Procesos estocásticos aplicados en análisis de datos de degradación-revisión de literatura

Autores/as

  • Andrea Viridiana Quezada del Villara Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Luis Alberto Rodríguez Picón Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Iván Juan Carlos Pérez Olguín Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Iván Rodríguez Borbón Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Palabras clave:

Confiabilidad, Modelo de degradación, Proceso estocástico en degradación, Proceso Gamma en degradación, Proceso inverso Gaussiano en degradación, Proceso Wiener en degradación

Resumen

El mejorar, calcular y proyectar la confiabilidad de productos es una tarea fundamental hoy en día en la industria. Los dos modelos de procesos estocásticos más comunes en la literatura y aplicaciones son los procesos de Gamma y Wiener. Sin embargo, ambos modelos son insuficientes para ajustar todos los datos de degradación y existen aplicaciones en las que no ajustan en absoluto y pueden llevar a conclusiones erróneas, por lo que el proceso inverso Gaussiano es una opción muy atractiva para los datos de degradación. Con el fin de comparar los procesos Wiener, gamma e inverso Gaussiano, se realizaron búsquedas de literatura escrita (libros y artículos) e información vía internet (librerías virtuales, Google Académico y diferentes bases de datos) con lo que se obtuvo algunas aplicaciones en diferentes áreas de estudio y la tendencia del uso de los diferentes procesos a través de los últimos años. Además, de identificar características y diferencias entre cada uno de los procesos estocásticos.

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Publicado

2018-07-01

Cómo citar

Quezada del Villara, A. V., Rodríguez Picón, L. A., Pérez Olguín, I. J. C., & Rodríguez Borbón, I. (2018). Procesos estocásticos aplicados en análisis de datos de degradación-revisión de literatura. Mundo FESC, 8(16), 68–77. Recuperado a partir de https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/301

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