Diseño de una carta de control basada en análisis de componentes principales. Un caso de estudio

Abstract

El abanico de métodos y técnicas cuantitativas utilizadas para la detección de variaciones de fondo en procesos de manufactura se circunscriben en una disciplina matriz, catalogada como control estadístico de procesos. Tales métodos poseen una aptitud sobresaliente para diagnosticar el estado general de sistemas productivos y realizar una evaluación simultánea de diversas características de calidad interrelacionadas. En el marco de esta investigación, se propone el análisis y monitoreo de un proceso químico sustentado en los principios teóricos del análisis en componentes principales. De este modo, las variables originales seleccionadas son representadas en un espacio dimensional más compacto, bajo la hipótesis de normalidad multivariante. Se construye en la fase posterior, un gráfico de control basado en los cuadrados de los errores de predicción con el objeto de evaluar el comportamiento de los factores subyacentes. Los resultados indican que el proceso no es marginalmente estable y existe un margen de reducción de variabilidad significativo.The set of quantitative methods and techniques used to detect assignable variations in manufacturing processes are contained within a discipline classified as statistical process control. Such methods carry out precise evaluations on the general state of productive systems and carry out simultaneous monitoring of various interrelated quality characteristics. In the framework of this research, the analysis of a chemical process based on the theoretical principles of principal component analysis is proposed, which enables the representation of the original variables in a compact dimensional space. In the later phase, a control graph based on the squares of the prediction errors is constructed in order to evaluate the behavior of the composite variables found. The results indicate that the process is not marginally stable and it is necessary to reduce its variability margin.