C. Pérez Gonzalez, A. Fernández Rodríguez, V. Giner Bosch, A. Carrión García

Este trabajo propone el diseño de planes óptimos de muestreo con inspección repetitiva de lotes de productos utilizando un enfoque Bayesiano en los riesgos de productor y consumidor. En particular, se estudia el caso en que la distribución del número de defectos de las unidades muestrales sigue un modelo de Poisson. Bajo este supuesto, se obtienen los planes que minimizan el tamaño muestral esperado cuando la tasa de defectos por unidad sigue una distribución gamma a priori. En general, los planes repetitivos con riesgos convencionales o esperados permiten reducir el esfuerzo muestral con respecto a otros esquemas de inspección. Sin embargo, bajo ciertas condiciones, los tamaños muestrales se pueden incrementar. La incorporación de información a priori y el uso de riesgos Bayesianos pueden reducir de forma significativa los costes de la inspección. Este trabajo muestra cómo obtener diseños repetitivos truncados que mejoran los que se obtienen considerando otros tipos de riesgos.

Palabras clave: riesgos Bayesianos del productor y consumidor, tamaño muestral esperado, modelo de Poisson de número de defectos, distribución a priori gamma

Programado

Fiabilidad y Control de Calidad I
9 de noviembre de 2023  13:00
CC3: Sala 1


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