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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12984/5511
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dc.creatorOrrantia-Daniel, Gilberto-
dc.creatorSánchez-Leal, Jaime-
dc.creatorRiva-Rodríguez, Jorge-
dc.creatorRodríguez-Medina, Manuel-
dc.creatorReyes-Martínez, Rosa María-
dc.date2019-06-30-
dc.identifierhttps://epistemus.unison.mx/index.php/epistemus/article/view/93-
dc.identifier10.36790/epistemus.v13i26.93-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12984/5511-
dc.descriptionA methodology is presented to evaluate the current condition and predict the cause of inactivity of assembly lines by performing an analysis of the number of production stoppages. The behavior of the stoppages is investigated by cause and by type of work station, in order to guide better decision making. The data collected was the station that causes the line stoppage, its cause and the number of stoppages. The calculations obtained were the probabilities of the causes of stoppage, applying the chi-square goodness of fit test. Based on the multinomial distribution, models were presented to predict the causes of the next “m” stoppages of the line. In addition, one of the main findings was that the stoppages due to operators are 61.37% of all stoppages, so it is recommended to maximize the skills and knowledge of the operators.en-US
dc.descriptionEs presentada una metodología para evaluar la condición actual y predecir la causa de inactividad de líneas de ensamble realizando un análisis del número de paros de producción. Es investigado el comportamiento de los paros por causa y por tipo de estación de trabajo, para así orientar a una mejor toma de decisiones. Los datos recolectados fueron la estación que provoca el paro de línea, su causa y el número de paros. Los cálculos obtenidos fueron las probabilidades de las causas de paro, aplicando la prueba de bondad de ajuste chi-cuadrada. En base a la distribución multinomial, fueron presentados modelos para predecir las causas de los próximos “m” paros de la línea. Además, uno de los principales hallazgos fue que los paros debidos a los operadores son el 61.37% de todos los paros, por lo que es recomendado maximizar las habilidades y conocimientos de los operadores.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherUniversida de Sonoraes-ES
dc.relationhttps://epistemus.unison.mx/index.php/epistemus/article/view/93/67-
dc.sourceEPISTEMUS; Vol. 13 No. 26 (2019): Science does not stop; 29-35en-US
dc.sourceEPISTEMUS; Vol. 13 Núm. 26 (2019): La ciencia no cesa; 29-35es-ES
dc.source2007-8196-
dc.source2007-4530-
dc.subjectAssembly linesen-US
dc.subjectchi-square testen-US
dc.subjectmultinomial distributionen-US
dc.subjectline stoppagen-US
dc.subjectLíneas de ensamblees-ES
dc.subjectprueba chi-cuadradaes-ES
dc.subjectdistribución multinomiales-ES
dc.subjectparo de líneaes-ES
dc.titlePrediction of the number of production stoppages in assembly linesen-US
dc.titlePREDICCIÓN DEL NÚMERO DE PAROS DE PRODUCCIÓN EN LÍNEAS DE ENSAMBLEes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeResearchen-US
dc.typeInvestigaciónes-ES
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