Optimización de costos en la experimentación industrial

Optimización de costos en la experimentación industrial

Se plantean diferentes casos para estudiar los costos en procesos industriales. La función de pérdida considera los costos de no calidad, se presenta el modelo que describe los costos asociados a los niveles (valores) de los factores (variables) que se relacionan a las características del proceso. A...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Domínguez Domínguez, Jorge
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2007
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39322
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spelling RMTA393222022-01-21T17:28:33Z Optimización de costos en la experimentación industrial Optimización de costos en la experimentación industrial Domínguez Domínguez, Jorge Loss function tolerance experimental design regression models optimization Función de pérdida tolerancia diseño de experimentos modelos de regresión optimización We outline different cases to study the costs in industrial processes. Loss function considers the costs of no quality, we present the model that describes the costs associated to the levels (value) of the factors (variables) that are related to the characteristics of the process. Also, we show the due costs to not fulfilling with specifications and regarding to tolerances of the components of a product. In each one of these situations, we formulate the procedures to optimize costs without rebounding in the properties of quality in the production. As much the function objective as the restrictions are regression model that are obtained through statistical methods of experimental design. Se plantean diferentes casos para estudiar los costos en procesos industriales. La función de pérdida considera los costos de no calidad, se presenta el modelo que describe los costos asociados a los niveles (valores) de los factores (variables) que se relacionan a las características del proceso. Además, se muestra los costos debidos a no cumplir con especificaciones y los referentes a tolerancias de las componentes de un producto. En cada una de estas situaciones se formulan los procedimientos para optimizar costos sin repercutir en las propiedades de calidad en la producción. Tanto la función objetivo como las restricciones son modelos de regresión que se obtienen mediante métodos estadísticos de diseño de experimentos. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2007-07-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39322 10.15517/rmta.v14i2.39322 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 14 No. 2 (2007): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 193-201 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 14 Núm. 2 (2007): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 193-201 Revista de Matemática; Vol. 14 N.º 2 (2007): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 193-201 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39322/40029 Derechos de autor 2007 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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