Gráficos de controle médio móvel ponderado exponencialmente para produtos de três níveis

Gráficos de controle em média móvel ponderados exponencialmente para produtos de três níveis. Cite este artigo como: Tsai, TR. Yen, WP. Stat Papers (2017) 52: 419. doi: 10.1007s00362-009-0239-3 Neste artigo, os gráficos de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) para dados multinomiais são desenvolvidos com um esquema de classificação de três níveis. Os limites de controle inferior e superior do quadro de controle de EWMA proposto são avaliados usando a aproximação da cadeia de Markov. Comparado com o gráfico de controle Shewhart de três níveis, os resultados numéricos indicam que o quadro de controle EWMA proposto é relativamente sensível a pequenas mudanças em um processo multinomial de três níveis. Uma figura e uma tabela são fornecidas aos praticantes para selecionar o valor do coeficiente de limite de gráfico que dá o comprimento de execução médio desejado no controle. Diagrama de controle de EWMA de comprimento médio de corrida Markov Chain Função de valor de qualidade Shewhart chart de controle Referências Bray D, Lyon D, Burr I (1973) Atributos de três classes planejados na amostragem de aceitação. Technometrics 15 (3): 575585 CrossRef Google Scholar Brror C, Champ C, Rigdon S (1998) Poisson EWMA gráfico de controle. J Qual Technol 30: 352361 Google Scholar Brror C, Montgomery D, Runger G (1999) Robustez do gráfico de controle EWMA para não-normalidade. J Qual Technol 21: 242250 Google Scholar Clements J (1978) Padrões e planos de amostragem para a segurança do produto. ASQC Technical Conference Transactions, 483490 Clements J (1983) Planos de amostragem Trinomial para combinar MIL-STD-105D. ASQC Qual Congr Trans 37: 256264 Google Scholar Crowder SV (1989) Projeto de esquemas de média móvel ponderada exponencialmente. J Qual Technol 21: 155162 Google Acadêmico Cassady C, Nachlas J (2003) Avaliando e implementando planos de amostragem de aceitação de 3 níveis. Qual Eng 15 (3): 361369 CrossRef Google Scholar Cassady C, Nachlas J (2006) Avaliação e implementação de gráficos de controle de 3 níveis. Qual Eng 18: 285292 CrossRef Google Scholar Lucas JM, Saccucci MS (1987) Esquemas de controle de média móvel ponderada exponencialmente: propriedades e melhorias. Drexel University Faculty Working Series Documento 87-4, Filadélfia, PA Lucas JM, Saccucci MS (1990) Esquemas de controle de média móvel ponderada exponencialmente: propriedades e aprimoramentos. Technometrics 32: 112 MathSciNet CrossRef Google Acadêmico Marcucci M (1985) Monitoramento de processos multinomiais. J Qual Technol 17 (2): 8691 Google Scholar Montgomery DC (2005) Introdução ao controle estatístico de qualidade, 5º ed. Wiley, Nova Iorque MATH Google Scholar Newcombe P, Allen O (1988) Um procedimento de três classes para amostragem de aceitação por variáveis. Technometrics 30 (4): 415421 CrossRef Google Scholar Ng C, Case K (1989) Desenvolvimento e avaliação de gráficos de controle usando médias móveis ponderadas exponencialmente. J Qual Technol 31: 309315 Google Scholar Roberts SW (1959) Testes de gráficos de controle baseados em médias móveis geométricas. Technometrics 1: 239250 CrossRef Google Scholar Shah D, Phatak A (1973) A estimativa de máxima verossimilhança sob planos de atributos de três classes reduzidos. Technometrics 19 (2): 159166 MathSciNet CrossRef Google Scholar Shapiro S, Zahedi H (1990) Ensaios de Bernoulli e distribuições discretas. J Qual Technol 22 (3): 193205 Google Scholar Informações sobre direitos autorais Informações para contato Informações sobre o site Centro de conhecimento Quando usar um gráfico EWMA EWMA (ou média móvel ponderada exponencialmente) Os gráficos geralmente são usados ​​para detectar pequenas mudanças na média do processo. Eles vão detectar mudanças de 0,5 sigma para 2 sigma muito mais rápido do que Shewhart com o mesmo tamanho de amostra. No entanto, são mais lentos na detecção de grandes turnos na média do processo. Além disso, os testes típicos de execução não podem ser usados ​​devido à dependência inerente dos pontos de dados. Os gráficos EWMA também podem ser preferidos quando os subgrupos são de tamanho n1. Neste caso, um gráfico alternativo pode ser o Quadro X Individual, caso em que você precisaria estimar a distribuição do processo para definir seus limites esperados com limites de controle. A vantagem dos gráficos Cusum, EWMA e média móvel é que cada ponto plotado inclui várias observações, para que você possa usar o Teorema do Limite Central para dizer que a média dos pontos (ou a média móvel neste caso) é normalmente distribuída e o controle Os limites estão claramente definidos. Ao escolher o valor de lambda usado para ponderação, recomenda-se a utilização de valores pequenos (como 0,2) para detectar pequenas mudanças e valores maiores (entre 0,2 e 0,4) para mudanças maiores. Um gráfico EWMA com lambda 1.0 é um gráfico de barras X. Os gráficos EWMA também são usados ​​para suavizar o efeito do ruído conhecido e incontrolável nos dados. Muitos processos contábeis e processos químicos se enquadram nesta categorização. Por exemplo, enquanto as flutuações diárias nos processos contábeis podem ser grandes, elas não são meramente indicativas da instabilidade do processo. A escolha de lambda pode ser determinada para tornar o gráfico mais ou menos sensível a essas flutuações diárias. Um gráfico de controle de EWMA modificado pode ser usado para processos autocorrelacionados com uma média de derivação lenta. O caso médio errante foi apresentado por Montgomery e Mastrangelo (Journal of Quality Technology, julho de 1991, vol. 23, No. 3, pp. 179-193) para processos que são auto-correlacionados positivamente e que a média não se desvia muito rápido. O tamanho do subgrupo para o caso médio errante é limitado a n1, uma vez que o intervalo do subgrupo não proporcionaria um indicador significativo da variação do processo quando as observações são autocorrelacionadas. Ver Previsão EWMA Tal como acontece com outros gráficos de controle, os gráficos EWMA são usados ​​para monitorar processos ao longo do tempo. Os eixos x são baseados no tempo, de modo que os gráficos mostram um histórico do processo. Por esse motivo, você deve ter dados que são ordenados no tempo, ou seja, inseridos na seqüência a partir da qual foi gerada. Se este não for o caso, as tendências ou mudanças no processo podem não ser detectadas, mas atribuídas à variação aleatória (causa comum). Desde 1982: A ciência da arte para melhorar sua linha de fundo, a Quality America oferece software de Controle estatístico de processos, bem como materiais de treinamento para Lean Six Sigma, Quality Management e SPC. Adotamos uma abordagem orientada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente formas de oferecer aos nossos clientes as melhores e mais acessíveis soluções. Líderes em seu campo, a Quality America forneceu software e treinamento de produtos e serviços a dezenas de milhares de empresas em mais de 25 países. Cópia de direitos autorais 2017 Qualidade América Inc. Informações sobre contato Gráfico do centro de conhecimento da Pesquisa do site Gráficos da média móvel ponderada exponencial (EWMA) Um gráfico de médias móveis (EWMA) é um gráfico de controle para dados de variáveis ​​(dados quantitativos e contínuos em medidas, como Como uma dimensão medida ou tempo). Ele traça os valores médios móveis ponderados. Um fator de ponderação é escolhido pelo usuário para determinar como pontos de dados mais antigos afetam o valor médio em comparação com os mais recentes. Como os gráficos de controle EWMA usam informações de todas as amostras, eles detectam mudanças de processo muito menores do que um quadro de controle normal. Embora os gráficos EWMA padrão sejam projetados para monitorar processos com uma média estável, um gráfico de controle de EWMA modificado pode ser usado para processos autocorrelacionados com uma média de derivação lenta. Desde 1982: A ciência da arte para melhorar sua linha de fundo, a Quality America oferece software de Controle estatístico de processos, bem como materiais de treinamento para Lean Six Sigma, Quality Management e SPC. Adotamos uma abordagem orientada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente formas de oferecer aos nossos clientes as melhores e mais acessíveis soluções. Líderes em seu campo, a Quality America forneceu software e treinamento de produtos e serviços a dezenas de milhares de empresas em mais de 25 países. Copyright copy 2017 Quality America Inc.