Comparative study of process capability indices variables distributed with no normal

• Autores: Valdiviezo, Martha, Fermín, José
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2010
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Industrial Data
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/6187
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/6187
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Process Capability Indices. Burr and Generalized pareto distributions; Burr & Clements percentiles.; Índices de capacidad de procesos no normales; distribuciones Burr y Pareto generalizada; percentiles de Clements y Burr

This paper evaluates the performance of process capability indices, PCI in non-normal situations percentiles using the methods of Clements (CCP CCpk) and Burr (BCP BCpk). Although the PCI is used in industry, there is insuffi cient literature to determine their accuracy by taking into account moderate and severe deviations of the normality. To study these deviations, it performs a comparison of both methods considering simulated data distributions with the Weibull, Lognormal, Beta and Generalized Pareto, GP. In calculating the PCI the CCpk generates smaller deviations with the Weibull distribution, whereas that the BCpk, deviations are higher. On the other side with each distribution the BCP generates lower average deviation from the CCP. Finally a real case considering the distribution GP.
En este trabajo se evalúa el desempeño de índices de capacidad de procesos (ICP), en situaciones no normales utilizando los métodos de percentiles de Clements (CCp, CCpk) y de Burr (BCp, BCpk). Aunque los ICP se utilizan en la industria, no existe sufi ciente literatura para determinar su precisión tomando en cuenta desviaciones moderadas y severas de normalidad. Para estudiar estas desviaciones, se lleva a cabo una comparación de ambos métodos considerando datos simulados con las distribuciones Weibull, Log normal, Beta y Pareto Generalizada (PG). Al calcular los ICP, el CCpk arroja desviaciones más pequeñas con la distribución Weibull, mientras que con el BCpk, las desviaciones son mayores. Por otro lado, con cada distribución, en promedio el BCp genera menor desviación con respecto al CCp. Finalmente se presenta un caso real considerando la distribución PG.