Control estadístico de la calidad
Calidad y productividad
Los estudios presentados en esta sección muestran diversas estrategias estadísticas para el control de calidad, aplicadas en procesos industriales, agrícolas y en el área educativa.
- Video:Clase abierta: Lean Seis Sigma de mejora de procesos
- Fuente:EOI Escuela de Organización Industrial
Backstepping Methodology to Troubleshoot Plant-Wide Batch Processes in Data-Rich Industrial Environments
Metodología de respaldo para solucionar problemas en procesos por lotes en entornos industriales
Los problemas que se presentan en procesos por lotes a nivel de planta requiere en primer lugar el hallazgo de la unidad causante de falla y posteriormente el análisis de la ocurrencia de dicha falla. Este estudio propone una metodología estructurada para asistir este tipo de problemas en entornos con alto flujo de datos donde la técnicas estadísticas multivariadas pueden ser explotadas. En primer lugar, son analizadas las últimas unidades que reportaron fallas y luego un análisis de las unidades previas según el diagrama de flujo del proceso hasta que los sensores de campo disponibles ya no puedan detectar la falla. Esto permite aislar la unidad del proceso donde se origina la falla.
Este estudio fue desarrollado por Federico Zuecco, Matteo Cicciotti (BASF Italia S.p.A., Pontecchio Marconi BO, Italy), Pierantonio Facco, Fabrizio Bezzo y Massimiliano Barolo (University of Padova; Padova PD, Italy) para Processes (Vol. 9, núm. 6, p. 1074, 2021), una revista de acceso abierto sobre procesos en química, biología, materiales, energía, medio ambiente, alimentos, farmacéutica, fabricación y campos de ingeniería afines. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Quality-Relevant Monitoring of Batch Processes Based on Stochastic Programming with Multiple Output Modes
Monitoreo de calidad de procesos por lotes basados en programas estocásticos con múltiples modos de salida
Este documento presenta una nueva metodología basada en programación estocástica para implementar un esquema de calidad relevante para procesos por lotes con múltiples modos de salida. Al reunir las herramientas de la programación estocástica y el aprendizaje por conjuntos, la metodología se enfoca en el proceso de monitoreo de variables de calidad relevantes, tomando explícitamente en consideración la naturaleza estocástica de los parámetros del proceso por lote. La implementación y efectividad de la metodología desarrollada son demostrados a través de casos de estudio.
Este estudio fue desarrollado por Feifan Shen (Zhejiang University Ningbo Institute of Technology, Ningbo, China), Jiaqi Zheng (College of Science & Technology Ningbo University, Ningbo, China) Lingjian Ye (Zhejiang University Ningbo Institute of Technology, Ningbo, China) y (Jiangnan University, Wuxi, China) para Processes (Vol. 8, núm. 2, p. 164, 2021), una revista de acceso abierto sobre procesos en química, biología, materiales, energía, medio ambiente, alimentos, farmacéutica, fabricación y campos de ingeniería afines. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
