Los gr???ficos de control son herramientas importantes para el mejoramiento de la calidad de la producci???n. No obstante su trascendental aplicaci???n, se reconoce que tienen limitaciones pr???cticas ya que dependen de la apreciaci???n y juicio humano adem???s de considerar a la variable aleatoria con distribuci???n de probabilidad normal. Cuando la normalidad no se verifica entonces la implementaci???n y uso de ???stos gr???ficos de control se hace compleja. En recientes investigaciones, soluciones alternas se han ...
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Los gr???ficos de control son herramientas importantes para el mejoramiento de la calidad de la producci???n. No obstante su trascendental aplicaci???n, se reconoce que tienen limitaciones pr???cticas ya que dependen de la apreciaci???n y juicio humano adem???s de considerar a la variable aleatoria con distribuci???n de probabilidad normal. Cuando la normalidad no se verifica entonces la implementaci???n y uso de ???stos gr???ficos 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 a???n se encuentran en fase de experimentaci???n con datos simulados en el reconocimiento de patrones de variaci???n de los datos. En este libro se presenta un m???todo novedoso de control estad???stico de procesos. Este m???todo 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 par???metros han sido determinados a trav???s de dise???o de experimentos.
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