Esponenzialmente Ponderata Mobile Media Control Chart

Il ponderata esponenzialmente media mobile (EWMA) è una statistica per il monitoraggio del processo che media i dati in un modo che dà meno peso e meno di dati vengono successivamente rimossi nel tempo. Confronto di carta di controllo di Shewhart e EWMA tecniche Carte di controllo per la tecnica di controllo grafico Shewhart, la decisione relativa allo stato del controllo del processo in qualsiasi momento, (t), dipende unicamente dal più recente misura dal processo e, naturalmente, il grado di veridicità delle stime dei limiti di controllo di dati storici. Per la tecnica di controllo EWMA, la decisione dipende dalla statistica EWMA, che è una media ponderata esponenzialmente di tutti i dati precedenti, compresa la misurazione più recente. A scelta del fattore di ponderazione, (lambda), la procedura di controllo EWMA può essere sensibile ad una piccola o graduale deriva nel processo, mentre la procedura di controllo Shewhart può reagire solo quando l'ultimo punto di dati è fuori di un limite di controllo. Definizione di EWMA La statistica calcolata è: Mbox t lambda Yt (1-lambda) Mbox ,,, Mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. dove (mbox 0) è la media dei dati storici (target) (YT) è l'osservazione in tempo (t) (n) è il numero di osservazioni da monitorare tra cui (mbox 0) (0 Interpretazione della carta di controllo EWMA Il rosso punti sono i dati grezzi la linea frastagliata è la statistica EWMA nel corso del tempo. il grafico ci dice che il processo è sotto controllo perché tutti (Mbox t) si trovano tra i limiti di controllo. Tuttavia, sembra che ci sia una tendenza al rialzo per gli ultimi 5 periods. What è un grafico EWMA che cosa è un grafico di controllo grafico EWMA un EWMA è una carta di controllo ponderata nel tempo che traccia le medie mobili esponenziale ponderata. classifiche EWMA sono particolarmente adatti per monitorare i processi che presentano una deriva media nel corso del tempo, o per il rilevamento piccoli spostamenti in un processo. per esempio, un grafico EWMA può aiutare a rilevare deriva che è causato da usura. esempio di un grafico EWMA un produttore di rotori centrifuga vuole monitorare il diametro di tutte le giranti prodotte durante una settimana. I diametri devono essere vicino al bersaglio in quanto anche piccoli cambiamenti causano problemi. EWMA tracciare I punti sono entro i limiti di controllo. Non sono mostrati tendenze o modelli. I diametri del rotore sembrano stabili. Quali sono i punti sulla base dei punti della trama tracciata può essere basata su entrambi i sottogruppi o singole osservazioni. Quando i dati sono in sottogruppi, medie mobili esponenziale ponderate sono calcolate dai mezzi di sottogruppo. Quando si stampa singole osservazioni, medie mobili esponenziale ponderate sono calcolate dalle singole osservazioni. Per impostazione predefinita, il campo d 'azione è di lunghezza 2, dal momento che punti consecutivi hanno la più alta probabilità di essere allo stesso modo. È inoltre possibile modificare la lunghezza del campo di movimento. Linee guida per la selezione del peso per un grafico EWMA I calcoli per ogni punto su un grafico EWMA includono informazioni dai punti precedenti. I punti sono ponderati sulla base di un fattore di ponderazione specificata dall'utente. Un vantaggio di grafici EWMA è che non sono influenzati notevolmente quando un valore piccolo o grande entra nel calcolo. Cambiando il peso (anche denominato lambda o) e la larghezza dei limiti di controllo, è possibile rilevare uno spostamento di qualsiasi dimensione. A causa di questo, i grafici EWMA sono spesso utilizzati per monitorare i processi di controllo per piccoli spostamenti lontano dal bersaglio. Di solito, si utilizza pesi più piccoli per rilevare spostamenti più piccoli. Ad esempio, i pesi tra 0,05 e 0,25 funzionano bene. Specificare la larghezza dei limiti di controllo Per impostazione predefinita, limiti di controllo Minitabs vengono visualizzati 3 deviazioni standard al di sopra e al di sotto della linea centrale. Per modificare la larghezza dei limiti di controllo per un grafico, effettuare le seguenti operazioni: Scegliere Stat carte di controllo gt gt Grafici ponderata nel tempo gt EWMA. Fare clic su Opzioni EWMA e quindi sulla scheda Test. Sotto K. modificare il valore per 1 punto in più rispetto deviazioni standard K dalla linea centrale. Circa il sottogruppo mancante significa messaggio Al fine di creare un grafico EWMA, è necessario disporre di almeno una osservazione non mancante in ogni sottogruppo. Se si dispone di un sottogruppo in cui tutte le osservazioni sono mancanti, Minitab visualizza un errore e non generare il chart. Contact Info Site Search Knowledge Center esponenziale media mobile ponderata (EWMA) Grafici An (EWMA) ponderata esponenzialmente Grafico a media mobile è un controllo grafici per dati variabili (dati che è sia quantitativi che continua a misura, ad esempio una dimensione misurata o tempo). Si traccia mobile ponderata valori medi. Un fattore di ponderazione viene scelto dall'utente per determinare come punti dati più vecchi influiscono sul valore medio rispetto a quelle più recenti. Perché le carte di controllo EWMA utilizzano informazioni provenienti da tutti i campioni, rilevano i turni di processo molto più piccolo rispetto a un grafico di controllo normale avrebbe fatto. Quando non è disponibile, un Moving Average grafico, come proposto nel nostro software SPC offre gli stessi vantaggi. Anche se i grafici EWMA standard sono progettati per monitorare i processi con una media stabile, una carta di controllo EWMA modificato può essere utilizzato per i processi autocorrelati con una media lentamente alla deriva. Dal 1982: La scienza dell'arte per migliorare la vostra linea di fondo Qualità America offre Statistical Process Control software, così come i materiali di formazione per Lean Six Sigma, Gestione della Qualità e SPC. Abbracciamo un approccio orientato al cliente, e condurre in molti innovazioni software, alla continua ricerca di modi per fornire ai nostri clienti i migliori e più convenienti soluzioni. Leader nel loro settore, la qualità America hanno fornito software e formazione di prodotti e servizi a decine di migliaia di aziende in oltre 25 paesi. Copyright 2013 copia di qualità in America Inc. EWMA Template Di cosa si tratta: un EWMA (ponderata esponenzialmente a media mobile) grafico è un grafico di controllo per i dati variabili (i dati che sono sia quantitativi che continua nella misurazione, come ad esempio una dimensione misurato o tempo). Le trame del grafico ponderati in movimento valori medi, un fattore di ponderazione è scelto dall'utente per determinare come i punti dati più anziani influenzano il valore medio rispetto a quelle più recenti. Poiché il grafico EWMA utilizza le informazioni da tutti i campioni, rileva variazioni di processo molto più piccolo rispetto a un grafico di controllo normale avrebbe fatto. Come per le altre carte di controllo, i grafici EWMA vengono utilizzati per monitorare i processi nel corso del tempo. Perché usarlo: Si applica fattori di ponderazione che diminuiscono in modo esponenziale. La ponderazione per ciascun punto di dati più vecchi decresce esponenzialmente, dando molta più importanza alle recenti osservazioni, pur non scartando osservazioni più anziani del tutto. Il grado di riduzione di pesatura è espresso come fattore di livellamento costante, un numero compreso tra 0 e 1. può essere espresso come percentuale, quindi un fattore di livellamento 10 è pari a 0,1. In alternativa, possono essere espressi in termini di periodi di tempo n, dove. Per esempio, N19 è pari a 0,1. L'osservazione in un periodo di tempo t è designato Yt, e il valore della EMA in qualsiasi periodo di tempo t è designato St. S1 è indefinito. S2 può essere inizializzato in un numero di modi diversi, più comunemente impostando S2 Y1, anche se altre tecniche esistono, come l'impostazione S2 ad una media dei primi 4 o 5 osservazioni. L'importanza dell'effetto inizializzazioni S2 sul risultante media mobile dipende da valori più bassi rendono la scelta di S2 relativamente più importante di valori più grandi, dal momento che un più alto sconti osservazioni anziani più veloci. Il vantaggio di carte EWMA è che ogni punto tracciato comprende diverse osservazioni, in modo da poter utilizzare il teorema del limite centrale per dire che la media dei punti (o la media mobile, in questo caso) è normalmente distribuiti ed i limiti di controllo sono chiaramente definiti. Dove usarlo: I diagrammi x assi sono ora in base, in modo che i grafici mostrano una storia del processo. Per questo motivo, è necessario disporre di dati che viene ora ordinata che è, sono entrati nella sequenza da cui è stato generato. Se questo non è il caso, allora tendenze o cambiamenti nel processo non possono essere rilevati, ma invece attribuiti a random (comune causa) variazione. Quando utilizzarla: EWMA (o ponderata esponenzialmente Moving Average) Grafici sono generalmente utilizzati per rilevare piccoli spostamenti nel processo significare. Essi rilevare spostamenti di 0,5 sigma a 2 sigma molto più velocemente di grafici Shewhart con la stessa dimensione del campione. Essi sono, tuttavia, più lento nella rilevazione grandi cambiamenti nel processo significano. Inoltre, prove tipiche di esecuzione non possono essere utilizzati a causa della dipendenza intrinseca di punti di dati. EWMA grafici possono anche essere preferiti quando i sottogruppi sono di dimensioni n1. In questo caso, un grafico alternativa potrebbe essere il Grafico Individual X. in tal caso si avrebbe bisogno di stimare la distribuzione del processo per definire i confini attesi con limiti di controllo. Quando si sceglie il valore di lambda viene ponderata, si raccomanda di utilizzare valori piccoli (come 0,2) per rilevare piccoli spostamenti, e valori più grandi (tra 0,2 e 0,4) per spostamenti maggiori. Un grafico EWMA con lambda 1.0 è un grafico X-bar. grafici EWMA sono utilizzati anche per smussare gli effetti di nota, rumore incontrollabile nei dati. Molti processi contabili e processi chimici rientrano in questa categorizzazione. Per esempio, mentre giorno per giorno fluttuazioni nei processi contabili possono essere grandi, che non sono puramente indicative di instabilità processo. La scelta di lambda può essere determinato per rendere il grafico più o meno sensibile a queste fluttuazioni giornaliere. Come si usa: Interpretare un grafico EWMA caso standard (non-errante media) Sempre guardare grafico Intervallo prima. I limiti di controllo sul grafico EWMA derivano dalla gamma media (o range di movimento, se n1), quindi se il grafico Gamma è fuori controllo, allora i limiti di controllo sul grafico EWMA sono privi di significato Sul grafico Gamma, cercare fuori di punti di controllo. Se ci sono, quindi le cause speciali devono essere eliminate. Ricordiamo che la gamma è la stima della variazione di un sottogruppo, in modo da cercare elementi di processo che aumenterebbero variazione tra i dati in un sottogruppo. Dopo aver esaminato il grafico Range, interpretare i punti sul grafico EWMA relativa ai limiti di controllo. Esegui test non sono mai applicate ad un grafico EWMA, dal momento che i punti tracciati sono intrinsecamente dipendenti, che contiene punti in comune. Mai prendere in considerazione i punti sul grafico EWMA relativa alle specifiche, dal momento che le osservazioni del processo variano molto di più che le medie mobili ponderata esponenzialmente. Se il processo di controllo mostra relativa ai limiti statistici per un periodo di tempo sufficiente (abbastanza a lungo per vedere tutte le potenziali cause speciali), quindi possiamo analizzare la sua capacità rispetto alle esigenze. Capacità è significativo solo quando il processo è stabile, dal momento che non siamo in grado di prevedere l'esito di un processo instabile. Wandering Malosguardo Grafico per di punti di controllo. Queste rappresentano un cambiamento nel corso attesa del processo, rispetto al suo comportamento passato. Il grafico non è molto sensibile alle variazioni sottili in un processo deriva, dato che accetta un certo livello di drift come la natura del processo. Si ricorda che i limiti di controllo sono basate su un errore di previsione in modo esponenziale lisciato per le osservazioni del passato, in modo che il più grande le derive precedenti, il più insensibile il grafico sarà quello di rilevare i cambiamenti nella quantità di deriva.