Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Reducción de tiempo no productivo en máquina(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-06) Acevedo Delgado, Patricia María; TERCERO GOMEZ, VICTOR GUSTAVO; 256718; Tercero Gómez, Víctor Gustavo; emipsanchez; Benavides Vázquez, Luis Alejandro; Escuela de Ingeniería y Ciencias; Campus Monterrey; Castañares Márquez, EduardoLa realización de este proyecto se llevó a cabo en la empresa Carrier México en CMXE, el cual se especializa en sistemas de calefacción, ventilación, aire acondicionado y refrigeración, controles y automatización de edificios, y sistemas contra incendios y de seguridad. Dentro de Carrier existe una línea de producción llamada Fan Coil, se fabrican unidades de tipo residencial que van exportadas a clientes de Estados Unidos.Dentro de la línea Fan Coil, se encuentra el proceso de elaboración de carcasa de la unidad, el cuál es realizado mediante la máquina Pivatic 2. El proyecto se centra en dicha máquina, ya que se han tenido paros prolongados de tiempo que impactan la producción y la cadena de suministro para entrega al cliente final, es por eso que mediante la metodología DMAIC se realiza el análisis de la información para llegar a la causa y raíz del problema de que la máquina este parando constantemente, implementando sistemas de mejora como 5s y TPM que nos ayudan a reducir dichos paros de producción, logrando un impacto financiero en la empresa y logrando la satisfacción de nuestros clientes.
- A phase I nonparametric shewhart-type chart based on sequential normal scores(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2020-06-15) Hernández Zamudio, Guillermo; TERCERO GOMEZ, VICTOR GUSTAVO;;2256718; Tercero Gómez, Víctor Gustavo; tolmquevedo, emipsanchez; School of Engineering and Sciences; Campus Monterrey; Conover, William JayNonparametric statistical methods are gaining importance in industrial process monitoring due to their robustness to the underlying distribution of the data, a common situation when dealing with real industrial processes. Control charts are regularly used to monitor the behavior of a system over time, often assuming a normal distribution, thus, the exactness of results obtained relies on the truthfulness of given assumptions. Nonparametric solutions based on permutations are limited to deal with small samples due to the computational complexity. Approaches based on rank transformations have shown relatively great power, however, their use in the analysis of series, such as control chart monitoring, involves re-ranking calculations that might become too complex when facing large data flows. This can be avoided by restricting the incorporation of new data into the analysis at the expense of losing power. Sequential rank transformations have shown attractive properties in terms of power and computational complexity, and the normal scores variant has reduced the analytical complexity extending its applicability by adapting parametric approaches that assume normality. This thesis proposes the use of sequential normal scores (SNS) for industrial process monitoring and compares its performance over a wide variety of practical situations and other nonparametric alternatives. The performance showed robustness over different distributions, in terms of the Empirical Alarm Probability (EAP), and an increase in power as new observations were incorporated in the analysis.
- Carta de control tipo Shewhart basada en puntajes normales secuenciales.(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2018-05) Sernac Cuesta, Eric René; Tercero Gómez, Víctor Gustavo; Cordero Franco, Alvaro Eduardo; Benavides Vázquez, Luis AlejandroLas cartas de control no paramétricas son útiles cuando la distribución del proceso no es normal o simplemente es desconocida. Se propone una carta de control no paramétrica para el monitoreo de la media que detecte cambios individuales de un proceso. La carta propuesta utiliza el método de puntajes normales secuenciales, de Conover, W. J., Tercero-Gómez, V. G., y Cordero-Franco, A. E. (2017), “The sequential normal scores transformation”, Sequential Analysis, 36(3), 397-414. Para este modelo, se necesita un cuantil conocido, como la mediana, media de un proceso simétrico o una meta a cumplir, pero no es necesario conocer la distribución de los datos a controlar. El desempeño de la carta se compara con la una carta basada en rangos con signos y otra basada en precedencia. Los resultados muestran un gráfico de control eficiente simulado bajo la distribución normal, normal cuadrada, lognormal y Laplace. Los estudios de desempeño en términos del ARL muestran una carta robusta a distribuciones simétricas y de colas largas.