Análisis de componentes principales aplicados al control estadístico de procesos multivariados

Resumen

Objetivo: Proponer el análisis y monitoreo de un proceso químico sostenido en los principios teóricos de un método factorial catalogado como análisis de componentes principales (PCA), cuyo objetivo final es representar las variables originales del sistema. Metodología: Metodológicamente, los datos se analizaron en un espacio dimensional más compacto, bajo la hipótesis de la normalidad multivariada. Una gráfica de control basada en los cuadrados de predicción de error se construye en la fase posterior para monitorear el comportamiento de las variables sucesoras una vez que se ha aplicado el ACP. Resultados: Los resultados de los gráficos de control univariados construidos a partir de las puntuaciones t de los componentes individuales, en los que se exhibe el comportamiento de las variables que contribuyen a la generación de señales de alarma, se pueden utilizar como base para el análisis auxiliar basado en los resultados proporcionados por los gráficos de control univariados. Conclusiones: Los resultados obtenidos corroboran que los tres componentes retenidos explican una fracción mayoritaria de la variabilidad original de la nube de datos y que la gráfica de control construida a partir de las subdimensiones registra la existencia de valores atípicos o extremos.