Co to jest wykres średniej ruchomej. Typ wykresu ważenia ważonego według harmonogramu, w którym wykresy nieważonej średniej ruchomej w czasie dla poszczególnych obserwacji Wykres używa ograniczeń kontroli UCL i LCL, aby ustalić, kiedy nastąpiła sytuacja niekontrolowana Średnia ruchoma wykresów MA są bardziej skuteczne niż wykresy Xbar w wykrywaniu niewielkich przesunięć procesów i są szczególnie użyteczne, jeśli tylko jedna obserwacja na podgrupę Jednak wykresy EWMA są ogólnie korzystniejsze w porównaniu z wykresami MA, ponieważ obciążają obserwacje. Obserwacje mogą być indywidualnymi pomiarami lub podgrupami Średnie ruchome są obliczane na podstawie sztucznych podgrup, które są tworzone z kolejnych obserwacji. Przykłady wykresu średniej ruchomej. Narzędzie wirówek wirówkowych chce śledzić średnicę wszystkich wirników produkowanych w ciągu tygodnia Średnice muszą być zbliżone do celu, ponieważ nawet małe przesunięcia powodują problemy. Punkty zmieniają się losowo wokół linii środkowej i znajdują się w limicie kontrolnym jego jednak jest jeden punkt, który zbliża się do limitu kontrolnego, który może zostać zbadany. Średnia ruchoma ważona statystycznie EWMA jest statystyką umożliwiającą monitorowanie procesu, który uśrednia dane w sposób zapewniający mniejszą masę danych są one ponadto usuwane w timeparison wykresu kontrolnego Shewhart i technik kontroli wykresu EWMA. W przypadku techniki kontroli wykresu Shewhart decyzja o stanie kontroli procesu w dowolnym momencie t zależy wyłącznie od ostatniego pomiaru z procesu i oczywiście stopień dokładności oszacowań limitów kontrolnych z danych historycznych W przypadku techniki kontroli EWMA decyzja zależy od statystyki EWMA, która jest średnią ważoną wykładniczo wszystkimi poprzednimi danymi, w tym ostatni pomiar. By wybór współczynnika wagi, lambda, procedura kontroli EWMA może być wrażliwa na niewielki lub stopniowy dryft w procesie, podczas gdy procedura kontroli Shewhart c tylko reagować, gdy ostatni punkt danych znajduje się poza granicą kontrolną. Definicja EWMA. Statystyka obliczona jest mbox t lambda Yt 1-lambda mbox, mbox, t 1, 2, ldots, n gdzie. mbox 0 oznacza średni cel danych historycznych. Yt jest obserwacją w czasie t. n jest liczbą obserwacji, które mają być monitorowane, w tym mbox 0.Interpretacja wykresu kontrolnego EWMA. Czerwone kropki to surowe dane, które w przeszłości jest statystyką EWMA. Wykres pokazuje, że proces jest kontrolowany, ponieważ wszystkie mbox t lie pomiędzy granicami kontroli Jednak wydaje się, że trwa tendencja w górę w ciągu ostatnich 5 okresów. Zakres ruchu używany do określania górnych i dolnych limitów. Wykresy kontrolne dla poszczególnych pomiarów, np. wielkość próbki 1, wykorzystaj ruchome zakresy dwóch kolejnych obserwacji do zmierzyć zmienność procesu. Zakres ruchu jest zdefiniowany jako MRi xi - x, czyli wartość bezwzględna pierwszej różnicy, np. różnica między dwoma kolejnymi punktami danych Analogicznie do wykresu kontrolnego Shewhart, można wydrukować zarówno dane, które są jednostki i zakres poruszania się. Indywidualnie kontrolują granice obserwacji. Dla wykresu kontrolnego dla poszczególnych pomiarów, linie rozpoczynają się na pasku UCL 3 frac mbox bar pasek LCL - 3 frac end whe bar jest średnią wszystkich osób, a linia ciągła jest średnią wszystkich poruszających się zakresów dwóch obserwacji Należy pamiętać, że jeden lub obydwa średnie mogą być zastąpione standardowym lub docelowym, jeśli dostępne Zauważ, że 1 128 to wartość d2 dla n 2. Przykładowy zakres ruchu Poniższy przykład ilustruje wykres kontrolny dla poszczególnych obserwacji Nowy proces został zbadany w celu monitorowania natężenia przepływu Pierwsze 10 partii spowodowało.
No comments:
Post a Comment