Hva er et EWMA-diagram. Hva er et EWMA-diagram. Et EWMA-kontrollskjema er et tidsvektet kontrollskjema som plotter eksponentielt vektede glidende gjennomsnitt. EWMA-diagrammer er spesielt egnet for å overvåke prosesser som har en drivende gjennomsnitt over tid, eller for å oppdage små skift i en prosess. Et EWMA-diagram kan for eksempel hjelpe med å oppdage drift som skyldes verktøyets bruk. Eksempel på et EWMA-diagram. En produsent av sentrifugrotorer ønsker å spore diameteren på alle rotorer produsert i løpet av en uke. Diametrene må være nær til målet fordi selv små skift forårsaker problemer. Poengene er innenfor kontrollgrensene Ingen trender eller mønstre vises. Rotordiametrene virker stabile. Hva er plottede poeng basert på. Plottepunktene kan baseres på enten undergrupper eller individuelle observasjoner Når data er i undergrupper beregnes eksponentielt vektede glidende gjennomsnitt beregnet fra undergruppens midler. Når du plotter individuelle observasjoner, beregnes eksponentielt vektede glidende gjennomsnitt fra I individuelle observasjoner. Som standard er det bevegelige området av lengde 2 siden etterfølgende punkter har størst mulighet for å være like. Du kan også endre lengden på det bevegelige området. Guideliner for å velge vekten for et EWMA-diagram. Beregningene for hvert punkt På et EWMA-kart inneholder informasjon fra de forrige punktene Poengene er vektet basert på en brukerdefinert vektningsfaktor En fordel med EWMA-diagrammer er at de ikke påvirkes sterkt når en liten eller stor verdi går inn i beregningen. Ved å endre vekten også kalt lambda eller og bredden av kontrollgrensene, kan du oppdage et skifte av nesten hvilken som helst størrelse. På grunn av dette brukes EWMA-diagrammer ofte til å overvåke kontrollprosesser for små skift vekk fra målet. Vanligvis bruker du mindre vekter for å oppdage mindre skifter For eksempel fungerer vektene mellom 0 05 og 0 25 godt. Spesifiser bredden på kontrollgrensene. Som standard vises Minitabs kontrollgrenser 3 standardavvik over og under ce nter linje For å endre bredden på kontrollgrensene for et diagram gjør du følgende. Velg statskontrollkort Tidvektede diagrammer EWMA. Klikk på EWMA-alternativer og klikk deretter Tester-fanen. Under K endres verdien for 1 punkt mer enn K-standarden avvik fra senterlinjen. Om den manglende undergruppen betyr melding. For å opprette et EWMA-diagram må du ha minst én ikke-observasjonell observasjon i hver undergruppe. Hvis du har en undergruppe der alle observasjonene mangler, viser Minitab en feil og gjør det ikke generere diagrammet. Eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig EWMA er en statistikk for å overvåke prosessen som gjennomsnittlig dataene på en måte som gir mindre og mindre vekt på data etter hvert som de fjernes ytterligere i timeparison av Shewhart kontroll diagram og EWMA kontroll diagram teknikker. For Shewhart-kartkontrollteknikken, avgjørelsen om tilstanden av kontroll av prosessen når som helst, t, avhenger bare av den siste måling fra prosessen og selvfølgelig er de Gree of trueness 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 nyeste måling. Ved valget 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. Den statistikken som beregnes er mbox t lambda Yt 1- lambda mbox,,, mbox,,, t 1, 2, ldots,, n hvor. mbox 0 er gjennomsnittet av historiske data mål. Yt er observasjonen ved tid t. n er antall observasjoner som skal overvåkes, inkludert mbox 0.Tolkning av EWMA kontroll diagram. De røde prikkene er de rå dataene som den tippede linjen er EWMA statistikken over tid. Diagrammet forteller oss at prosessen er i kontroll fordi alle mboxene er løgne mellom kontrollgrensene Det ser imidlertid ut til å være en trend oppover for de siste 5 periodene. EWMA-diagram Eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnitt. EWMA-diagrambilde av Minitab. EWMA-eksponentielt vektet Flytende gjennomsnittskart brukes i statistisk prosesskontroll for å overvåke variabler eller attributter som virker som variabler som benytter hele historien til en gitt utgang Dette er forskjellig fra andre kontrollkort som har en tendens til å behandle hvert datapunkt individuelt. Hver utgang forrige prøvemiddel er gitt en vekting av brukeren. De nyeste prøvene vektes høyeste Dette betyr at eldste data er gitt minst vekt. Diagrammet viser dataene geometrisk Dette gir fordelen av at diagrammet ikke er sterkt affe cted når en liten eller stor verdi går inn i beregningen. EWMA-diagrammet vil oppdage skift på 5 sigma til 2 sigma mye raskere enn Shewhart-diagrammer med samme utvalgsstørrelse. De er imidlertid langsommere i å oppdage store skift i prosessen. En annen fordel er at hvert datapunkt som er tegnet på diagrammet, representerer et bevegelige gjennomsnitt av poeng. Dermed kan du bruke den sentrale grenseetningen til å si at de plottede punktene det bevegelige gjennomsnittet av undergruppene er normalt fordelt og kontrollgrensene er klart definert. Bruk EWMA-diagrammer Når. Når du har kontinuerlige data fra hele prosessens lengde. Du vil oppdage små skift i prosessen For større skift, bruk Shewart stil diagrammer som X Bar R og X Bar S diagrammer. Når du vil måle gjennomsnittlig Overvåking av prosessvariabiliteten krever bruk av annen teknikk. Undergruppens utvalgsstørrelse skal være 1 Hvis prøvestørrelsen i undergruppen er 1, prøv å bruke et individuelt X-diagram. Når du vil utjevne effekten o f ukontrollabel støy i data. How å bruke EWMA Control Charts. Decide vektings. Use mindre vekting å skille mellom mindre skifts. Set mellom 0 og 1.If du velger en vekting på 1, har du en xbar chart. Based på brukeropplevelse og preference. Create control limits. Generally standard til 3 standardavvik for seks sigma kvalitet formål og for å matche hvilke andre diagrammer generelt gjør. Måtte endre kontrollgrensene til noe mindre hvis vektene er svært små. Plott poengene. Kan være enten undergrupper eller individuelle observasjoner. Når du plotter en undergruppe, bruk gjennomsnittet av den undergruppen. Se om punktene er innenfor kontrollgrensene. Se etter trender eller mønstre. Eksempler på bruk av EWMA-kontrollkort. Oppdag drift som skyldes verktøy wear. Ex Produsent produserer en widget av en viss diameter Hvis diametrene til widgeten er av, er det konsekvenser Måling ved hjelp av et EWMA-diagram hjelper å forstå maskinens slitasje og det er innvirkning på etableringen av widgets. Accounting processes. Ex Daglige fluktuasjoner i regnskapsprosesser kan være store, men kan ikke nødvendigvis bety at prosessen er ustabil. Valget av lambda kan bestemmes for å gjøre diagrammet mer eller mindre følsomt for disse daglige svingningene. Kemiske prosesser. Website besøkende som svinger avhengig av ukedag. Eksempel Denne nettsiden får langt flere besøkende når folk er på jobb mandag til torsdag i forhold til jevnlig fredag, helger eller i ferier. Viktige notater på EWMA-diagrammer. Dine data må være tid - ordnet. Kontinuerlige poeng har den høyeste muligheten for å være like så standard til et område på 2 når det er mulig. Utarbeidet for normale data, men er robust nok for ikke-vanlige datasett. ASQ Six Sigma Black Belt Moving Gjennomsnittlig Spørsmål. Question Hvilken av Følgende diagrammer tegner middelverdien av et sett med verdier og beregner gjennomsnittet med hver ny verdi. Svar B Den gjennomsnittlige glidende diagrammet tegner gjennomsnittet av et sett med verdier undergrupper med hver ny verdi. X Bar og s er et godt valg fordi X-baren er et bevegelige gjennomsnitt. Det er bare det bevegelige gjennomsnittet som er et bedre valg, da det ikke har s standardavvikskomponent. Det bevegelige området gir ikke mening for dette spørsmålet, da det ikke er noen kartlegging av den gjennomsnittlige Og c-diagrammet er et attributtskjema for en fast utvalgsstørrelse, og gjelder ikke vårt spørsmål her. Var dette nyttig.
No comments:
Post a Comment