Caracterización y diseño óptimo de un nuevo gráfico de control por atributos mediante un esquema de muestreo triple

Abstract

En este trabajo se ha propuesto un diseño óptimo y caracterización de un gráfico de control por atributos para monitorear el número de artículos no conformes (np) haciendo uso de un muestreo triple (TS-np). El diseño óptimo y procedimiento para la decisión acerca del estado del proceso son dados. Se presentan los cálculos para las expresiones de la longitud de corrida promedio para el proceso bajo y fuera de control (𝐴𝑅𝐿) y el tamaño de muestra promedio (ASN). Un algoritmo genético biobjetivo que busca minimizar el ASN y la probabilidad de error tipo 2 (β) fue implementado para dar con las soluciones óptimas del gráfico de control propuesto usando el software estadístico R. Se realizó una comparación entre el gráfico TSnp, Muestreo Repetitivo, Estado Dependiente Múltiple (MDS) y Estado Dependiente Múltiple con Muestreo Repetitivo (MDSRS) en términos de la longitud de corrida promedio fuera de control (𝐴𝑅𝐿1). Son presentadas dos tablas para valores de 𝐴𝑅𝐿1 con varias condiciones con el fin de realizar una comparación entre el gráfico TS-np y el MDSRS, además, la eficiencia y el funcionamiento del gráfico TS-np se presenta mediante datos simulados en dos casos. Finalmente, se concluye que el gráfico de control propuesto TS-np presenta un mejor desempeño en términos del 𝐴𝑅𝐿1 detectando cambios pequeños y moderados en la tasa de no conformidad bajo control del proceso (𝑝0) y manteniendo valores bajos del ASN en comparación con el gráfico MDSRS.