En el entorno productivo y de manufactura, el control estadístico de procesos (SPC) es una herramienta ampliamente utilizada para mantener la calidad del producto fabricado. Dentro del SPC, los gráficos de control han sido objeto de innumerables investigaciones, todas ellas encaminadas a aumentar el desempeño de los mismos. Esto es debido a que los clásicos gráficos de control X� de Shewhart y S de Shewhart, aunque de uso muy extendido, presentan la desventaja de su poca efectividad para detectar cambios pequeños o moderados en la media y en la desviación del proceso respectivamente. Para intentar mitigar dicha dificultad, diferentes autores han planteado numerosas alternativas a los mencionados gráficos de control. Entre las más destacadas se encuentran los gráficos con reglas adicionales, gráficos EWMA, gráficos CUSUM, gráficos con tamaño de muestra e intervalo de muestreo variable, gráficos sintéticos, etc. En la presente tesis doctoral se estudian, caracterizan y optimizan dos nuevos gráficos de control. El primero es el gráfico de control denominado X� -RL2 que combina un gráfico de control X� de Shewhart con un gráfico RL2. El segundo es el gráfico de control S-RL2 que combina el gráfico S de Shewhart con un gráfico RL2. Con los nuevos gráficos desarrollados se mejora el desempeño de los clásicos gráficos X� y S propuestos por el doctor Walter Shewhart para ciertos tamaños de muestra y magnitudes de cambio de diseño establecidos. De igual manera, tanto el gráfico de control X� -RL2 como el S-RL2 presentan un desempeño superior a los gráficos sintéticos para ciertos parámetros de diseño. Adicionalmente, el desempeño de los gráficos de control X� -RL2 es comparado con la de los gráficos con reglas adicionales, gráficos CUSUM y EWMA. Igualmente, el desempeño del gráfico S-RL2 es comparado con la de los gráficos CUSUM S y EWMA S, con resultados ventajosos en algunos casos. Todas las comparaciones se realizaron en el escenario zero-state usando la métrica del ARL / Campos Avendaño, GA. (2012). Caracterización y optimización de los gráficos X-RL2 para el control de la posición y S-RL2 para el control de la dispersión [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16467

[ES] En el Control Estadístico de Procesos, los gráficos de control por variables suelen ser la herramienta empleada para vigilar el comportamiento de una característica cuantitativa de calidad. Para implementar estos gráficos se requiere de la medición periódica de una muestra de unidades del proceso. En algunos procesos, obtener una medición exacta de la variable de calidad es una tarea compleja, que demanda gran cantidad de recursos (costos, tiempo, mano de obra), o que deteriora/destruye la pieza inspeccionada. En estos casos, una alternativa más ágil y económica consiste en realizar el control basado en la verificación de piezas con una galga. Dado que la verificación con una galga suele ser tan sencilla como la verificación de un atributo, el control basado en galgas es mucho más ágil y económico que el control basado en mediciones exactas. En la literatura del Control Estadístico de Procesos se encuentran múltiples propuestas de esquemas de control basado en inspección por galgas. En esta Tesis doctoral realizamos una detallada revisión de estas propuestas y proponemos un nuevo esquema de control basado en galgas, cuyo desempeño estadístico es siempre igual o mejor que el de cualquiera de las propuestas previas. Este esquema es diseñado para el control de la media/varianza de una variable de calidad con distribución normal y posteriormente es extendido para el control de estos parámetros en distribuciones asimétricas (log-normal, skew-normal y Weibull). Adicionalmente, sobre el nuevo esquema de control basado en galgas, se realiza una adaptación de las estrategias de tamaño de muestra adaptativo, Doble muestreo y Tamaño de Muestra Variable, e incorporamos memoria al estadístico de control a través de un esquema de pesos exponencialmente ponderados EWMA. Como resultado se obtienen nuevos esquemas de control, cuya operación e implementación es tan sencilla como la de los gráficos de control por atributos, pero con mejor desempeño estadístico que los gráficos de control por variables. / [CA] En el Control Estadístic de Processos, els gràfics de control per variables solen ser la ferramenta empleada per a vigilar el comportament d'una característica quantitativa de qualitat. Per a implementar estos gràfics es requerix del mesurament periòdic d'una mostra d'unitats del procés. En alguns processos, obtindre un mesurament exacte de la variable de qualitat és una tasca complexa, que demanda gran quantitat de recursos (costos, temps, mà d'obra) , o que deteriora/ destruïx la peça inspeccionada. En estos casos, una alternativa més àgil i econòmica consistix a realitzar el control basat en la verificació de peces amb una llebrera. Atés que la verificació amb una llebrera sol ser tan senzilla com la verificació d'un atribut, el control basat en llebreres és molt més àgil i econòmic que el control basat en mesuraments exactes. En la literatura del Control Estadístic de Processos es troben múltiples propostes d'esquemes de control basat en inspecció per llebreres. En esta Tesi doctoral realitzem una detallada revisió d'estes propostes i proposem un nou esquema de control basat en llebreres, l'exercici estadístic del qual és sempre igual o millor que el de qualsevol de les propostes prèvies. Este esquema és dissenyat per al control de la media/varianza d'una variable de qualitat amb distribució normal i posteriorment és estés per al control d'estos paràmetres en distribucions asimètriques (log-normal, skew-normal i Weibull). Addicionalment, sobre el nou esquema de control basat en llebreres, es realitza una adaptació de les estratègies de grandària de mostra adaptatiu, Doble mostratge i Grandària de Mostra Variable, i incorporem memòria a l'estadístic de control a través d'un esquema de pesos exponencialment ponderats EWMA. Com resultat s'obtenen nous esquemes de control, l'operació i implementació és tan senzilla com la dels gràfics de control per atributs, però amb millor exercici estadístic que els gràfics de control per variables. / [EN] In Statistical Process Control, control charts by variables are usually the tool used to monitor a quantitative quality characteristic. To implement these charts, periodic measurement of a sample of process units is required. In some processes, obtaining an accurate measurement of the quality variable is a complex task, which demands a large amount of resources (costs, time, labor), or that deteriorates / destroys the inspected unit. In these cases, a more agile and economical alternative is to perform the control based on the verificatión of units with a gauge. Since the verificatión with a gauge is usually as simple as checking an attribute, the control based on gauges is much more agile and economical than the control based on exact measurements. Several proposals of control schemes based on inspectión by gauges are found in the Statistical Process Control literature. In this PhD thesis we review these proposals and propose a new control scheme based on gauges, whose statistical performance is always the same or better than that of any of the previous proposals. This scheme is designed for the control of the means / variance of a quality variable with normal distributión and is subsequently extended for the control of these parameters in asymmetric distributións (log-normal, skew-normal and Weibull). In additión, on the new gauge-based control scheme, an adaptatión of the adaptive sample size: double sampling and variable sample size strategies, is carried out, and incorporates memory to the control statistic through an exponentially weighted EWMA weights scheme. As a result, new control schemes were obtained, whose operatión and implementatión is as simple as that of the control charts by attributes, but with a best statistical performance than the control charts by variables. / Inicialmente quiero agradecer a la Universidad del Valle, Cali – Colombia, por el soporte económico que me brindaron para garantizar mi estancia en la ciudad de Valencia y para el desarrollo de esta tesis doctoral. / Mosquera Restrepo, J. (2019). Control estadístico de variables cuantitativas mediante inspección por atributos apoyada en el diseño de galgas con dimensiones óptimas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/133059

El sector de Industria alimentaria aportó el 20% del PBI de Manufactura en el año 2017. Dentro de este sector se encuentra el sector de frutas y hortalizas, los cuales representan el 29% y el 7% de las exportaciones respectivamente. Las frutas y hortalizas de IV gama entre los años 2009 y 2014 crecieron más del 50% según Euro monitor Internacional. El presidente del Comité de Alimentos afirmó que en Europa consumen 128 kg/habitante y en Perú 84 kg/habitante, siendo el mayor consumidor el grupo de 20 a 39 años que representa el 33% de la población peruana en el 2018. La presente investigación estudia las pymes del subsector de IV gama. La presencia de agentes contaminantes y la reducción de la vida útil son los problemas más frecuentes que afectan la calidad de los alimentos. En la presente investigación se realizó el diagnóstico del proceso productivo a través del uso de las herramientas DAP, VSM y AMFE. El análisis reveló que los procesos de deshojado y almacenamiento son áreas vulnerables a la contaminación y reducción de la vida útil. Se realizó la vinculación del impacto de las herramientas de solución con las causas raíces del problema, en la cual se identificó que la aplicación de 5S, HACCP y SPC solucionó más del 80% de las causas raíces. La validación se realizó a través de un piloto en la cual se presentan los resultados de la propuesta de implementación en una empresa Pyme procesadora de alimentos. / The Food Industry sector contributed 20% of the Manufacturing GDP in 2017. Within this sector is the fruit and vegetable sector, which represent 29% and 7% of exports respectively. The fresh fruit and vegetables between 2009 and 2014 grew more than 50% according to Euro monitor International. The president of the Food Committee affirmed that in Europe they consume 128 kg / inhabitant and in Peru 84 kg / inhabitant, the largest consumer being the group between 20 and 39 years old, which represents 33% of the Peruvian population in 2018. This research studies SMEs in the IV range subsector. The presence of contaminating agents and the reduction of the shelf life are the most frequent problems that affect the quality of food. In this research, the diagnosis of the production process was carried out through the use of the DAP, VSM and AMFE tools. The analysis revealed that the stripping and storage processes are areas vulnerable to contamination and shortened shelf life. The impact of the solution tools was linked with the root causes of the problem, in which it was identified that the application of 5S, HACCP and SPC solved more than 80% of the root causes. The validation was carried out through a pilot in which the results of the implementation proposal in a food processing SME company are presented. / Trabajo de Suficiencia Profesional