Resumen

La disponibilidad de un gráfico de control para la visualización y reconocimiento de patrones asimétricos y/o simétricos de los procesos de monitoreo con múltiples características de calidad resulta indispensable  en la era de la Industria 4.0. Este trabajo se propone un enfoque para el monitoreo de una mezcla de características de calidad a través del método de análisis de componentes principales de Kernel (KPCA). De acuerdo con los resultados, el gráfico propuesto supera el rendimiento del gráfico mixto convencional basado en la mezcla de PCA, al tener una menor recurrencia de falsa alarma y con una detección más precisa de los procesos fuera de control.

• Materias:Sistemas de gestión de la calidad Gestión industrial Gestión de la producción Control del proceso Control de procesos industriales Control de la producción Control de calidad Calidad de los productos Aseguramiento de la calidad
• Subjects:Systems of quality management Industrial procurement Production management Industrial process control Production control Quality control Quality of products Quality assurance
• Palabras claves:PCA kernel, Gráfico de T2 Hotelling, Características de calidad mixtas, Estimación de la densidad del kernel
• Keywords:Kernel PCA, T2 Hotelling’s chart, Mixed quality characteristics, Kernel density estimation