Monday 24 July 2017

Moving Average Control Chart Ppt

Kontaktinformationen Site-Suche Wissenscenter Moving Average Range-Diagramme Moving Average Range-Diagramme sind ein Satz von Steuerkarten für Variablendaten (Daten, die sowohl quantitativ als auch kontinuierlich in der Messung sind, z. B. eine gemessene Dimension oder Zeit). Das Moving Average-Diagramm überwacht den Prozessort über die Zeit basierend auf dem Durchschnitt der aktuellen Untergruppe und einer oder mehreren vorherigen Untergruppen. Das Moving Range-Diagramm überwacht die Variation zwischen den Untergruppen über die Zeit. Die aufgetragenen Punkte für ein Moving Average Range Chart, eine so genannte Zelle, umfassen die aktuelle Untergruppe und eine oder mehrere vorherige Untergruppen. Jede Untergruppe innerhalb einer Zelle kann eine oder mehrere Beobachtungen enthalten, muss aber alle die gleiche Größe haben. Seit 1982: Die Kunstwissenschaft, um Ihr Endergebnis zu verbessern Quality America bietet Software zur statistischen Prozesskontrolle sowie Schulungsmaterialien für Lean Six Sigma, Quality Management und SPC. Wir begleiten einen kundenorientierten Ansatz und führen in vielen Software-Innovationen kontinuierlich nach Wegen, unseren Kunden die besten und kostengünstigsten Lösungen zu bieten. Die führenden Unternehmen in ihrem Bereich, Quality America hat Software und Training Produkte und Dienstleistungen für Zehntausende von Unternehmen in über 25 Ländern zur Verfügung gestellt. Copyright-Kopie 2013 Quality America Inc. Die exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist eine Statistik für die Überwachung des Prozesses, dass die Daten in einer Weise, dass 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 jedem Zeitpunkt (t) allein von der letzten Messung aus dem Prozess 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 Zeiträume.


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