“Un gráfico de control es una herramienta estadística diseñada para vigilar el comportamiento de una variable crítica de calidad en un proceso. Por ejemplo: la longitud, el diámetro, la resistencia, la adhesividad o cualquier otra variable que mida la calidad del producto”, explicó el profesor Jaime Mosquera Restrepo, Director de la Escuela de Estadística de la Facultad de Ingeniería de Univalle.
En la publicación científica Guaranteeing acceptable in-control and out-of-control performance of joint X ̅-S control charts with estimated parameters publicado por la revista científica Quality Technology & Quantitative Management, el profesor Mosquera y sus colaboradores demuestran que cuando el usuario de un gráfico de control de este tipo desconoce los parámetros de la distribución de probabilidad de la variable de calidad, media y varianza, y en su lugar utiliza una estimación basada en los resultados de una muestra, el desempeño del gráfico puede deteriorarse sustancialmente.
En la práctica, lo anterior expone al usuario a experimentar notables retrasos en la detección de un cambio no deseado en el comportamiento de la variable de calidad, bajo el cual se incrementa la producción de unidades no conformes.
“Estamos contribuyendo a que las empresas entreguen a la comunidad productos con las condiciones de calidad pactadas”, manifestó el profesor Mosquera.
Foto: Un gráfico de control. Crédito: Andrew James/NCC-FI/Univalle
La Investigación
En su oficina, el profesor Mosquera explicó la problemática usando el ejemplo de una fábrica de tornillos, haciendo tornillos que deben generar tornillos de diámetro comprendido entre los 5 y 6 milímetros. En este caso, el gráfico de control X-S se diseña para detectar situaciones en las cuales se producen tornillos gruesos (más de 6 cms) o delgados (menos de 5 milímetros).“Si el gráfico de control X-S no está bien calibrado, puede suceder que cuando se presente una situación anómala que conlleva a producir tornillos muy grandes, el gráfico tarde mucho tiempo en detectar el cambio”, dijo el profesor, añadiendo que a su vez, la detección tardía de la situación conlleva la producción de una alta cantidad de tornillos no conformes.
“Un gráfico de control sí es muy sencilla porque funciona visualmente”, manifestó el profesor Mosquera . Como una contribución para la industria, para garantizar la detección temprana de situaciones anómalas, los autores resuelven un problema de optimización estadística /matemática bajo el cual determinan el tamaño de muestra mínimo que debe ser empleado para la calibración de los límites del gráfico de control X-S.
"Estos resultados contribuirán a que las empresas dispongan de una herramienta de monitoreo mucho más efectiva, con lo cual pueden brindar mayor garantía a la comunidad de que sus productos cumplen con las condiciones de calidad pactadas”, planteó el profesor Mosquera.
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Foto: El profesor Jaime Mosquera Restrepo Credito: Andrew James/NCC-FI/Univalle
Socios/Internacionalización
Dr. Eugenio Kahn Epprecht es Profesor Asociado de la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro en Brasil y coautor de la publicación científica, menciona que “sin duda” la colaboración académica con el profesor Mosquera contribuyó a su desarrollo académico.“El Departamento de Ingeniería Industrial de mi institución (la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro) valora mucho las publicaciones en alto nivel y la colaboración internacional”, manifestó el profesor Epprecht.
Francisco José Aparisi García, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universitat Politècnica de València en España y un coautor de la publicación científica, dijo que: “El trabajo es de una gran complejidad, y sin la gran aportación del profesor Mosquera no se hubiera llevado a cabo.
El profesor Aparisi añadió que para la Universidad Politécnica de Valencia publicar en revistas de alto impacto contribuye al ascenso en los índices de calidad internacionales
“Aunque tuve originalmente la idea original de utilizar zonas para estudiar las desviaciones producidas por los errores en la fase de estimación, el desarrollo del trabajo fue en gran parte producido por los profesores Mosquera y Epprecht”, manifestó el profesor Aparisi,
“El profesor Mosquera cursó un Máster presencial en la Universidad Politécnica de Valencia y durante el curso que le impartí comprobé su excelente desempeño, le propuse dirigirle la tesis final de Máster y posteriormente seguimos colaborando con él en lo que fue su tesis doctoral”, planteó el profesor Aparisi.
“Aunque tuve originalmente la idea original de utilizar zonas para estudiar las desviaciones producidas por los errores en la fase de estimación, el desarrollo del trabajo fue en gran parte producido por los profesores Mosquera y Epprecht”, manifestó el profesor Aparisi,
“El profesor Mosquera cursó un Máster presencial en la Universidad Politécnica de Valencia y durante el curso que le impartí comprobé su excelente desempeño, le propuse dirigirle la tesis final de Máster y posteriormente seguimos colaborando con él en lo que fue su tesis doctoral”, planteó el profesor Aparisi.
Si le gustaría contactar al investigador o conocer más sobre el proyecto, escriba a la Oficina de Comunicaciones Facultad de Ingeniería: comunicaingenieria(arroba)correounivalle.edu.co.
Foto de la portada: El profesor Jaime Mosquera Restrepo Credito: Andrew James/NCC-FI/Univalle
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