Control Estadístico de Procesos por Redes Neuronales Artificiales
Uso de la FuzzyARTMAP Para el Reconocimiento de Patrones en Gráficos de Control
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Los gráficos de control son herramientas importantes para el mejoramiento de la calidad de la producción. No obstante su trascendental aplicación, se reconoce que tienen limitaciones prácticas ya que dependen de la apreciación y juicio humano además de considerar a la variable aleatoria con distribución de probabilidad normal. Cuando la normalidad no se verifica entonces la implementación y uso de éstos gráficos de control se hace compleja. En recientes investigaciones, soluciones alternas se han observado mediante el empleo de Redes Neuronales Artificiales. Aunque las investigacione...
Los gráficos de control son herramientas importantes para el mejoramiento de la calidad de la producción. No obstante su trascendental aplicación, se reconoce que tienen limitaciones prácticas ya que dependen de la apreciación y juicio humano además de considerar a la variable aleatoria con distribución de probabilidad normal. Cuando la normalidad no se verifica entonces la implementación y uso de éstos gráficos de control se hace compleja. En recientes investigaciones, soluciones alternas se han observado mediante el empleo de Redes Neuronales Artificiales. Aunque las investigaciones mencionadas son amplias y demostrativas de esto, se debe reconocer que estos estudios aún se encuentran en fase de experimentación con datos simulados en el reconocimiento de patrones de variación de los datos. En este libro se presenta un método novedoso de control estadístico de procesos. Este método se basa en el reconocimiento de patrones del proceso de manufactura, en los estados de control y fuera de control del proceso. Se propone el uso de la red neuronal FuzzyARTMAP, cuyos parámetros han sido determinados a través de diseño de experimentos.
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