El artículo trata del análisis estadístico de los parámetros seleccionados del proceso de alto horno. Se demostró que las mediciones analizadas estaban autocorrelacionadas. Para su análisis se seleccionó el gráfico de control ARIMA como un método de control estadístico de procesos (CEP) muy útil. En primer lugar se diseñó la metodología para el establecimiento de límites de control en gráficos de control ARIMA considerando el análisis de valores atípicos de series temporales como parte integral de la construcción del modelo ARIMA. A continuación, esta propuesta se aplicó al análisis estadístico del parámetro de salida del proceso de alto horno seleccionado con el objetivo de comparar dos métodos de producción.
INTRODUCCIÓN
El control estadístico de procesos (CEP) puede definirse como un método de seguimiento, control e, idealmente, mejora de un proceso mediante el análisis estadístico. Se utiliza para identificar y eliminar la variación indeseable que supera la variación natural (común) con el objetivo de alcanzar la estabilidad estadística de un proceso.
El establecimiento correcto de los límites de control en los gráficos de control es una de las principales condiciones para aplicar con éxito el control estadístico de procesos y cumplir su objetivo básico, es decir, verificar la estabilidad estadística del proceso analizado.
El establecimiento de límites de control se ha resuelto en muchas publicaciones (por ejemplo [1-3]). Pero ninguna publicación distingue entre datos autocorrelacionados y no autocorrelacionados desde el punto de vista de este problema.
La metodología estándar para el establecimiento de límites de control puede resumirse en los siguientes pasos:
1. Recogida de datos.
2. Cálculo de los límites de control mediante las fórmulas adecuadas.
3. Construcción de gráficos de control.
4. Análisis de gráficos de control.
5. Regulación de procesos.
6. Recálculo de límites de control.
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