Evaluación Metodológica de Sistemas de Control de Procesos en Ghana Usando Pronósticos de Series Temporales para la Medición de Fiabilidad

Los sistemas de control de procesos son cruciales para garantizar la fiabilidad en los procesos de fabricación. En Ghana, estos sistemas juegan un papel significativo en la optimización del procesamiento de madera y en la reducción de la variabilidad. Esta investigación emplea el modelo ARIMA (Promedio Móvil Integrado Autorregresivo) para pronósticos. La incertidumbre se cuantifica con errores estándar robustos, proporcionando una evaluación completa de la fiabilidad del pronóstico. El modelo ARIMA mostró un error de predicción promedio dentro de ±5% en los sistemas de procesamiento de madera probados, indicando alta fiabilidad. Los modelos de pronóstico de series temporales miden eficazmente la fiabilidad del sistema en los procesos de la industria maderera de Ghana. El método ARIMA proporciona predicciones robustas y precisas para el rendimiento futuro. Investigaciones posteriores deberían centrarse en integrar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la exactitud y adaptabilidad del modelo. Sistemas de control de procesos, pronóstico de series temporales, medición de fiabilidad, procesamiento de madera, ARIMA. El resultado de mantenimiento se modeló como Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ, con robustez verificada utilizando errores consistentes con heterocedasticidad.