Uso de la red neuronal Perceptrón para detección de cambios pequeños en la media en los gráficos de control. (Using the Perceptron neural network for detection of small changes in the average control charts.)

Published in: Megaprojects: Building Infrastructure by Fostering Engineering Collaboration, Efficient and Effective Integration and Innovative Planning: Proceedings of the 10th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology
Date of Conference: July 23-25, 2012
Location of Conference: Panama City, Panama
Authors: Paloma Teresita Gutiérrez-Rosas
José Antonio Vázquez-López
Manuel Darío Hernández-Ripalda
Salvador Hernández-González
Ismael López-Juárez
Refereed Paper: #146

Abstract

In English:
This research applied the Perceptron artificial neural network to recognize the special variation pattern called "upward shift”. This pattern appears regularly in Shewhart control charts. The detection of this pattern is of great importance as it indicates an out of statistical control of manufacturing processes. Therefore rapid detection is essential to take immediate corrective and preventive decisions. Recognition efficiency was measured across a wide range of changing vales of the mean. In this way, "small changes" and "large changes" in the level of the mean are considered. This is emphasized because the Shewhart control charts are not good for small changes, so that the proposed use of artificial neural network identifier as an agent of such change constitutes a major contribution of this research.


In Spanish:
En esta investigación se aplicó la red neuronal artificial Perceptrón a fin de determinar su capacidad de detección del patrón de variación especial denominado “cambio superior en la media”. Este patrón se presenta regularmente en los gráficos de control de Shewhart. La detección de dicho patrón es de gran importancia, pues indica un estado fuera de control estadístico en los procesos de manufactura, por tanto es fundamental su pronta detección para tomar de decisiones inmediatas para corregir y restablecer la calidad en el proceso. Se midió la eficiencia de tal red neuronal artificial para una amplia gama de valores de cambios en la media, cubriendo lo estadísticamente conocido como “cambios pequeños” y “cambios grandes”. Se destaca esto porque los gráficos de control de Shewhart no sirven para cambios pequeños, por lo que la propuesta del uso de la red neuronal artificial como agente identificador de este tipo de cambio constituye una contribución importante de esta investigación.