Das bewegte Mittelwert-Range-Diagramm (MAMR) wird verwendet, wenn Sie nur einen Datenpunkt zu einem Zeitpunkt haben, um eine Situation zu beschreiben (z. B. seltene Daten) und die Daten werden normalerweise nicht verteilt. Das MAMR-Diagramm ist dem Xbar-R-Diagramm sehr ähnlich. Der einzige wesentliche Unterschied ist, wie die Untergruppen gebildet werden und die außer Kontrolle Kontrollen, die gelten. Die Schritte beim Konstruieren des gleitenden Mitteltönungsbereichs sind die gleichen wie die Xbar-R-Kontrollkarten (hier klicken). Das MAMR-Diagramm verwendet Daten wieder. Zum Beispiel zeigen die nachfolgenden Daten die Forderungen für jede Woche an. Die Daten konnten in Untergruppengrößen von drei umgruppiert und mit einem MAMR-Diagramm analysiert werden. Die erste Untergruppe für das MAMR-Diagramm wird unter Verwendung der ersten drei Ergebnisse (für die Wochen von 25, 212 und 219) gebildet. Die zweite Untergruppe für das MAMR-Diagramm verwendet die Wochen von 212 und 219 und fügt dann in der Woche von 226 hinzu. Die Daten für die Wochen 212 und 219 werden in der nächsten Untergruppe wiederverwendet. Dies setzt sich für jede der verbleibenden Proben fort. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, einen Punkt mit jedem neuen Datenpunkt zu markieren, anstatt auf drei Datenpunkte zu warten, um eine Untergruppe zu bilden. Die zyklischen Muster sind typisch für das MAMR-Diagramm. Außerhalb der Kontrolltests Da die Daten wiederverwendet werden, liegt der einzige Kontrollkontrolle, der für das MAMR-Diagramm gilt, über die Steuergrenzen hinaus. Kontrollgrenzen für das Moving AverageMoving Range Chart Die Control Limit Equities für das Moving AverageMoving Range Chart sind identisch mit dem Xbar-R Diagramm (klicken Sie hier für die Xbar-R Chart Berechnungen) MAMR Charts können aktualisiert werden, wenn neue Daten hinzugefügt werden, indem Sie die Update Chart-Symbol im SPC-Menü. Sie können auch die aktuellen Optionen auf dem Diagramm ändern, indem Sie das Options-Symbol aus dem SPC-Menü auswählen. Sie können auch die Kontrollgrenzen aufteilen, das Diagramm an einem neuen Punkt starten und Kommentare hinzufügen (siehe den Abschnitt "Einzelpunktaktionen" in den Hilfedateien) sowie alle Kontrollpunkte entfernen oder den Bereich festlegen, um die Kontrollgrenzen zu begrenzen ( Sehen Sie den Abschnitt "Alle Punkte" in den Hilfedateien.) Der exponentiell gewichtete Moving Average (EWMA) ist eine Statistik zur Überwachung des Prozesses, der die Daten in einer Weise vermittelt, die den Daten weniger und weniger Gewicht verleiht, da sie in der Zeit weiter entfernt werden. Vergleich der Shewhart-Kontrollkarte und der EWMA-Kontrolltafeltechniken Für die Shewhart-Chartsteuerungstechnik hängt die Entscheidung über den Stand der Kontrolle des Prozesses zu jeder Zeit (t) allein von der aktuellsten Messung aus dem Prozess ab und natürlich, 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 bisherigen Daten einschließlich der letzten Messung ist. Durch die Wahl des Gewichtungsfaktors (Lambda) kann das EWMA-Steuerungsverfahren auf eine kleine oder allmähliche Drift im Prozess empfindlich gemacht werden, während das Shewhart-Steuerungsverfahren nur dann reagieren kann, wenn der letzte Datenpunkt außerhalb einer Kontrollgrenze liegt. Definition von EWMA Die Statistik, die berechnet wird, ist: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2, ldots ,, n. Wo (mbox 0) ist der Mittelwert der historischen Daten (Ziel) (Yt) ist die Beobachtung zum Zeitpunkt (t) (n) ist die Anzahl der zu überwachenden Beobachtungen einschließlich (mbox 0) (0 Interpretation der EWMA-Kontrollkarte Die rot Punkte sind die Rohdaten, die die gezackte Linie ist die EWMA-Statistik im Laufe der Zeit. Die Grafik sagt uns, dass der Prozess in der Steuerung ist, weil alle (mbox t) zwischen den Kontrollgrenzen liegen, aber es scheint ein Trend nach oben für die letzten 5 zu sein Period. Contact Info Site Search Wissenscenter bei Verwendung eines Moving Average Range Chart Wie bei anderen Control Charts. Moving Average Charts werden verwendet, um Prozesse im Laufe der Zeit zu überwachen. Die X-Achsen sind zeitbasiert, so dass die Charts einen Verlauf der Prozess dar. Aus diesem Grund müssen Sie Daten haben, die zeitlich bestellt sind, die in der Sequenz eingegeben werden, aus der sie generiert wurde. Wenn dies nicht der Fall ist, werden Trends oder Verschiebungen im Prozess nicht erkannt, sondern stattdessen zugeschrieben Zu zufälligen (gemeinsamen Ursache) Variation. Moving Average Charts werden in der Regel in unserer SPC-Software zur Erkennung von kleinen Verschiebungen im Prozessmittel verwendet. Es ist wichtig zu wissen, wie man gleitende Durchschnitte verwendet, um kleine Verschiebungen in Ihrem Prozess zu erkennen. Moving Average Charts erkennt Verschiebungen von .5 Sigma zu 2 Sigma viel schneller als Shewhart Charts (i. e X-Bar und Individual-X Charts) mit der gleichen Untergruppengröße. Sie sind jedoch langsamer bei der Erkennung großer Verschiebungen im Prozessmittel. Darüber hinaus können aufgrund der Abhängigkeit von Datenpunkten keine typischen Run-Testregeln verwendet werden. Bewegliche durchschnittliche Diagramme können auch bevorzugt werden, wenn die Untergruppengröße 1 ist. In diesem Fall kann ein alternatives Diagramm das Einzel-X-Diagramm sein. In diesem Fall müssten Sie die Verteilung des Prozesses abschätzen, um die erwarteten Grenzen mit Kontrollgrenzen zu definieren. Der Vorteil von Cusum. EWMA und Moving Average Chart ist, dass jeder geplante Punkt mehrere Beobachtungen enthält, so dass Sie den Central Limit Theorem verwenden können, um zu sagen, dass der Durchschnitt der Punkte (oder der gleitende Durchschnitt in diesem Fall) normal verteilt ist und die Kontrollgrenzen klar definiert sind. Eine weitere Verwendung der Moving Average Charts ist für Prozesse mit bekannten intrinsischen Zyklen, eine Form der Autokorrelation, die die angenommene Unabhängigkeit von Untergruppen verletzt, die für Standard-Shewhart-Kontrollkarten erforderlich sind. Viele Buchhaltungsprozesse und chemische Prozesse passen in diese Kategorie. Wenn Sie in festgelegten Intervallen abtasten und die Zellengröße gleich der Anzahl der Untergruppen pro Zyklus einstellen, dann, wenn Sie das älteste Sample in der Zelle fallen, holen Sie den entsprechenden Punkt im nächsten Zyklus auf. Wenn die zyklische Natur des Prozesses verärgert ist, dann werden die neuen Punkte wesentlich anders sein, was aus Kontrollpunkten hervorgeht. Bewegen des mittleren Amperebereichs Charts können verwendet werden, wenn die Zellengröße weniger als zehn Untergruppen beträgt. Das Moving Average Amp-Sigma-Diagramm kann für jede Zellgröße verwendet werden, ist aber für die Zellengröße zehn oder mehr erforderlich. Seit 1982: Die Kunstwissenschaft zur Verbesserung Ihrer Grundlinie Quality America bietet statistische Prozesssteuerungssoftware sowie Schulungsunterlagen für Lean Six Sigma, Qualitätsmanagement und SPC. Wir begeistern einen kundenorientierten Ansatz und führen in vielen Software-Innovationen, die ständig nach Wegen suchen, um unseren Kunden die besten und kostengünstigsten Lösungen zu bieten. Führungskräfte in ihrem Bereich, hat Quality America Software und Training Produkte und Dienstleistungen für Zehntausende von Unternehmen in über 25 Ländern zur Verfügung gestellt. Copyright-Kopie 2013 Quality America Inc. Kontakt Info Site-Suche Knowledge Center Moving Range Chart Berechnungen Die Bewegungsbereiche zwischen aufeinanderfolgenden Untergruppen in einem Individual-X-Diagramm (d. h. der Unterschied zwischen der aktuellen Beobachtung und der Beobachtung unmittelbar vorher). Wobei m die Gesamtzahl der in der Analyse enthaltenen Untergruppen ist und MRj der Bewegungsbereich in der Teilgruppe j ist. Hinweis: Wenn die Kontrollgrenzen für das Einzel-X-Diagramm als feste Werte definiert sind (z. B. wenn historische Daten zur Festlegung von Regelgrenzen verwendet werden), muss der mittlere Bewegungsbereich (MR-bar) aus diesen vordefinierten Regelgrenzen zurück berechnet werden . Dadurch wird sichergestellt, dass die Kontrollgrenzen für das Moving Range-Diagramm auf der gleichen Empfindlichkeit liegen wie auf dem Individual-X-Diagramm. In diesem Fall: wobei d 2 auf n2 basiert. UCL LCL (obere und untere Kontrollgrenze) wobei MR-bar der Mittelwert des gezeichneten Bewegungsbereichswertes s ist, ist Sigma-x das Prozess-Sigma. Und d 3 entspricht 0,853. Anmerkungen: Einige Autoren bevorzugen es, dies zu schreiben als: Seit 1982: Die Kunstwissenschaft, um Ihr Endergebnis zu verbessern Quality America bietet statistische Prozesssteuerungssoftware sowie Schulungsmaterialien für Lean Six Sigma, Qualitätsmanagement und SPC an. Wir begeistern einen kundenorientierten Ansatz und führen in vielen Software-Innovationen, die ständig nach Wegen suchen, um unseren Kunden die besten und kostengünstigsten Lösungen zu bieten. Führungskräfte in ihrem Bereich, hat Quality America Software und Training Produkte und Dienstleistungen für Zehntausende von Unternehmen in über 25 Ländern zur Verfügung gestellt. Copyright kopieren 2013 Quality America Inc.
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