Hva er et glidende gjennomsnittlig diagram En type tidsvektet kontrollskjema som plotter det uveide glidende gjennomsnittet over tid for individuelle observasjoner. Dette diagrammet bruker kontrollgrenser (UCL og LCL) for å bestemme når en situasjon utenom kontrollen har skjedd. Flytte gjennomsnittlige (MA) diagrammer er mer effektive enn Xbar-diagrammer for å oppdage små prosessskift, og er spesielt nyttige når det bare er 1 observasjon per undergruppe. Imidlertid er EWMA-diagrammer generelt foretrukket over MA-diagrammer fordi de vektar observasjonene. Observasjonene kan enten være individuelle målinger eller undergrupper. Flytte gjennomsnitt er beregnet fra kunstige undergrupper som er opprettet fra påfølgende observasjoner. Eksempel på et glidende gjennomsnittskart En produsent av sentrifugrotorer ønsker å spore diameteren på alle rotorer produsert i løpet av en uke. Diametrene må være nær målet, fordi selv små skift forårsaker problemer. Poengene ser ut til å variere tilfeldig rundt senterlinjen og ligger innenfor kontrollgrensene, men det er ett punkt som kommer nær kontrollgrensen som du kanskje vil undersøke. Eksponentielt vektet bevegelige gjennomsnitt (EWMA) er en statistikk for overvåking av prosess som gjennomsnittlig dataene på en måte som gir mindre og mindre vekt på data som de blir fjernet i tide. Sammenligning av Shewhart kontroll diagram og EWMA kontroll diagram teknikker For Shewhart diagram kontroll teknikken, avgjørelsen om tilstanden av kontroll av prosessen når som helst, (t), er bare avhengig av den nyeste måling fra prosessen og, selvfølgelig, graden av sannhet av estimatene av kontrollgrensene fra historiske data. For EWMA-kontrollteknikken er avgjørelsen avhengig av EWMA-statistikken, som er et eksponentielt vektet gjennomsnitt av alle tidligere data, inkludert den siste måling. Ved valg av vektningsfaktor (lambda) kan EWMA-kontrollprosedyren gjøres følsom for en liten eller gradvis drift i prosessen, mens Shewhart-kontrollprosedyren kun kan reagere når det siste datapunktet ligger utenfor en kontrollgrense. Definisjon av EWMA Statistikken som beregnes er: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2, ldots ,, n. hvor (mbox 0) er middelverdien av historiske data (mål) (Yt) er observasjonen til tiden (t) (n) er antall observasjoner som skal overvåkes inkludert (mbox 0) (0 Tolkning av EWMA kontrollkort Den røde punktene er de rå dataene som den kippede linjen er EWMA-statistikken over tid. Tabellen forteller oss at prosessen er i kontroll fordi alle (mbox t) ligger mellom kontrollgrensene. Det ser imidlertid ut til å være en trend oppover for de siste 5 Perioder. Bruk av rekkevidde for å utlede øvre og nedre grenser Kontrolldiagrammer for individuelle målinger, for eksempel prøvestørrelse 1, bruker bevegelsesområdet for to påfølgende observasjoner for å måle prosessvariabiliteten. Bevegelsesområdet er definert som MRi xi - x. Den absolutte verdien av den første forskjellen (f. eks. forskjellen mellom to sammenhengende datapunkter) av dataene. Analogt med Shewhart kontrollskjemaet kan man plotte både dataene (som er enkeltpersoner) og det bevegelige området. Personer kontrollerer grenser for en observasjon For c skjema for individuelle målinger, linjene plottet er: start UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac. slutten der (bar) er gjennomsnittet av alle individer og (overlinje) er gjennomsnittet av alle de bevegelige områdene av to observasjoner. Husk at enten eller begge gjennomsnitt kan erstattes av en standard eller et mål, hvis tilgjengelig. (Merk at 1.128 er verdien av (d2) for (n 2). Eksempel på bevegelsesområde Følgende eksempel illustrerer kontrollskjemaet for individuelle observasjoner. En ny prosess ble studert for å overvåke strømningshastigheten. De første 10 batchene resulterte iContact Info Site Search Knowledge Center Når du skal bruke et flytende gjennomsnittlig utvalgskart Som med andre kontrollkort. Flytte gjennomsnittlige diagrammer brukes til å overvåke prosesser over tid. X-aksene er tidsbaserte, slik at diagrammene viser en historie av prosessen. Derfor må du ha data som er tidsbestilt, som er skrevet inn i sekvensen som den ble generert til. Hvis dette ikke er tilfelle, kan trender eller skift i prosessen ikke bli oppdaget, men i stedet tilskrevet tilfeldig ( vanlig årsak) variasjon. Flytte gjennomsnittlige diagrammer brukes vanligvis i vår SPC-programvare for å oppdage små skift i prosessmiddelet. Det er viktig å vite hvordan du bruker glidende gjennomsnitt for å oppdage små skift i prosessen. .5 Sigma til 2 Sigma mye raskere enn Shewhart-diagrammer (dvs. X-bar og Individual-X-diagrammer) med samme undergruppestørrelse. De er imidlertid langsommere i å oppdage store skift i prosessmiddelet. I tillegg kan typiske testtestregler ikke brukes på grunn av datapunktens avhengighet. Flytte gjennomsnittlige diagrammer kan også foretrekkes når undergruppestørrelsen er 1. I dette tilfellet kan et alternativt diagram være Individuelt-X-diagrammet. I så fall må du estimere distribusjonen av prosessen for å definere sine forventede grenser med kontrollgrenser. Fordelen med Cusum. EWMA og Moving Average diagram er at hvert plottet punkt inneholder flere observasjoner, slik at du kan bruke den sentrale grenseetningen til å si at gjennomsnittet av poengene (eller glidende gjennomsnitt i dette tilfellet) er normalt fordelt og kontrollgrensene er klart definert. En annen bruk av Moving Average Charts er for prosesser med kjente inneboende sykluser, en form for autokorrelasjon som bryter mot antagelsen om uavhengighet for undergrupper som kreves for standard Shewhart kontrollkort. Mange regnskapsprosesser og kjemiske prosesser passer inn i denne kategorien. Hvis du prøver med bestemte intervaller og setter cellestørrelsen lik antall undergrupper per syklus, så når du slipper den eldste prøven i cellen, henter du det tilsvarende punktet i neste syklus. Hvis den sykliske karakteren av prosessen er opprørt, vil de nye poengene som legges til, være vesentlig forskjellige, noe som fører til at kontrollpunkter ikke er i bruk. Flytte gjennomsnittlig amp Range-diagrammer kan brukes når cellestørrelsen er mindre enn ti undergrupper. Sigma-diagrammet Flytende gjennomsnittlig amp kan brukes til hvilken som helst cellestørrelse, men kreves for cellestørrelse ti eller mer. Siden 1982: Kunstvitenskapen for å forbedre bunnlinjen Kvalitet Amerika tilbyr statistisk prosesskontroll programvare, samt opplæringsmateriell til Lean Six Sigma, Quality Management og SPC. Vi tar imot en kundedrevet tilnærming, og leder i mange programvareinnovasjoner, og søker kontinuerlig måter å gi våre kunder de beste og rimeligste løsningene. Ledere i sitt felt, har Quality America levert programvare og trening produkter og tjenester til titusenvis av selskaper i over 25 land. Copyright copy 2013 Quality America Inc.
No comments:
Post a Comment