963 resultados para Quality planning control


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Los costos de calidad se asocian a su planificación, control, evaluación de la conformidad y a los costos ocasionados por no cumplir con los requisitos de satisfacción de la fábrica o del cliente (productos o servicios con defectos). Los objetivos del trabajo son identificar las causas que provocan la ausencia o pérdida de calidad (no calidad), proponer acciones correctivas en el proceso de elaboración de vinos, midiendo la frecuencia de aparición y clasificando los costos de no calidad. Conocer la frecuencia de aparición de las causas de no calidad en las etapas del proceso de elaboración de vinos permitirá optimizar la gestión y reducir los costos al disminuir sus correcciones. El estudio identifica los factores que alteran la calidad de los vinos. La mayor frecuencia de defectos es de origen prefermentativo, que junto con los de crianza, conservación y originados en el viñedo explican el 79% de los mismos. Los defectos encontrados constituyen costos de prevención y evaluación pero serán falla interna si la bodega está integrada y se atribuirán a falla externa en el caso de productor no integrado. Los establecimientos en los que se pudo identificar y establecer frecuencia de aparición de los defectos que influyen en la calidad del vino son aquellos que tienen algún sistema de gestión de la calidad, ya que han normalizado los registros que actuarán como herramienta de gestión. Los encargados de gerenciar las bodegas deberían conocer los puntos críticos del proceso para realizar la gestión preventiva de los posibles defectos. Los costos que inciden en la calidad del producto a comercializar se deben registrar y controlar, y trazarlos hacia adelante para conocer la incidencia de los mismos en los precios finales, y hacia atrás para que en la planificación de la próxima elaboración se contemple la prevención correspondiente.

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En esta tesis se presenta una nueva aproximación para la realización de mapas de calidad del aire, con objeto de que esta variable del medio físico pueda ser tenida en cuenta en los procesos de planificación física o territorial. La calidad del aire no se considera normalmente en estos procesos debido a su composición y a la complejidad de su comportamiento, así como a la dificultad de contar con información fiable y contrastada. Además, la variabilidad espacial y temporal de las medidas de calidad del aire hace que sea difícil su consideración territorial y exige la georeferenciación de la información. Ello implica la predicción de medidas para lugares del territorio donde no existen datos. Esta tesis desarrolla un modelo geoestadístico para la predicción de valores de calidad del aire en un territorio. El modelo propuesto se basa en la interpolación de las medidas de concentración de contaminantes registradas en las estaciones de monitorización, mediante kriging ordinario, previa homogeneización de estos datos para eliminar su carácter local. Con el proceso de eliminación del carácter local, desaparecen las tendencias de las series muestrales de datos debidas a las variaciones temporales y espaciales de la calidad del aire. La transformación de los valores de calidad del aire en cantidades independientes del lugar de muestreo, se realiza a través de parámetros de uso del suelo y de otras variables características de la escala local. Como resultado, se obtienen unos datos de entrada espacialmente homogéneos, que es un requisito fundamental para la utilización de cualquier algoritmo de interpolación, en concreto, del kriging ordinario. Después de la interpolación, se aplica una retransformación de los datos para devolver el carácter local al mapa final. Para el desarrollo del modelo, se ha elegido como área de estudio la Comunidad de Madrid, por la disponibilidad de datos reales. Estos datos, valores de calidad del aire y variables territoriales, se utilizan en dos momentos. Un momento inicial, donde se optimiza la selección de los parámetros más adecuados para la eliminación del carácter local de las medidas y se desarrolla cada una de las etapas del modelo. Y un segundo momento, en el que se aplica en su totalidad el modelo desarrollado y se contrasta su eficacia predictiva. El modelo se aplica para la estimación de los valores medios y máximos de NO2 del territorio de estudio. Con la implementación del modelo propuesto se acomete la territorialización de los datos de calidad del aire con la reducción de tres factores clave para su efectiva integración en la planificación territorial o en el proceso de toma de decisiones asociado: incertidumbre, tiempo empleado para generar la predicción y recursos (datos y costes) asociados. El modelo permite obtener una predicción de valores del contaminante objeto de análisis en unas horas, frente a los periodos de modelización o análisis requeridos por otras metodologías. Los recursos necesarios son mínimos, únicamente contar con los datos de las estaciones de monitorización del territorio que, normalmente, están disponibles en las páginas web viii institucionales de los organismos gestores de las redes de medida de la calidad del aire. Por lo que respecta a las incertidumbres de la predicción, puede decirse que los resultados del modelo propuesto en esta tesis son estadísticamente muy correctos y que los errores medios son, en general, similares o menores que los encontrados con la aplicación de las metodologías existentes. ABSTRACT This thesis presents a new approach for mapping air quality, so that this variable of physical environment can be taken into account in physical or territorial planning. Ambient air quality is not normally considered in territorial planning mainly due to the complexity of its composition and behavior and the difficulty of counting with reliable and contrasted information. In addition, the wide spatial and temporal variability of the measurements of air quality makes his territorial consideration difficult and requires georeferenced information. This involves predicting measurements in the places of the territory where there are no data. This thesis develops a geostatistical model for predicting air quality values in a territory. The proposed model is based on the interpolation of measurements of pollutants from the monitoring stations, using ordinary kriging, after a detrending or removal of the local character of sampling values process. With the detrending process, the local character of the time series of sampling data, due to temporal and spatial variations of air quality, is removed. The transformation of the air quality values into site-independent quantities is performed using land use parameters and other characteristic parameters of local scale. This detrending of the monitoring data process results in a spatial homogeneous input set which is a prerequisite for a correct use of any interpolation algorithm, particularly, ordinary kriging. After the interpolation step, a retrending or retransformation is applied in order to incorporate the local character in the final map at places where no monitoring data is available. For the development of this model, the Community of Madrid is chosen as study area, because of the availability of actual data. These data, air quality values and local parameters, are used in two moments. A starting point, to optimize the selection of the most suitable indicators for the detrending process and to develop each one of the model stages. And a second moment, to fully implement the developed model and to evaluate its predictive power. The model is applied to estimate the average and maximum values of NO2 in the study territory. With the implementation of the proposed model, the territorialization of air quality data is undertaken with the reduction in three key factors for the effective integration of this parameter in territorial planning or in the associated decision making process: uncertainty, time taken to generate the prediction and associated resources (data and costs). This model allows the prediction of pollutant values in hours, compared to the implementation time periods required for other modeling or analysis methodologies. The required resources are also minimal, only having data from monitoring stations in the territory, that are normally available on institutional websites of the authorities responsible for air quality networks control and management. With regard to the prediction uncertainties, it can be concluded that the results of the proposed model are statistically very accurate and the mean errors are generally similar to or lower than those found with the application of existing methodologies.

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"The purpose of this report is to fulfill the requirements set forth in Section 303(d) of the Federal Clean Water Act (CWA) and the Water Quality Planning and Management regulation at 40 CFR Part 130."--P. 1.

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This paper examines the impact that the introduction of a closing call auction had on market quality at the London Stock Exchange. Using estimates from the partial adjustment with noise model of Amihud and Mendelson [Amihud, Y., Mendelson, H., 1987. Trading mechanisms and stock returns: An empirical investigation. Journal of Finance 42, 533–553] we show that opening and closing market quality improved for participating stocks. When we stratify our sample securities into five groups based on trading activity we find that the least active securities experience the greatest improvements to market quality. A control sample of stocks are not characterized by discernable changes to market quality.

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Book review - Visual pollution: advertising, signage and environmental quality, by Adriana Portella, Farnham, Ashgate, 2014, 316 pp., £70 (hardback).

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Thyristor-based onload tap-changing ac voltage stabilizers are cheap and robust. They have replaced most mechanical tap-changers in low voltage applications from 300 VA to 300 M. Nevertheless, this replacement hardily applies to tap-changers associated to transformers feeding medium-voltage lines (typically 69 kV primary, 34.5 kV line, 10 MVA) which need periodical maintenance of contacts and oil. The Electric Power Research Institute (EPRI) has studied the feasibility of this replacement. It detected economical problems derived from the need for series association of thyristors to manage the high voltages involved, and from the current overload developed under line fault. The paper reviews the configurations used in that field and proposes new solutions, using a compensating transformer in the main circuit and multi-winding coils in the commutating circuit, with reduced overload effect and no series association of thyristors, drastically decreasing their number and rating. The stabilizer can be installed at any point of the line and the electronic circuit can be fixed to ground. Subsequent works study and synthesize several commutating circuits in detail.

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Planning control programs, for diseases such as rabies requires information on the size and structure of the dog and cat population. In order to evaluate the dog population of the urban area of Araçatuba city, S. Paulo State, Brazil, a survey was conducted using a questionnaire to interview members of households. Eighty-eight districts were visited (37,778 houses) and the interview was possible at 77.93% of these. Human population size evaluated was 113,157 inhabitants. Houses that owned animals represented 55.2%, 26,926 of the animals concerned were dogs and 5,755 were cats. Of the dogs, 56.64% were 1-4 year olds and males represented 56.2% of the total population. Dog: person ratio was estimated at 2.8 dogs to every 10 persons, almost 3 times the ratio hitherto estimated and used in the planning of rabies vaccination campaigns.

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Power system planning, control and operation require an adequate use of existing resources as to increase system efficiency. The use of optimal solutions in power systems allows huge savings stressing the need of adequate optimization and control methods. These must be able to solve the envisaged optimization problems in time scales compatible with operational requirements. Power systems are complex, uncertain and changing environments that make the use of traditional optimization methodologies impracticable in most real situations. Computational intelligence methods present good characteristics to address this kind of problems and have already proved to be efficient for very diverse power system optimization problems. Evolutionary computation, fuzzy systems, swarm intelligence, artificial immune systems, neural networks, and hybrid approaches are presently seen as the most adequate methodologies to address several planning, control and operation problems in power systems. Future power systems, with intensive use of distributed generation and electricity market liberalization increase power systems complexity and bring huge challenges to the forefront of the power industry. Decentralized intelligence and decision making requires more effective optimization and control techniques techniques so that the involved players can make the most adequate use of existing resources in the new context. The application of computational intelligence methods to deal with several problems of future power systems is presented in this chapter. Four different applications are presented to illustrate the promises of computational intelligence, and illustrate their potentials.

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Relatório de estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações