APLICACIONES INDUSTRIALES DE LA FUNCIÓN DE PERDIDA DE CALIDAD DE TAGUCHI MULTIVARIANTE
Resumen
Tradicionalmente, los costos de la calidad se han estimado en base a un solo resultado o característica, es de ahí que surgió la Función de Pérdida de Calidad de Taguchi. Pero en la práctica industrial la evaluación de la calidad, que determina su costo, debido a que depende del cumplimiento de muchas especificaciones, es no solo multidimensional sino multivariante, lo que significa que puede depender de varias dimensiones en diferentes puntos, como sucede en la industria automotriz. En otras industrias ocurre algo similar como en el caso de la producción de aluminio o acero. Por tanto, se requiere de una función de Pérdida de Calidad Multivariante. Existen varios abordajes al problema. En este artículo se describen algunos enfoques y sus aplicaciones a una industria automovilística (General Motors de Ecuador) y a una industria de producción metálica. Para esta última aplicación se presenta un modelo de optimización no lineal con variables intervalarias para optimizar la mezcla de materias primas y proveedores.
Citas
[2]. CHAN, W.M., IBRAHIM, R. N., (2004). “Evaluating the quality of a product with multiple quality characteristics”, Internacional Journal of Advanced Manufacturing Technology.
[3]. ERDBRUGGE, M., KUHNT, S. “Strategies for Multi-Response Parameter Design using Loss Function and Joint Optimization Plots” working paper, Department of Statistics, University of Dormont.
[4]. SPIRING, FRED. (1993). “The reflected normal loss function”, The Canadian Journal of Statistics, Vol 21, No. 3, pp. 321-330.
[5]. WEI-NING PI, CHINYAO LOW. (2004). “Supplier evaluation and selection using Taguchi loss functions”, Internacional Journal of Advanced Manufacturing Technology.
[6]. LUENBERGER, D. (1989). Programación lineal y no lineal. Addison-Wesley Iberoamericana, S. A., Wilmington, Delaware, Estados Unidos de América.
[7]. LIEM FERRYANTO. (2006). “Why is Quality Job No. 1”, Six Sigma Forum Magazine.
[8]. http://en.wikipedia.org./wiki/Loss_function
