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Análisis longitudinal a través de múltiples pasos del proceso, media y variabilidad

Tony Cooper , PhD, Consultor Analítico, SAS

Las piezas "en bruto" podrían introducirse aleatoriamente en una etapa posterior del proceso experimental. ¿Cómo se controla el valor inicial? ¿Cómo se determina si la etapa del proceso experimental parece mejor que la versión original? ¿Qué ocurre si hay muchas etapas posteriores? ¿Qué ocurre si las etapas afectan tanto a la variabilidad como a la media? ¿Es un análisis de parcelas divididas la mejor opción? ¿Qué ocurre si las piezas no pueden aleatorizarse, sino que deben introducirse inmediatamente en la siguiente etapa? Los profesionales de la industria están familiarizados con el modelo de causa especial/causa común de instrucción causal, introducido por Shewhart y popularizado por Deming. Es posible que desconozcan la clase de estudios de procesos denominada "diseños longitudinales de medidas repetidas". Esta presentación analiza la aplicación del modelo de causa especial/causa común a los diseños longitudinales de medidas repetidas. Se presenta una herramienta altamente gráfica que se adhiere a los principios de Shewhart y, además, evalúa la simetría compuesta. Se utilizará un ejemplo de datos recopilados sobre piezas después de cada etapa del proceso para demostrar el uso sinérgico de los gráficos de control, la ANOMV y el modelado mixto.