2 resultados para distorsión

em Universitat de Girona, Spain


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Desde el ámbito académico el auge de la Gestión de la Calidad (GC) ha sido analizado extensamente a través de numerosos estudios de carácter empírico. Una parte importante de estos estudios han tratado de analizar cuáles han sido los principales efectos de la implantación de estos modelos sobre los resultados o el desempeño (performance) empresarial. Hay que señalar que la mayor parte de dichos estudios son de tipo cuantitativo, basados en la utilización de encuestas dirigidas a los directivos de las empresas que han participado en el proceso de implantación. Ahora bien, el análisis de los efectos de la GC realizado de esta forma, cuenta, a nuestro entender, con una posible debilidad y distorsión metodológica al tomar sólo como base las opiniones de los directivos de las empresas involucradas en el proceso de implantación sobre los efectos del propio proceso y los resultados pueden tener cierto sesgo, tal y como ha sido subrayado por diversos investigadores (ver, por ejemplo, Wayhan et al, 2002 y Heras et al, 2002). Por estos motivos, en el estudio que aquí presentamos hemos considerado necesario utilizar una metodología que tenga en cuenta la opinión de expertos de diversa índole que tienen distintas funciones en la implantación de modelos de GC, de forma que se pueda obtener una información de interés para contrastarla y triangularizarla con la obtenida en estudios empíricos previos llevados a cabo con la metodología tradicional

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El desalineamiento temporal es la incorrespondencia de dos señales debido a una distorsión en el eje temporal. La Detección y Diagnóstico de Fallas (Fault Detection and Diagnosis-FDD) permite la detección, el diagnóstico y la corrección de fallos en un proceso. La metodología usada en FDD está dividida en dos categorías: técnicas basadas en modelos y no basadas en modelos. Esta tesis doctoral trata sobre el estudio del efecto del desalineamiento temporal en FDD. Nuestra atención se enfoca en el análisis y el diseño de sistemas FDD en caso de problemas de comunicación de datos, como retardos y pérdidas. Se proponen dos técnicas para reducir estos problemas: una basada en programación dinámica y la otra en optimización. Los métodos propuestos han sido validados sobre diferentes sistemas dinámicos: control de posición de un motor de corriente continua, una planta de laboratorio y un problema de sistemas eléctricos conocido como hueco de tensión.