Aplicación de la metodología no paramétrica Bootstrap en el control de calidad del proceso de envasado del café

• Autores: Gonzales Chavesta, Celso, Pacheco Otárola, Verónica, Ballena, Manuel
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: Revistas - Universidad de San Martín de Porres
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.usmp.edu.pe:article/1932
• Enlace del recurso: https://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/1932
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bootstrap; gráficos de control; envasado de café

La investigación tiene como objetivo mostrar la eficiencia de la metodología Bootstrap en la construcción de límites de los diagramas de control del promedio ( X ) - Rango (R), su empleo en las gráficas de control de Wu y Wang (1996) y comparar los resultados de esta metodología con la forma clásica. Se encontró que los límites de control para el gráfico R con el intervalo normal Bootstrap para 1000 (LCL = 0; UCL=13.39) y 10000 (LCL = 0; UCL=13.49), presenta un ligero incremento en la variación del peso; mientras que, con el intervalo de percentil Bootstrap para 1000 (LCL = 0.1; UCL=12.1) y 10000 (LCL = 0.1; UCL=11.8), presenta una ligera disminución en la variabilidad de los pesos respectivamente. Así mismo, los límites de control del promedio Bootstrap con el intervalo normal Bootstrap para 1000 (LCL = 195.54; UCL=207.42) y 10000 (LCL = 195.8; UCL=207.2) el cual presenta una ligera estabilidad en el promedio de los pesos mientras que, con el intervalo de percentil Bootstrap para 1000 (LCL = 196.6; UCL=206.7) y 10000 (LCL = 196.6; UCL=206.3). Por tanto, el diagrama de control promedio-rango, cuando el supuesto de normalidad no se cumple para muestras pequeñas ha mostrado ineficacia en la detección e identificación de causas especiales en un proceso. La investigación presenta una metodología no paramétrica que identifica la señal fuera de control (cumpla o no el supuesto de normalidad), a través de la metodología Bootstrap en la construcción de límites de control promedio-rango.