Investigación académica sobre muestreo de aceptación

• 
  Control de calidad multivariado, Edward Jackson, J. (1985). Communications in Statistics-Theory and Methods, 14(11), 2657-2688. El artículo profundiza en la motivación del control de calidad multivariante y algunas de las técnicas disponibles en la actualidad. El documento hace hincapié principalmente en los gráficos de control e incluye el gráfico T2. Discute el uso de componentes principales y habla sobre algunos desarrollos recientes, análogos multivariados de gráficos CUSUM y el uso del procedimiento de Andrews. El documento destaca algunos de los problemas asociados con el muestreo de aceptación multivariante y presenta algunas recomendaciones para futuras investigaciones.
• 
  Técnicas de control de calidad para “cero defectos”, Calvin, T. (1983). Transacciones IEEE sobre componentes, híbridos y tecnología de fabricación, 6(3), 323-328. El artículo trata la idea de cero defectos y propone nuevas técnicas de control de calidad para cero defectos. El documento argumenta que, para lograr cero defectos, se necesitan nuevos enfoques para el control de calidad. Se discuten las técnicas existentes y sus carencias para asegurar cero defectos. El documento dice que la especificación elegida correctamente es una forma de cero defectos, pero si es necesario usar datos de atributos, los gráficos p y u estándar no son muy útiles. Más bien, el documento sugiere usar un gráfico de control que grafica la cantidad de artículos buenos entre defectos en una escala logarítmica para acomodar números grandes, estableciendo los límites superior e inferior en la cantidad de artículos entre defectos. El número de lotes aceptados entre lotes rechazados puede ser un criterio al aplicar este enfoque en artículos buenos entre defectos. Aquí, los tamaños de lote pueden determinar los tamaños de muestra como en MIL-STD-105D. El documento argumenta que, para lograr cero defectos, se puede implementar un procedimiento establecido que requiera el cierre del proceso hasta que se resuelvan los problemas si los lotes rechazados se juntan demasiado.
• 
  Prueba de hipótesis multiparámetro y muestreo de aceptación, Berger, RL (1982). Tecnometría, 24(4), 295-300. Se deben considerar varios parámetros al determinar la calidad de un producto. Cada uno de estos parámetros debe cumplir con un cierto estándar para ser aceptable. Este artículo propone un método para determinar si todos los parámetros cumplen con los estándares requeridos. En este método, cada uno de los parámetros se examina individualmente y decide que el producto es aceptable solo cuando todos los parámetros cumplen con el estándar requerido. El método discutido en este artículo tiene algunas propiedades óptimas que incluyen alcanzar exactamente el riesgo de un consumidor preespecificado y minimizar uniformemente el riesgo del productor.
• 
  Verificación probabilística de sistemas de eventos discretos mediante muestreo de aceptación, Younes, HL y Simmons, RG (2002, julio). Este artículo propone un método independiente del modelo para verificar las propiedades de los sistemas de eventos discretos. Para evitar las complejidades asociadas con tales sistemas, el artículo recurre a un método basado en simulación de Monte Carlo y pruebas de hipótesis estadísticas. Tanto el resultado de la verificación como las propiedades expresadas como fórmulas CSL pueden ser probabilísticas. Dos parámetros pasados ​​al procedimiento de verificación afectan la probabilidad de error. Este artículo propone que la verificación de las propiedades se puede realizar en cualquier momento, al principio con límites de error flexibles y, a medida que el proceso continúa, se estrechan gradualmente estos límites.
• 
  Muestreo de aceptación basado en pruebas de vida: modelo Log-logistic, Kantam, RRL, Rosaiah, K., & Rao, GS (2001). Diario de estadísticas aplicadas, 28(1), 121-128. En esta investigación se tiene en cuenta el problema de aplicar el muestreo de aceptación en los casos de prueba de vida truncada en un tiempo preasignado. El documento asume que la variable de vida útil de los productos de prueba sigue una distribución que pertenece a la familia XII de distribuciones de Burrs, también conocida como modelo log-logístico. Bajo esta suposición, el tamaño de muestra mínimo requerido para asegurar la vida media especificada se calcula para diferentes números de aceptación, niveles de confianza y valores de la relación entre el tiempo experimental específico y la vida media fija. El riesgo de los productores y los valores característicos operativos de los planes de muestreo se analizan en el documento.
• 
  Muestreo de aceptación basado en la distribución inversa de Rayleigh, Rosaiah, K., & Kantam, RRL (2005). Control de Calidad Económica, 20(2), 277-286. El documento considera la distribución de Rayleigh inversa como un modelo para una variable aleatoria de por vida. Se discute el problema de aplicar el muestreo de aceptación en los casos de prueba de vida truncada en un tiempo preasignado. El documento proporciona el cálculo detallado del tamaño de muestra mínimo necesario para garantizar una vida media específica para diferentes números de aceptación, diferentes niveles de confianza y diferentes valores de la relación entre el tiempo experimental fijo y la vida media específica. El trabajo obtiene las funciones características operativas del plan de muestreo. También analiza el riesgo de los productores. Proporciona la tabulación de la relación entre la vida media real y una vida media específica, lo que garantiza la aceptación con una probabilidad preasignada. Se incluye un ejemplo para ilustrar los resultados.
• 
  Una revisión de los esquemas de muestreo de aceptación con énfasis en el aspecto económico, Wetherill, GB y Chiu, WK (1975). En este documento se revisan algunos principios importantes de los esquemas de muestreo de aceptación. Enfatiza el aspecto económico y los desarrollos recientes mientras revisa los esquemas. Este documento también proporciona una bibliografía clasificada.
• 
  Diseño de planes de muestreo de aceptación económicamente óptimos con error de inspección, Ferrell Jr, WG, & Chhoker, A. (2002). Computadoras e investigación de operaciones, 29(10), 1283-1300. Este documento proporciona modelos matemáticos que se pueden utilizar para diseñar planes de inspección al 100 % y de muestreo único. El documento argumenta que los inspectores humanos Ss a menudo están involucrados en la implementación real, el error humano debe tenerse en cuenta al desarrollar un modelo y afirma incluir explícitamente el error de inspección en el modelo. En los casos de inspección al 100%, la tolerancia de inspección es el parámetro de diseño y los recursos gastados para reducir el error de inspección. En un solo muestreo, el modelo adecuado se puede utilizar para determinar la tolerancia de inspección y el desembolso de recursos óptimos en un plan de muestreo dado o cuando se proporciona una tolerancia de inspección y un gasto de recursos prescritos, se puede encontrar el plan de muestreo para el tamaño de la muestra y el número de inspección. Todos estos usos se explican en el documento con ejemplos fáciles de entender que se pueden modificar según la necesidad.
• 
  Un plan de muestreo de variables basado en Cpmk para la determinación de la aceptación del producto, Wu, CW y Pearn, WL (2008). Revista europea de investigación operativa, 184(2), 549-560. Este artículo propone un plan de muestreo variable para la sentencia de productos (determinación de aceptación). El plan propuesto se basa en el índice de capacidad del proceso Cpmk. El documento afirma que el plan ayudará a tomar decisiones más precisas y confiables, ya que se basa en la distribución de muestreo exacta. El documento proporciona tablas para los tamaños de muestra requeridos y los respectivos valores críticos de aceptación para varios riesgos de productores, el riesgo de consumidores y el nivel de calidad de aceptación de los requisitos de capacidad y el porcentaje de defectos de tolerancia del lote. También proporciona un estudio de caso para explicar cómo construir y aplicar el plan propuesto en el escenario de la vida real.
• 
  Selección económica de un nivel de proceso bajo muestreo de aceptación por variables, Carlsson, O. (1989). Costos de Ingeniería y Economía de la Producción, 16(1), 69-78. El documento argumenta que el efecto de la elección del nivel de proceso para un proceso industrial depende tanto de las condiciones internas como externas. Considera los costos de producción y la variabilidad del proceso como costo interno y los precios y plan de control como costo externo. El documento concluye, si el plan de control se da como un intervalo de tolerancia, el nivel de proceso óptimo exacto y aproximado y el ingreso neto esperado exacto y aproximado óptimo por lote. Al derivar esto, el documento asume que las funciones de costo y precio son lineales y que la característica de calidad se distribuye normalmente. Toda la idea ilustrada con un ejemplo industrial.
• 
  Valores críticos de aceptación y tamaños de muestra de un plan de muestreo de variables para una fracción muy baja de defectuosos, Pearn, WL y Wu, CW (2006). Omega, 34(1), 90-101. Este artículo presenta un plan de muestreo de variables para procesos unilaterales que se desarrollan sobre la base de los índices de capacidad de procesos unilaterales. Se basa en la distribución muestral exacta y no en la aproximación. Este plan se puede utilizar para determinar un número exacto de productos a examinar y el correspondiente valor crítico de aceptación para llegar a decisiones fiables. El documento también proporciona tabulación para el tamaño de muestra requerido y el valor crítico de aceptación correspondiente para varios riesgos y los niveles de lote o fracción de proceso de defectuosos correspondientes a niveles de calidad aceptables y de rechazo.