Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist eine Statistik für die Überwachung des Prozesses, die die Daten in einer Weise, die weniger und weniger Gewicht auf Daten, da sie weiter entfernt werden, in der Zeit. Vergleich von Shewhart-Kontrolldiagramm und EWMA-Kontrolltafel-Techniken Für die Shewhart-Diagrammsteuerungstechnik hängt die Entscheidung über den Zustand der Kontrolle des Prozesses zu irgendeinem Zeitpunkt (t) ausschließlich von der letzten Messung aus dem Verfahren ab, Der Grad der Richtigkeit der Schätzungen der Kontrollgrenzen aus historischen Daten. Für die EWMA-Steuerungstechnik hängt die Entscheidung von der EWMA-Statistik ab, die ein exponentiell gewichteter Durchschnitt aller vorherigen Daten ist, einschließlich der letzten Messung. Durch die Wahl des Gewichtungsfaktors (Lambda) kann die EWMA-Steuerprozedur empfindlich auf eine kleine oder allmähliche Drift in dem Prozess eingestellt werden, während die Shewhart-Steuerprozedur nur dann reagieren kann, wenn der letzte Datenpunkt außerhalb einer Kontrollgrenze liegt. Definition von EWMA Die berechnete Statistik ist: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Wobei (mbox 0) der Mittelwert der historischen Daten (Ziel) (Yt) ist die Beobachtung zur Zeit (t) (n) die Anzahl der zu überwachenden Beobachtungen einschließlich (mbox 0) (0 Interpretation der EWMA - Dots sind die Rohdaten, die gezackte Linie ist die EWMA-Statistik im Laufe der Zeit. Das Diagramm zeigt uns, dass der Prozess in der Steuerung ist, weil alle (mbox t) zwischen den Kontroll-Grenzen liegen. Allerdings scheint es einen Trend nach oben für die letzten 5 Perioden. Bewegungsbereich zur Ableitung von Ober - und Untergrenzen Kontrollkarten für einzelne Messungen, zB die Stichprobengröße 1, verwenden den Bewegungsbereich zweier aufeinander folgender Beobachtungen zur Messung der Prozessvariabilität, der Bewegungsbereich ist definiert als MRi xi-x Der Absolutwert der ersten Differenz (zB die Differenz zwischen zwei aufeinanderfolgenden Datenpunkten) der Daten Analog zu der Shewhart - Kontrollkarte kann man sowohl die Daten (die Individuen) als auch die Bewegungsreichweite darstellen Beobachtung Für das Regelschema für einzelne Messungen sind die gezeichneten Linien: Start UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac. End, wobei (bar) der Durchschnitt aller Individuen ist und (overline) der Durchschnitt aller Bewegungsbereiche von zwei Beobachtungen ist. Denken Sie daran, dass eine oder beide Durchschnitte durch einen Standard oder ein Ziel ersetzt werden können, falls verfügbar. (D2) für (n 2) Beispiel für den Bewegungsbereich Das folgende Beispiel veranschaulicht das Kontrollschema für einzelne Beobachtungen: Ein neues Verfahren wurde untersucht, um den Durchfluss zu überwachen Ist ein gleitendes Durchschnittsdiagramm Eine Art von zeitgewichteten Kontrolldiagrammen, die den ungewichteten gleitenden Durchschnitt über die Zeit für die einzelnen Beobachtungen darstellen. Dieses Diagramm verwendet Steuergrenzen (UCL und LCL), um festzustellen, wann eine Out-of-Control-Situation aufgetreten ist (MA) - Diagramme sind effektiver als Xbar-Diagramme bei der Erkennung kleiner Prozeßverschiebungen und eignen sich besonders, wenn es nur 1 Beobachtung pro Untergruppe gibt, jedoch sind die EWMA-Diagramme allgemein gegenüber MA-Diagrammen bevorzugt, da sie die Beobachtungen gewichten Einzelmessungen oder Untergruppen Mittelwerte werden aus künstlichen Untergruppen berechnet, die aus aufeinanderfolgenden Beobachtungen erstellt werden Beispiel eines gleitenden Durchschnittsdiagramms Ein Hersteller von Zentrifugenrotoren möchte den Durchmesser aller in einer Woche produzierten Rotoren verfolgen. Die Durchmesser müssen nahe am Ziel liegen, da auch kleine Verschiebungen zu Problemen führen. Die Punkte scheinen zufällig um die Mittellinie zu variieren und liegen innerhalb der Kontrollgrenzen, es gibt jedoch einen Punkt, der der Kontrollgrenze nahe kommt, die Sie untersuchen möchten.
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