[en] This thesis report proposes new methodologies in the field of statistical quality control (SQC), specifical!y those techniques adapted to data obtained by sensors, continuously monitored with respect to time, and which are included in the framework of the brach of statistics called Functional Data Analysis ( FDA). All the methodologies, techniques and programs proposed have been developed to provide possible solutions to real problems in the industry and in the laboratories of experimental analysis. All these problems have their starting point in the need to find solutions for the detection of anomalies related to electrical consumption, thermal comfort and air quality in commercial and public buildings, on the one hand, and, on the other hand, the detection of atypical sensors or laboratories in the framework of interlaboratory studies. In particular, NERXUS company, statistical consultancy in energy efficiency, FRIDAMA, of facilities related to climate control, and L:qus, developer of web platforms and management of Big Data in buildings, contacted the author and directors of this PhD thesis to show their problems through practical case studies related to the detection of anomalies in fully sensorized buildings. Given the functional nature of the data, a new methodology of FDA control charts based on the concept of data depth was proposed. On the other hand, the germ of the development of new FDA approaches to Mandel's h and k statistics for the detection of atypical laboratories within an interlaboratory study (ILS) is the participation of the directors Salvador Naya and Javier Tarrío in several ILS studies, which allowed to contact with members of the American Society for Testing and Materials or ASTM International (organization of international standards that develops and publishes voluntary agreements of technical standards for materials, products, systems or services). In fact, those profesionals in charge of interlaboratory studies organized by the ASTM conveyed their interest in the development of new methodologies for detecting atypicallaboratories from the FDA context, given the functional nature of a large part of the experimental data currently obtained through the new available instrumentation (spectra, thermograms, etc.). As a result of this contact, it was established that one of the final objectives of this thesis was the development of these FDA approaches for possible inclusion within the ASTM standards. In order to provide solutions to the problerns raised, the author has proposed the development, programming and application of approximations, from the FDA perspective, of basic tools of SQC such as, on the one hand, the control charts, the most important and representative tool of the Çontrol" stage of Six Sigma methodology of process improvement, and, on the other hand, the Mandel's h and k statistics, developed for the detection of atypical laboratories, taking into account that their graphical output is the most used technique in this field for the detection of laboratories whose data are anomalous. Specifically, in Chapter 1, the. main concepts of the SQC (the branch of statistics in which this thesis is circumscribed), with special mention to reproducibility and repeatability (R & R) studies, interlaboratory studies and control charts, are introduced. It also includes a small introduction to metrology 4.0 and some of the new challenges of industrial statistics, in terms of process control and monitoring, which recent advances in sensorization and data acquisition propose. Given the functional nature of the data defining the problems to be solved in this thesis, the Chapter 2 provides a brief description of functional data analysis, an area in which the proposed methodologies are developed. AIso in the Chapter 2, we introduce those real case studies whose resolution is sought through the development and application of the methodologies proposed in this thesis, in addition to the description of the databases. In the Chapter 3 of this thesis, a procedure has been designed for the detection of laboratories that provide inconsistent results (with respect to the other laboratories) within an interlaboratory study. The main contribution of this procedure is the identification of laboratories that obtain atypical results, with respect to those obtained by others, from the original experimental curves, whether spectra or thermograms,..

[es] En esta memoria de tesis se proponen nuevas metodologías en el ámbito del control estadístico de la calidad (CEC), específicamente se aportan técnicas adaptadas a datos obtenidos mediante sensores, monitorizados continuamente respecto al tiempo, y que se engloban dentro del análisis de datos funcionales (FDA). Todas las metodologías, técnicas y programas propuestos han sido desarrollados para aportar posibles soluciones a problemas reales en la industria y en los laboratorios de análisis. Todos estos problemas tienen su punto de partida en la necesidad de encontrar soluciones para la detección de anomalías relacionadas con el consumo eléctrico, confort térmico y calidad del aire en edificios comerciales y públicos, por un lado, y la detección de sensores o laboratorios atípicos en el marco de los estudios interlaboratorio (ILS), por otro. En particular, las empresas NERXUS, asesoría estadística en eficiencia energética, FRIDAMA, de instalaciones y control de clima, y ¿qus, de plataformas web y gestión de Big Data en edificios, contactaron con el autor y directores de la presente tesis para mostrar sus problemas a través de casos de estudio prácticos relacionados con la detección de anomalías en edificaciones totalmente sensorizadas. Dada la naturaleza funcional de los datos, se propuso una nueva metodología de gráficos de control FDA basada en el concepto de profundidad de datos. Por otro lado, el germen del desarrollo de nuevas aproximaciones FDA a los estadísticos h y k de Mandel para la detección de laboratorios atípicos dentro de un estudio interlaboratorio es la participación de los directores Salvador N aya y Javier Tarrío en diversos estudios ILS, que permitió el contacto con miembros de la American Society for Testing and Materials o ASTM International (organización de normas internacionales que desarrolla y publica acuerdos voluntarios de normas técnicas ya sea para materiales, productos, sistemas o servicios). De hecho, los responsables a cargo de estudios interlaboratorio organizados por la ASTM nos transmitieron su interés por el desarrollo de nuevas metodologías de detección de laboratorios atípicos desde el contexto FDA, dada la naturaleza funcional de gran parte de los datos experimentales obtenidos actualmente mediante la nueva instrumentación disponible (espectros, termogramas, etc.). Como consecuencia de este contacto, se estableción que uno de los objetivos finales de la presente tesis fuera el desarrollo de estas aproximaciones FDA para su posible inclusión dentro de los estándares de la ASTM. Para aportar soluciones a los problemas planteados, se propone el desarrollo, programación y aplicación de aproximaciones, desde la perspectiva FDA, de herramientas básicas del control estadístico de la calidad como son, por un lado, los gráficos de control, la técnica más importante y representativa de la etapa "Controlar", dentro de la metodología Seis Sigma de mejora de procesos, y, por otro lado, los estadísticos h y k de Mandel, desarrollados para la detección de laboratorios atípicos, siendo su representación gráfica la técnica más usada en este ámbito para la detección de laboratorios cuyos datos son anómalos. Específicamente, en el Capítulo 1, se introducen los conceptos principales del CEC, rama de la estadística en la que se cirscunscribe la presente memoria de tesis, haciendo mención especial a los estudios de reproducibilidad y repetibilidad (R&R), los estudios interlaboratorio y los gráficos de control. También se incluye una pequeña introducción a la metrología 4.0 y a algunos de los nuevos retos de la estadística industrial, en lo que se refiere a control y monitorización de procesos, que los recientes avances en la sensorización y adquisición de datos proponen. Dada la naturaleza funcional de los datos que definen los problemas a resolver en esta tesis, en el Capítulo 2 se proporciona una descripción somera del análisis de datos funcionales, ámbito en el que se desarrollan las metodologías propuestas. También en el Capítulo 2, se introducen aquellos casos de estudio reales cuya resolución se busca mediante el desarrollo y aplicación de las metodologías propuestas en esta tesis, además de describir las bases de datos. En el Capítulo 3 de la presente tesis se ha diseñado un procedimiento para la detección de lab(jratorios que proporcionan resultados inconsistentes (con respecto a los demás laboratorios) dentro de un estudio interlaboratorio...