Die eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) is 'n statistiek vir die monitering van die proses wat gemiddeldes die data op 'n manier dat al hoe minder gewig gee om data as hulle verder in die tyd verwyder. Vergelyking van Shewhart beheer grafiek en EWMA beheer grafiek tegnieke Vir die Shewhart grafiek beheer tegniek, die besluit oor die toestand van die beheer van die proses te eniger tyd, (t), hang uitsluitlik op die mees onlangse meting van die proses en, natuurlik, die mate van waaragtigheid van die skattings van die beheer perke van historiese data. Vir die EWMA beheer tegniek, die besluit hang af van die EWMA statistiek, wat is 'n eksponensieel geweegde gemiddeld van alle vorige data, insluitend die mees onlangse meting. Deur die keuse van gewig faktor, (lambda), kan die EWMA beheer proses sensitief vir 'n klein of geleidelike drif in die proses gemaak word, terwyl die Shewhart beheer proses net kan reageer wanneer die laaste data punt is buite 'n beheer limiet. Definisie van EWMA Die statistiek wat bereken is: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. waar (mbox 0) is die gemiddeld van historiese data (teiken) (Yt) is die waarneming by die tyd (t) (N) is die aantal waarnemings word gemonitor insluitend (mbox 0) (0 Interpretasie van EWMA beheer grafiek Die rooi kolle is die rou data van die kronkelende lyn is die EWMA statistiek met verloop van tyd. die grafiek vertel ons dat die proses is in beheer, want almal (mbox t) lê tussen die beheer perke. Maar dit lyk asof daar 'n tendens opwaarts wees vir die laaste 5 periods. What is 'n EWMA grafiek wat is 'n EWMA grafiek 'n EWMA beheer grafiek is 'n tyd-geweegde beheer grafiek wat die eksponensieel geweeg bewegende gemiddeldes erwe. EWMA kaarte is veral geskik vir prosesse wat 'n dryf stal monitor beteken met verloop van tyd, of vir die opsporing klein verskuiwings in 'n proses. byvoorbeeld, kan 'n EWMA grafiek op te spoor drif wat veroorsaak word deur instrument dra. voorbeeld van 'n EWMA grafiek 'n vervaardiger van centrifuge rotors wil die deursnee van al rotors wat tydens 'n week op te spoor. die deursnee moet wees naby aan die teiken want selfs klein verskuiwings veroorsaak probleme. EWMA grafiek Die punte is binne die beheer perke. Geen tendense of patrone getoon. Die rotor deursnee lyk stabiel. Wat is geplot punte gebaseer op die plot punte kan gebaseer wees op óf subgroepe of individuele waarnemings. Wanneer data in subgroepe, is eksponensieel geweeg bewegende gemiddeldes bereken vanaf die subgroep beteken. As jy individuele waarnemings plot, is eksponensieel geweeg bewegende gemiddeldes bereken vanaf die individuele waarnemings. By verstek, die bewegende reeks is van lengte 2, aangesien agtereenvolgende punte het die hoogste kans om gelyk. Jy kan ook die lengte van die bewegende reeks verander. Riglyne vir die keuse van die gewig vir 'n EWMA grafiek Die berekeninge vir elke punt op 'n EWMA grafiek sluit inligting uit die vorige punte. Die punte word geweeg gebaseer op 'n gebruiker-gespesifiseerde gewig faktor. 'N Voordeel van EWMA kaarte is dat hulle nie baie geraak toe 'n klein of 'n groot waarde gaan die berekening. Deur die verandering van die gewig (ook bekend as lambda of) en die breedte van die beheer perke, kan jy 'n verskuiwing van byna enige grootte op te spoor. As gevolg hiervan, is EWMA kaarte dikwels gebruik om te monitor in-beheer prosesse vir klein verskuiwings weg van die teiken. Gewoonlik gebruik jy kleiner gewigte om kleiner skofte te spoor. Byvoorbeeld, gewigte tussen 0.05 en 0.25 werk goed. Spesifiseer die breedte van die beheer perke By verstek, is Minitabs beheer perke vertoon 3 standaardafwykings bo en onder die middellyn. Om die breedte van die beheer perke verander vir 'n grafiek, doen die volgende: Kies Rom GT beheer Charts GT-Time Geweegde Charts GT EWMA. Klik EWMA Options en klik op die blad toetse. Onder K. verander die waarde vir 1 punt meer as K standaardafwykings vanaf middellyn. Oor die vermiste subgroep boodskap beteken Ten einde 'n EWMA grafiek te skep, moet jy ten minste een nonmissing waarneming in elke subgroep het. As jy 'n subgroep waar al die waarnemings ontbreek, Minitab vertoon 'n fout en nie genereer die beeld Chart EWMA chart. EWMA Chart (eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde) deur Minitab Die EWMA 8211 eksponensieel Geweegde Moving Gemiddelde grafiek word gebruik in statistiese prosesbeheer veranderlikes (of eienskappe wat optree soos veranderlikes) wat gebruik maak van die hele geskiedenis van 'n gegewe uitset te maak monitor. Dit is anders as ander beheer kaarte wat geneig is om te behandel elke data wys individueel. Elke uitset (vorige steekproefgemiddelde) kry 'n gewig wat deur die gebruiker. Die mees onlangse monsters word geweeg die hoogste. Dit beteken dat die oudste data is die minste hoeveelheid gewig gegee. Die grafiek toon die data meetkundig. Dit gee die voordeel van die grafiek nie baie geraak toe 'n klein of 'n groot waarde gaan die berekening. Die EWMA grafiek sal skofte van 0,5 sigma 2 sigma baie vinniger as Shewhart kaarte met dieselfde steekproefgrootte te spoor. Hulle is egter stadiger in die opsporing van groot verskuiwings in die proses beteken. Nog 'n voordeel is dat elke datapunt geplot op die grafiek is verteenwoordig 'n bewegende gemiddelde van punte. So kan jy die sentrale limietstelling te gebruik om te sê dat die punte (die bewegende gemiddelde van die subgroepe) normaal versprei is en die beheer perke is duidelik gedefinieer. Gebruik EWMA Charts Wanneer: Wanneer jy 'n deurlopende data van die hele lewe van 'n proses. Jy wil klein verskuiwings op te spoor in die proses. Vir groter verskuiwings, gebruik Shewart styl kaarte soos die X Bar R en die X Bar S kaarte. As jy wil hê dat die gemiddelde meet. Monitering van die proses variasie vereis dat die gebruik van 'n ander tegniek. Die subgroep steekproefgrootte moet GT 1. Indien die steekproefgrootte in die subgroep is 1, probeer om met behulp van 'n Individuele X grafiek. As jy wil uit te stryk die effek van onbeheerbare geraas in die data. Hoe om te gebruik EWMA beheer Charts Besluit die gewigte Gebruik kleiner gewigte om kleiner skofte te onderskei. Stel tussen 0 en 1. As jy 'n gewig van 1 kies, jy het 'n xbar grafiek. Gebaseer op gebruikers se ervaring en voorkeur. Skep die beheer perke algemeen standaard tot 3 standaardafwykings vir Six Sigma kwaliteit doeleindes en aan te pas wat ander kaarte algemeen doen. Miskien moet jy die beheer perke iets kleiner verander as die gewigte is baie klein. Stip die punte kan óf subgroepe of individuele waarnemings. Wanneer plot van 'n subgroep, gebruik die gemiddelde van daardie subgroep. Kyk of die punte is in die beheer perke. Kyk vir tendense of patrone. Voorbeelde van gebruik van EWMA beheer Charts Bespeur drif wat veroorsaak word deur instrument dra. Ex. Vervaardiger produseer 'n widget van 'n sekere deursnee. As die deursnee van die widget is af, is daar gevolge. Die meet van die gebruik van 'n EWMA Chart help verstaan die vervaardiging masjien dra en it8217s impak op die skepping van die widgets. Rekeningkunde prosesse Ex. Dag-tot-dag skommelinge in rekeningkundige prosesse kan groot wees, maar mag nie noodwendig die proses is onstabiel. Die keuse van lambda kan bepaal word om die grafiek meer of minder sensitief vir hierdie daaglikse skommelinge maak. Chemiese prosesse Webwerf besoekers wat wissel na gelang van die dag van die week. Ex. Hierdie webwerf kry veel meer besoekers wanneer mense aan die werk is van Maandag tot Donderdag in vergelyking met selfs Vrydag, naweke of gedurende vakansies. Belangrike notas op EWMA Charts Jou data moet-time bestel word. Agtereenvolgende punte het die hoogste kans om gelyk 8211 so standaard om 'n verskeidenheid van 2 wanneer moontlik. Geskep vir 'n normale data, maar is sterk genoeg vir nie-normale datastelle. ASQ Six Sigma Black Belt bewegende gemiddelde Vrae Vraag: Watter van die volgende kaarte erwe die gemiddelde van 'n stel waardes en rekent die gemiddelde met elke nuwe waarde Antwoord: B. Die bewegende gemiddelde grafiek erwe die gemiddelde van 'n stel waardes (subgroepe) met elke nuwe waarde. X Bar en s is 'n goeie keuse, want die X Bar is 'n bewegende gemiddelde. Maar net die bewegende gemiddelde is 'n beter keuse as dit doesn8217t het die s (standaardafwyking) komponent. Die bewegende reeks doesn8217t sin maak vir hierdie vraag, want daar is geen kartering van die gemiddelde. En die c grafiek is 'n kenmerk grafiek vir 'n vaste grootte en doesn8217t monster betrekking het op ons vraag here. EWMA Chart eksponensieel geweegde bewegende gemiddelde Chart EWMA kaarte word tipies gebruik wanneer plot deurlopende data (kan aansoek doen om eienskappe data) om klein veranderinge oor 'n spoor klein periode van tyd. Die bewegende gemiddelde glad die variasie van tyd behoort dus nie gebruik word wanneer jy soek na 'n punt wat buite die proses beheer perke. Die data verkry moet word en geplot in volgorde. Die data kan wees in subgroepe of individuele metings. Sedert die data is glad dit gebruik word om prestasie te voorspel in die volgende tydperk van verandering of onstabiliteit. Die meeste statistiese sagteware programme die vermoë en mag die opsie om verskeie geheue en gewig waardes betree bied. Die mees onlangse data punt is die lig van die meeste gewig en as die tyd vorder die gewig van die ouer punte verminder. Die term beteken eksponensieel dat die gewigte van die ouer punte verminder eksponensieel met tyd. Onthou dat CUSUM kaarte gebruik gelyk gewigte vir vorige datapunte. Hierdie kaarte is van toepassing wanneer 'n I-MR of X-bar R beheer grafiek verskyn buite beheer as gevolg van dra gelang van die geval op bederfbare gereedskap sou wees of sterf. Aannames Hierdie grafiek plotte veranderlike data en neem 'n normaalverdeling egter die grafiek is ook redelik betroubare met nie-normale versprei data. Waarom nie net 'n B-MR gebruik of X-bar R grafiek Die I-MR en X-bar R grafiek word gebruik onder die aanname dat die gemiddelde is konstant en waarnemings is onafhanklik. Gereedskap en sterf gaan dra en verskuiwings in die prestasie verwag en dit kan algemene oorsaak variasie in werklikheid maar vertoon as spesiale oorsaak. Wanneer die instrument of sterf vervang of aangepas word, sal die beheer grafiek dieselfde patroon as voorheen uitstal. Dit is die geval waar daar 'n korrelasie tussen opeenvolgende punte en die aanname van 'n onafhanklike metings is waarskynlik geskend. In hierdie geval, kan die EWMA grafiek die patroon wys en maak vervanging skedules meer voorspelbaar voor daar 'n mislukking. Een waarskuwing is die EWMA grafiek monitors net die proses beteken ander metodes moet gebruik word om die proses variasie te evalueer. Beheer beperk die beheer perke kan bereken word vir EWMA kaarte maar die formule is kompleks (hier nie bespreek) en kan gebruik word in beraming of voorspeller van toekomstige prestasie nie. Aansoeke Hierdie grafiek (of ander bewegende gemiddelde) word dikwels gebruik in voorraad modellering sagteware pakkette vir ontleders probeer om die volgende dag prestasie gebaseer op die afgelope paar weke of maande van prestasie te voorspel. Aandele prys waardes meestal nie heeltemal onafhanklike waarnemings so elke dag is gebaseer op 'n vorige prestasie en buite faktor en word dikwels korreleer tussen opeenvolgende dates. EWMA Sjabloon Wat is dit: 'n EWMA (eksponensieel Geweegde bewegende gemiddeldes) kaart is 'n kontrole grafiek vir veranderlikes data (data wat beide kwantitatiewe en deurlopende in meting, soos 'n gemeet dimensie of tyd). Die grafiek erwe geweeg bewegende gemiddelde waardes, is 'n gewig faktor gekies deur die gebruiker in staat om vas te stel hoe ouer datapunte invloed op die gemiddelde waarde in vergelyking met die meer onlangse kinders. Omdat die EWMA Chart gebruik inligting uit al die monsters, dit ontdek veel kleiner proses skofte as 'n normale beheer sou grafiek. Soos met ander beheer kaarte, is EWMA kaarte gebruik om prosesse oor tyd te monitor. Hoekom gebruik: Pas gewig faktore wat eksponensieel afneem. Die gewig van elke ouer data punt afneem eksponensieel, gee baie meer waarde aan Onlangse waarnemings terwyl hy nog nie heeltemal ontslae ouer waarnemings. Die graad van 'n gewig afname word uitgedruk as 'n konstante glad faktor, 'n getal tussen 0 en 1. kan uitgedruk word as 'n persentasie, so 'n glad faktor van 10 is gelykstaande aan 0.1. Alternatiewelik kan uitgedruk word in terme van N tydperke waar. Byvoorbeeld, N19 is gelykstaande aan 0.1. Die waarneming by 'n tydperk t is aangewys Yt, en die waarde van die EMO te eniger tyd tydperk t is aangewys St S1 ongedefinieerd is. S2 kan geïnisialiseer in 'n aantal verskillende maniere, wat die algemeenste deur die oprigting van S2 om Y1, hoewel ander tegnieke bestaan, soos die opstel van S2 tot 'n gemiddeld van die eerste 4 of 5 waarnemings. Die prominensie van die S2 initializations uitwerking op die gevolglike bewegende gemiddelde is afhanklik van kleiner waardes maak die keuse van S2 relatief belangriker as groter waardes, aangesien 'n hoër afslag ouer Waarnemings vinniger. Die voordeel van EWMA kaarte is dat elke geplot punt sluit verskeie waarnemings, sodat jy kan die sentrale limietstelling te gebruik om te sê dat die gemiddelde van die punte (of die bewegende gemiddelde in hierdie geval) normaal versprei is en die beheer perke is duidelik gedefinieer. Waar om dit te gebruik: Die kaarte x-as is tyd-gebaseerde, sodat die kaarte wys 'n geskiedenis van die proses. Om hierdie rede, moet jy data wat-time bestel dit is, in die volgorde van wat dit was gegenereer word ingevoer het. As dit nie die geval is, dan tendense of verskuiwings in die proses kan nie opgespoor word nie, maar in plaas daarvan toegeskryf word aan ewekansige (algemene oorsaak) variasie. Wanneer dit gebruik: EWMA (of eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde) Charts is oor die algemeen gebruik word vir die opsporing van klein verskuiwings in die proses beteken. Hulle sal skofte van 0,5 sigma 2 sigma baie vinniger as Shewhart kaarte met dieselfde steekproefgrootte te spoor. Hulle is egter stadiger in die opsporing van groot verskuiwings in die proses beteken. Daarbenewens kan tipiese run toetse nie gebruik word as gevolg van die inherente afhanklikheid van data punte. EWMA Charts kan ook verkies as die subgroepe is van grootte N1. In hierdie geval, kan 'n alternatiewe term die Individuele X Grafiek wees. in welke geval jy nodig sou wees om die verspreiding van die proses te skat ten einde die verwagte grense definieer met beheer perke. By die keuse van die waarde van lambda gebruik vir gewig, word dit aanbeveel om klein waardes (soos 0,2) gebruik om klein verskuiwings op te spoor, en groter waardes (tussen 0.2 en 0.4) vir 'n groter verskuiwings. 'N EWMA Chart met lambda 1.0 is 'n X-kolomgrafiek. EWMA kaarte word ook gebruik om glad die invloed van bekende, onbeheerbare geraas in die data. Baie rekeningkundige prosesse en chemiese prosesse pas in hierdie kategorisering. Byvoorbeeld, terwyl daaglikse skommelinge in rekeningkundige prosesse groot kan wees, is dit nie suiwer 'n aanduiding van die proses onstabiliteit. Die keuse van lambda kan bepaal word om die grafiek meer of minder sensitief vir hierdie daaglikse skommelinge maak. Hoe om dit te gebruik: Tolking n EWMA Chart Standard Saak (Nie dwaal Mean) Kyk altyd na Range grafiek eerste. Die beheer perke op die EWMA grafiek is afgelei van die gemiddelde Range (of Moving Range, indien N1), so as die Range grafiek is buite beheer, dan is die beheer perke op die EWMA grafiek is betekenisloos op die baan grafiek, kyk vir uit kontrolepunte. As daar enige, moet die spesiale oorsake moet uitgeskakel word. Onthou dat die Range is die skatting van die variasie binne 'n subgroep, so kyk vir proses elemente wat variasie tussen die data in 'n subgroep sal verhoog. Na die lees van die Range grafiek, interpreteer die punte op die EWMA grafiek met betrekking tot die beheer perke. Begin Toetse word nooit toegepas op 'n EWMA grafiek, aangesien die punte is inherent afhanklik, met algemene punte. oorweeg nooit die punte op die EWMA grafiek relatief tot spesifikasies, aangesien die waarnemings van die proses wissel veel meer as die eksponensieel Geweegde Moving gemiddeldes. As die proses toon beheer met betrekking tot die statistiese grense vir 'n voldoende tydperk (lank genoeg om alle potensiële spesiale oorsake sien), dan kan ons die vermoë met betrekking tot vereistes te ontleed. Vermoë is slegs betekenisvol wanneer die proses is stabiel, aangesien ons die uitslag van 'n onstabiele proses nie kan voorspel. Wandelende Mean Chart Kyk vir buite beheer punte. Hierdie verteenwoordig 'n verskuiwing in die verwagte verloop van die proses, in vergelyking met die verlede gedrag. Die grafiek is nie baie sensitief vir subtiele veranderinge in 'n dryf proses, aangesien dit 'n sekere vlak van drif as die aard van die proses aanvaar. Onthou dat die beheer perke is gebaseer op 'n eksponensieel stryk voorspelling fout vir die afgelope waarnemings, sodat die groter die vorige dryf, sal die meer onsensitief die grafiek wees om die opsporing van veranderinge in die hoeveelheid drywing.
No comments:
Post a Comment