica en los proyectos de mejora continua, entendiendo 茅sta 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 s铆 mismo no es suficiente para producir una mejora significativa en ellos. Por este motivo, apoyan firmemente el uso de metodolog铆as de gesti贸n de la calidad, como Six Sigma, que mediante un enfoque disciplinado, orientado a proyectos y basado en metodolog铆a estad铆stica, 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 metodolog铆as desarrolladas para optimizar el CEP.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Estad铆stica y Probabilida

    Asociaci贸n estad铆stica: errores en contenidos conceptuales y procedimentales en estudiantes universitarios

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    Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Uno de los contenidos m谩s importantes de cualquier curso introductorio de Estad铆stica es el de asociaci贸n estad铆stica, entendiendo como tal a la extensi贸n del concepto de correlaci贸n, a variables num茅ricas y no num茅ricas. Dicho contenido se desarrolla en base a tres ejes tem谩ticos: an谩lisis de regresi贸n, an谩lisis de correlaci贸n y tablas de contingencia. En el proceso de adquisici贸n y consolidaci贸n de estos conocimientos es posible cometer errores que pueden llegar a formar parte del conocimiento cient铆fico (Rico, 1995). El an谩lisis 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 ense帽anza y de aprendizaje con el fin de mejorar los resultados. Actualmente es posible encontrar una amplia bibliograf铆a relacionada con el estudio de los errores en la tem谩tica de la estad铆stica descriptiva en general. Pero las investigaciones sobre lo que ocurre en relaci贸n al tema de la asociaci贸n estad铆stica, cuando se aplica inferencia estad铆stica, ya sea mediante procedimientos de intervalo de confianza o pruebas de hip贸tesis, 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 pa铆s las de: 脕lvarez, Gonzales Garc铆a y Ter谩n (2009); Rodr铆guez, Agnelli y Huerta (2010); Lavalle, Micheli y Rubio (2006) y Korin, (2010), entre otros. Por este motivo se llev贸 a cabo un estudio de los errores m谩s frecuentes en asociaci贸n estad铆stica, desde una concepci贸n cognoscitivista?constructivista del aprendizaje y la ense帽anza, basada principalmente en la teor铆a del aprendizaje significativo de Ausubel (1976) y en la ense帽anza para la comprensi贸n de Perkins (1995). Los objetivos espec铆ficos de la investigaci贸n consistieron en: a) tipificar los errores conceptuales y procedimentales, b) agrupar a los estudiantes en funci贸n del tipo de errores detectados y de un conjunto de variables socio-demogr谩ficas de desempe帽o acad茅mico y de dedicaci贸n 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 C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas; Argentina.Educaci贸n General (incluye capacitaci贸n, pedagog铆a y did谩ctica

    Algunas estrategias de ense帽anza en estad铆stica descriptiva y estad铆stica inferencial en la FCE UNC

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    Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.El presente trabajo intenta compartir la experiencia llevada a cabo con estudiantes que cursaron las asignaturas Estad铆stica I y Estad铆stica II del segundo a帽o de la Facultad de Ciencias Econ贸micas de la UNC durante el periodo 2017-2018. Fruto de una investigaci贸n previa y de la revisi贸n continua de su propia pr谩ctica, docentes de una de las c谩tedras propusieron algunas estrategias de ense帽anza con la intenci贸n 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 comprensi贸n de diversos temas de Estad铆stica Descriptiva e Inferencial, se destacan: la utilizaci贸n de mapas conceptuales, actividades interactivas en la web, el uso constructivo de los errores y la elaboraci贸n y dise帽o de material te贸rico - pr谩ctico en funci贸n de los ejes tem谩ticos comunes en los programas introductorios de Estad铆stica. Se propusieron contextualizar los conocimientos estad铆sticos en un proceso de investigaci贸n y en los campos disciplinares de inter茅s del estudiante. Tambi茅n trabajar sobre problemas reales y con soporte computacional, centrar el 茅nfasis en la conceptualizaci贸n de los fundamentos te贸ricos, realizar actividades pr谩cticas orientadas a fomentar el uso cr铆tico de las t茅cnicas, interpretar resultados en t茅rminos estad铆sticos y reelaborarlos como informaci贸n para resolver problemas de investigaci贸n.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Educaci贸n General (incluye capacitaci贸n, pedagog铆a y did谩ctica

    Estudio del desempe帽o del gr谩fico Poisson Inar(1) Cumsum en el control de la cantidad de no conformidades bajo exceso de ceros

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    La Gr谩fica 鈥渃鈥 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 trav茅s del tiempo, dado que se espera que exista autocorrelaci贸n positiva. Para superar dicho inconveniente, se dise帽aron gr谩ficas 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 desempe帽o de dicha gr谩fica en el control de la cantidad de no conformidades en procesos autocorrelacionados con exceso de ceros. Para simular datos con esas caracter铆sticas, se generan datos originarios de procesos autorregresivos enteros con exceso de ceros de orden uno ZINAR(1) empleando una distribuci贸n marginal Poisson. Adem谩s, 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 desempe帽o de la gr谩fica Poisson INAR(1) CUMSUM para detectar cambios en la media del proceso en base a la longitud media de corrida (ARL) bajo diversas configuraciones param茅tricas. Finalmente, se comparan los resultados con los obtenidos al aplicar la Gr谩fica 鈥渃鈥 de Shewart.Fil: Buzzi, Sergio. Universidad Nacional de C贸rdoba. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de C贸rdoba. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina

    Gr谩ficos de control para procesos binomiales con exceso de ceros

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    Cuando se analizan datos de procesos en los que se observan muchas muestras conformes, es decir, muchas muestras sin defectos, la utilizaci贸n 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 m谩s elevada de ceros que la que se deber铆a esperar si la muestra hubiera sido generada mediante una distribuci贸n binomial. Tradicionalmente estos procesos fueron monitoreados empleando la distribuci贸n binomial pero, bajo estas circunstancias, la distribuci贸n binomial tiende a subestimar la variabilidad del proceso. En esta situaci贸n, los gr谩ficos de control tienen l铆mites muy estrictos que determinan excesivas se帽ales de falsa alarma, altos costos de inspecci贸n 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 gr谩fico de control resultante no cumple con la funci贸n para la cual ha sido construido En este trabajo se propone la utilizaci贸n del modelo lineal generalizado para establecer la bondad de ajuste entre los datos observados y la distribuci贸n asumida para la construcci贸n del gr谩fico. Se muestra adem谩s la aplicaci贸n del gr谩fico ZIB a un proceso con datos de una planta de autopartes, con an谩lisis y discusi贸n de los resultados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Exactas, F铆sicas y Naturales. Laboratorio de Ingenier铆a y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Estad铆stica y Probabilida

    Gr谩ficos de control multivariados para procesos de atributos de alta calidad

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    El estudio de m煤ltiples caracter铆sticas es importante en los procesos de alta calidad. En las cercan铆as de cero no conformidades la mayor铆a de los 铆tems ser谩n conformes, especialmente cuando se considera una sola caracter铆stica cr铆tica. En el caso de considerar varias caracter铆sticas, los productos pueden ser mejor diferenciados y las oportunidades de mejoras suelen ser m谩s f谩cilmente identificables, permitiendo obtener mayor informaci贸n acerca de un producto o proceso. Los gr谩ficos de control de atributos son utilizados para el monitoreo de procesos donde las caracter铆sticas de calidad no pueden medirse en una escala continua. Esta situaci贸n se observa en procesos industriales, procesos relacionados con la salud, y en procesos de servicios, entre otros. Muchos de estos ejemplos implican el monitoreo simult谩neo de m煤ltiples atributos lo que conduce a la aplicaci贸n de m茅todos de control de calidad multivariados que han mostrado ser m谩s adecuados que el uso simult谩neo de m煤ltiples procedimientos univariados. En este estudio se presenta en primer lugar una breve revisi贸n de la metodolog铆a existente para procesos multivariados de alta calidad. A continuaci贸n se muestra la metodolog铆a y aplicaci贸n de un gr谩fico de control multivariado, el gr谩fico Mnp que surgi贸 como una extensi贸n de los gr谩ficos np univariados de Shewhart. Este gr谩fico emplea una estad铆stica que se obtiene como la suma ponderada de los conteos de unidades no conformes para todas las caracter铆sticas de calidad, considerando adem谩s la correlaci贸n entre atributos. Al mismo tiempo, se muestra un procedimiento sencillo para identificar la presencia de causas asignables ante una se帽al de fuera de control. Por 煤ltimo se realiza la comparaci贸n del gr谩fico Mnp con los gr谩ficos np univariados, que son los m谩s com煤nmente empleados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Exactas, F铆sicas y Naturales. Laboratorio de Ingenier铆a y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estad铆stica y Probabilida

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

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    Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas.Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas.Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Exactas, F铆sicas y Naturales. Laboratorio de Ingenier铆a y Mantenimiento Industrial; Argentina.En este trabajo se propone un nuevo procedimiento, el gr谩fico de control con muestreo doble (MD), cuyo objetivo es mejorar la capacidad para detectar cualquier condici贸n de fuera de control mediante la observaci贸n de una segunda muestra. La eficacia de este procedimiento se basa principalmente en el hecho de que permite observar cambios peque帽os o moderados en la proporci贸n de unidades no conformes del proceso, sin aumentar el muestreo. El muestreo doble es especialmente 煤til cuando se lo utiliza en procesos de alta calidad, en los cuales la proporci贸n de unidades no conformes y el tama帽o de la muestra son reducidos. En esta situaci贸n, una alternativa posible consiste en emplear el gr谩fico np mejorado en la primera etapa del muestreo, dado que este procedimiento ha mostrado una gran ventaja sobre el gr谩fico np habitual para atributos. La utilizaci贸n del muestreo doble en una segunda etapa del muestreo, tiene, adem谩s, dos posibles ventajas. En primer lugar, permite reducir la cantidad total de inspecci贸n y en segundo lugar, le da al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisi贸n. Finalmente se muestran los beneficios del gr谩fico np mejorado con muestreo doble evaluados en t茅rminos de eficacia estad铆stica (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gr谩fico con muestreo simple. Adem谩s, se presenta el procedimiento para la elecci贸n adecuada del plan de muestreo doble en funci贸n de los cinco par谩metros requeridos. El trabajo incluye una aplicaci贸n 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 C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas.Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas.Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Exactas, F铆sicas y Naturales. Laboratorio de Ingenier铆a y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estad铆stica y Probabilida

    Gr谩ficos de control con muestreo simple y doble para la proporci贸n de 铆tems no conformes en procesos de alta calidad

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    Actualmente hay situaciones en la producci贸n industrial en la que los procesos, especialmente debido a los avances tecnol贸gicos, han alcanzado muy altos est谩ndares de calidad. Estosprocesos se conocen como procesos de alta calidady se caracterizan por tener unafracci贸n de productos no conformesgeneralmente muy peque帽a y tama帽os de muestra no suficientemente grandes. Cuando esto sucede, los gr谩ficos 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 gr谩fico p mejorado que mostr贸 un beneficio considerable sobre el gr谩fico phabitual para atributos. Sin embargo, el gr谩fico pmejorado fracasa en la detecci贸n de incrementos peque帽os en los par谩metros delproceso. En esta situaci贸n, una alternativa la constituyen los gr谩ficos de control con muestreo doble (MD) que le dan al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisi贸n. En este trabajo se muestran los beneficios del gr谩fico pmejorado con muestreo doble evaluados en t茅rminos de eficacia estad铆stica (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gr谩fico con muestreo simple. Adem谩s, se presentan tablas para la elecci贸n adecuada del plan de muestreo doble.El trabajo incluye una aplicaci贸n con datos reales.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Exactas, F铆sicas y Naturales. Laboratorio de Ingenier铆a y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Pimentel Barbosa, Emanuel. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matem谩tica, Estat铆stica e Computa莽茫o Cient铆fica. Departamento de Estat铆stica; Brazil.Estad铆stica y Probabilida

    Modelo lineal mixto aplicado al estudio del mecanismo sin谩ptico subyacente al aprendizaje del condicionamiento cl谩sico del parpadeo

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    El trabajo consisti贸 en estudiar los mecanismos sin谩pticos subyacentes al aprendizaje usando un paradigma bien entendido: condicionamiento cl谩sico del parpadeo en conejos. El parpadeo condicionado consiste de un est铆mulo condicionado (como un tono) y un est铆mulo 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 hip贸tesis central es que los receptores en las sinapsis exitatorias e inhibitorias en el n煤cleo interpositus (IP) del cerebelo cambian como resultado de parpadeo condicionado. El prop贸sito de este estudio estuvo referido a determinar si los animales aprenden a cerrar el p谩rpado cuando reciben un tono y c贸mo repercute este aprendizaje en la neurona. El an谩lisis de los datos se realiz贸 empleando un modelo lineal mixto considerando tres grupos experimentales (Grupo: CT, UP y PD), el 谩rea de la neurona ocupada por las sinapsis exitatorias (PSD95) e inhibitorias (Gephy) y el efecto aleatorio introducido por el animal (Subject). El tama帽o de la neurona (Circum) se consider贸 como covariable. Se conoce adem谩s, que la estimulaci贸n 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 prob贸 que la influencia del animal no es relevante en el modelo (ICC= 0.0049). Las conclusiones m谩s importantes indican que el 谩rea promedio ocupada por las sinapsis inhibitorias es significativamente superior a la ocupada por las exitatorias (p<0.0001). Con respecto al 谩rea promedio ocupada por las sinapsis entre grupos experimentales, se observ贸 que los grupos con menor estimulaci贸n de aprendizaje (CT y UP) no mostraron diferencias estad铆sticamente significativas entre ellos pero si con respecto al grupo con aprendizaje (PD).Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Righetti, Andrea Fabiana. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Fil: Yacci, Mar铆a Rosa. Universidad Nacional de C贸rdoba. Facultad de Ciencias Econ贸micas. Instituto de Estad铆stica y Demograf铆a; Argentina.Estad铆stica y Probabilida
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