Un programa que permitirá a las empresas mejorar el control de calidad de sus productos mediante indicadores estadísticos fue el resultado de la investigación Estudio de variabilidad del proceso de tableros de fibra de madera (MDF) desde un enfoque estadístico que el graduado del Magíster en Matemática, Mauricio Hernández, realizó guiado por el académico del Departamento de Estadística, Dr. Francisco Novoa Muñoz.
Mauricio Hernández, quien actualmente se desempeña en la empresa Roseburg Forest Products, en Ontario, Canadá, explicó que el objetivo del estudio fue utilizar la estadística para evaluar el rendimiento de los procesos de control continuos asociados a la producción de MDF, detectar los procesos que tienen un rendimiento fuera de estándar e implementar mejoras para corregir estas desviaciones. Sin embargo, enfatizó que la herramienta estadística puede aplicarse para medir los estándares de cualquier producto del mercado.
Agregó que “las industrias productivas trabajan con muchos datos y diferentes fuentes, los que no se estudian por falta de las herramientas adecuadas, entonces a través de ésta se puede tratar, manejar y transformar esos datos en información útil, esto es algo muy poderoso porque respalda las decisiones y después permite evaluarlas”, expresó.
Así también lo consignó el Dr. Francisco Novoa Muñoz, quien destacó que el estudio permitió generar una herramienta exitosa que detecta valores fuera de control en el sistema automático. “En la investigación se determinó que la variable humedad era clave para controlar el proceso y como en el producto final ésta debe estar en un rango específico. La diferencia en este indicador es útil para que el controlador intervenga a través de una acción de control, la cual manipula un elemento que puede ser una válvula, un motor u otro dispositivo de control para obtener una calidad óptima”.
Asimismo, aseveró que “los resultados de la investigación serán publicados en una revista científica, pues el estudio realizado por Mauricio es la base para implementar estrategias estadísticas de modelamiento en control óptimo, es decir, predecir las posibles fallas del sistema y mediante algoritmos y modelos distribucionales estadístico-matemáticos darle una solución, en tiempo real, de forma automática”, concluyó.
