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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1908
Título : | Modelo de predicción de reclamos de garantía mediante confiabilidad a nivel sistema, con un enfoque a lavadoras residenciales. |
Autor(es): | José Juan Rodríguez Trejo |
Palabras clave: | Confiabilidad Lavadoras Reclamos de garantía Random Forest Análisis de árbol de fallas |
Área: | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
Fecha de publicación : | 26-ene-2022 |
Facultad: | Facultad de Ingeniería |
Programa académico: | Maestría en Ingeniería de Calidad y Productividad |
Resumen: | Los reclamos de garantía de productos generan pérdidas económicas y de confianza en las empresas. Uno de estos indicadores de perdida es el porcentaje de reclamos de garantía (WCR). Este porcentaje se predice usualmente con modelos de confiabilidad para tomar decisiones que pudieran incrementen la confiabilidad de los productos y reducir el WCR. Las lavadoras residenciales son electrodomésticos que necesitan una alta confiabilidad debido a su costo y complejidad. En la literatura reciente no hay normativas para determinar la confiabilidad en las lavadoras ya que no hay procedimientos en las pruebas de tiempo de vida. En respuesta a dicho problema, algunas empresas desarrollan sus propias pruebas. Sin embargo, se observó que no sea reportado la estimación o predicción de la confiabilidad ni la del WCR en lavadoras. Por lo que, en esta tesis, se presenta una metodología para predecir el WCR en lavadoras residenciales que consiste en cuatro etapas: crear un análisis de árbol de fallas (FTA) con base en datos históricos, analizar el comportamiento de fallas en un nuevo producto, actualizar el FTA con los datos obtenidos del nuevo producto y estimar el nivel de confianza de la predicción. Esta metodología fue aplicada a un caso industrial en la fase de diseño y desarrollo. Un total de 306 modos de falla fueron definidos como críticos y se predijo un WCR de 6.86% con casi 85% de nivel de confianza en la predicción. Finalmente, con los datos obtenidos en la metodología, se dedujo que mitigando tres modos de fallas se podría reducir el WCR hasta un 2.9%. Las ventajas de esta metodología es predecir información para poder tomar decisiones que mejoren la calidad y confiabilidad del producto, lo cual beneficia a las empresas, cliente y el medio ambiente. |
URI: | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1908 |
Aparece en: | Maestría en Ingeniería de Calidad y Productividad |
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