Elicitación de los límites de control de una carta de control bayesiana

Abstract

Resumen: El Control estadísticos de procesos en la actualidad requiere, además de los datos históricos, del conocimiento y la experticia de aquellos que él interviene. En este trabajo se pretende mostrar un método para la introducción de este conocimiento con base en herramientas de fácil implementación, el cual está constituido por el método propuesto por Ishikawa (1986) como primera parte del proceso, seguida del uso de la metodología Delphi (Landaeta 1999) en tres rondas, concluyendo en tercera ronda no con un cuestionario, sino con la técnica de elicitación a mano alzada. Como parte del proceso se usó un problema en la salud pública, consistente en el análisis de las no conformidades en las historias clínicas de los pacientes en la Clínica de la Policía, estudiando los datos a la luz de un proceso Poisson con distribución a priori que resultó ser Gamma. Se ejecutó el proceso completo encontrando unos límites de control con información procedente de los datos y de algunos expertos en salud de la Policía Nacional. Este resultado permite la generación de alarmas tempranas ya sea en el incremento no esperado de la cantidad de no conformidades en las historias clínicas de la Sanidad Antioquia o sea porque las innovaciones son llamativamente inferiores a lo esperado de acuerdo a la distribución de probabilidad a posteriori encontrada.

classification and data, knowledge and experience of those involved in it. This paper aims to show a method for the introduction of this knowledge - based tools for easy implementation, which consists proposed by Ishikawa (1986) method as the first part of the process, followed by the use of Delphi methodology in two rounds , concluding with a third-round Delphi technique elicitation using freehand. As part of the process, a problem of public health was used, consisting of the analysis of non-conformities in the clinical records of patients at the Clinic of Police, studying the data in light of a Poisson process with distribution ' on a priori which proved Gamma. The entire process is executed by finding limits of control information from the data and This result allows the generation of early warning whether the unexpected increase in the number of non-conformities in the clinical records of Antioquia Health or because innovations are strikingly lower than expected according to the posterior probability distribution found.