Modelado predictivo para robustecimiento del proceso de impresión digital en prensas HP Indigo mediante modelos de regresión y planta virtual
| dc.contributor.advisor | Molina Arredondo, Rey David | |
| dc.contributor.author | Puentes Castro, Juan Pablo | |
| dc.coverage.spatial | Ciudad Juárez, Chihuahua | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-07T15:09:48Z | |
| dc.date.available | 2026-10-07T15:09:48Z | |
| dc.date.issued | 2026-05-21 | |
| dc.description.abstract | El presente estudio analizó el robustecimiento del proceso de impresión digital en una prensa HP Indigo Serie 4 de hoja, evaluando los factores técnicos y ambientales que influyen en el comportamiento del sustrato y en la generación de atascos. La investigación se sustentó en principios de diseño de experimentos, diseño robusto y análisis estadístico, utilizando datos recopilados durante aproximadamente 90 días de operación real. Se evaluó la influencia de variables como temperatura ambiente, humedad relativa, precisión del corte del papel y gramaje del sustrato. Mediante modelos de regresión lineal, interacciones y modelos de segundo orden, complementados con análisis de varianza (ANOVA), se determinó que la humedad relativa y la precisión del corte, así como su interacción, son los factores con mayor impacto sobre la tasa de atascos. En particular, pequeñas desviaciones respecto al valor nominal de corte de 750 mm incrementan significativamente la probabilidad de fallas. Como resultado, se seleccionó un modelo cuadrático optimizado por presentar el mejor desempeño estadístico y capacidad predictiva. A partir de este modelo se desarrolló una planta virtual predictiva en R, incorporando simulación Monte Carlo para evaluar el comportamiento y variabilidad del proceso bajo diferentes condiciones operativas. Los resultados permiten proponer estrategias enfocadas en el control de la precisión del corte, las condiciones ambientales y la estandarización de parámetros operativos, con el objetivo de reducir la variabilidad, minimizar tiempos muertos y mejorar la eficiencia del proceso. El estudio demuestra la utilidad de integrar modelado estadístico y simulación para optimizar procesos industriales bajo condiciones reales de operación. | |
| dc.format | ||
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11961/7200 | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.publisher | Universidad Autónoma de Ciudad Juárez | es |
| dc.relation.ispartof | Instituto de Ingeniería y Tecnología | es |
| dc.relation.ispartof | Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura | es |
| dc.relation.ispartof | Maestría en Ingeniería Industrial | es |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Mexico | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/mx/ | |
| dc.subject | Impresión digital, HP Indigo, diseño de experimento, modelo de regresión, simulación Monte Carlo | |
| dc.subject.other | info:eu-repo/classification/cti/7 | |
| dc.subject.secihti | Ingenierias y Desarrollo Tecnológico | |
| dc.title | Modelado predictivo para robustecimiento del proceso de impresión digital en prensas HP Indigo mediante modelos de regresión y planta virtual | |
| dc.type | Tesis maestría | es |
| dc.type | Trabajo de titulación de posgrado | |
| dcterms.thumbnail | http://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/pi-iit-maestria.png | es |
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