Średnia przemieszczeniowa (EWMA) jest statystyką umożliwiającą monitorowanie procesu, który uśrednia dane w sposób, który zapewnia mniej i mniej wagi danych, ponieważ są one następnie usuwane w czasie. Porównanie wykresu kontrolnego Shewhart i technik kontroli wykresu EWMA W przypadku techniki kontroli wykresu Shewhart decyzja o stanie kontroli procesu w dowolnym momencie (t) zależy wyłącznie od ostatniego pomiaru z procesu i, oczywiście, stopień wiarygodności oszacowań limitów kontrolnych z danych historycznych. W przypadku techniki sterowania EWMA decyzja zależy od statystyk EWMA, która jest średnią waŜoną wykładniczo wszystkimi poprzednimi danymi, w tym ostatnim pomiarem. Przy wyborze współczynnika wagi (lambda) procedura kontroli EWMA może być wrażliwa na niewielki lub stopniowy dryft w procesie, podczas gdy procedura kontrolna Shewhart może się zareagować tylko wtedy, gdy ostatni punkt danych znajduje się poza granicą kontrolną. Definicja EWMA Obliczana statystyka to: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. gdzie (mbox 0) jest średnią danych historycznych (docelowych) (Yt) jest obserwacją w czasie (t) (n) jest liczba obserwacji, które mają być monitorowane, w tym (mbox 0) (0 interpretacja karty kontrolnej EWMA Czerwony kropki są surowymi danymi, które w przeszłości są statystyką EWMA, a wykres pokazuje nam, że proces jest kontrolowany, ponieważ wszystkie (mbox t) leżą między granicami kontroli, ale wydaje się, że tendencja ta wzrosła w ciągu ostatnich 5 lat wykresy okresowe. Wykresy kontrolne dla średnich kroczących Prezentacja wykresów kontrolnych PPT PowerPoint dla wykresów średnio kroczących i wykresów R śledzi wydajność procesów, które mają długą produkcję lub powtarzane usługi. Czasami może być niewystarczająca liczba próbek, aby utworzyć tradycyjny wykres i R. Na przykład tylko jedna próbka może zostać pobrana z procesu. Zamiast spisywać poszczególne odczyty, lepiej jest użyć ruchomych wykresów średnich i ruchomych, aby połączyć liczbę poszczególnych wartości w celu utworzenia średniej. harts dla średnich kroczących Przy kolejnym czytaniu indywidualnym najstarsze wartości tworzące poprzednią średnią są odrzucane. Nowe czytanie łączy się z pozostałymi wartościami z poprzedniej średniej, aby utworzyć nową średnią. Jest to dość powszechne w przemyśle chemicznym w przemyśle, w którym tylko jedna odczyt jest możliwy naraz. Wykresy kontrolne dla średnich kroczących Łącząc poszczególne wartości wytwarzane w miarę upływu czasu, średnie ruchy zmieniają krótkoterminowe odchylenia i dostarczają trendów w danych. Z tego powodu średnie ruchome wykresy są często stosowane w produktach sezonowych. Wykresy kontrolne dla średnich kroczących - punkt poza granicami kontrolnymi jest taki sam, jak poprzednio - proces jest poza kontrolą przebiega powyżej lub poniżej linii centralnej lub granica kontroli nie jest taka sama jak poprzednio - kolejne punkty nie są niezależne od siebie Przykład: Osiemnaście kolejne stopnie stopu stali są badane pod kątem twardości RC. Otrzymane dane są pokazane poniżej. Konfiguracja limitów kontrolnych dla wykresu średniej ruchomej i ruchomej dla próbki wielkości n3. Twardość cieplna Średnia szerokość Twardość cieplna Średnia wielkość Przykład: Osiem kolejnych kolejnych stopów stopu stalowego zbadano twardość RC. Otrzymane dane są pokazane poniżej. Konfiguracja limitów kontrolnych dla wykresu średniej ruchomej i ruchomej dla próbki wielkości n3. Twardość cieplna Średnia wartość Twardość cieplna Średnia wartość 1 0.806 100.809 0.810 0.002 2 0.814 11 0.808 0.809 0.003 3 0.810 0.810 0.008120.810 0.809 0.002 4 0.820 0.815 0.010 130.812 0.810 0.004 5 0.819 0.816 0.010140.810 0.811 0.002 6 0.815 0.818 0.005 150.809 0.810 0.003 7 0,817 0,809 0,003 8 0,810 0,814 0,007 170,807 0,808 0,002 9 0,811 0,813 0,007 180,800 0,805 0,007 Średnia wartość przemieszczenia (EWMA) Wartości EWMA uzyskuje się w następujący sposób: Granice sterowania są ustawiane na wykresie z tendencją liniową Ponieważ narzędzie lub matryca zużywa stopniową zmianę średniej jest oczekiwane i uważane za normalne pomiary stopniowo zwiększa wykres R prawdopodobnie pozostanie w kontroli - szacunek może nie zmienić. Różnica między górną i dolną granicą specyfikacji jest zazwyczaj ustalona na poziomie znacznie większym niż 6. zapewniając pewien margines bezpieczeństwa w odniesieniu do produkcji wadliwych produktówChart z tendencją liniową Krok 1: otrzymano linię trendów dla wykresu. Uproszczona formuła jest dostępna, jeśli w regularnych odstępach czasu występuje nieparzysta liczba podgrup podgrup i założenie przyjmuje się na wykresie podgrupy środkowej z tendencją liniową. Krok 2: dla każdej podgrupy otrzymuje się oddzielną parę limitów kontroli i poniżej linii trendu (więc granice kontroli są nachylonymi liniami równolegle do linii trendu) Wykres z trendem liniowym Krok 3: Prognoza. Dla k 3, 4 itp. Początkowa wartość średnia docelowa jest ustawiona na wartość k powyżej dolnego limitu specyfikacji i proces jest zatrzymywany w celu jego ponownej regulacji (wprowadza się nowe ustawienie, zmienia się tooldie), gdy obserwowana średnia wartość osiągnie k poniżej wartości górny limit specyfikacji. Problem z tekstem 10.25: Niektóre procesy produkcyjne wykazują liniowy trend wzrostowy. Średnie i zakresy próbek dla ostatnich 15 podgrup, wykonanych co 15 minut w podgrupie 5 pozycji, podano w poniższej tabeli. Dopasuj linię trendu liniowego do tych danych i wydrukuj trenowany wykres kontrolny z wartościami 3-sigma. Problem z tekstem 10.26: Specyfikacje dotyczące procesu w Problem 10.25 to 20030. Proces może zostać zatrzymany w dowolnym momencie i ponownie sformatowany. Jeśli przy ponownym ustawieniu średnia powinna zostać ustawiona dokładnie na 4 powyżej dolnej specyfikacji, a proces ma zostać zatrzymany w celu ponownego dostosowania, gdy średnia osiągnie poziom dokładnie 4 poniżej górnej specyfikacji: a) obliczyć docelowy punkt startu i zatrzymania wartości (b) Oszacuj czas trwania biegu między kolejnymi korektami Czytanie i Ćwiczenia Rozdział 10 (ruch średnia i tendencja liniowa): s. 382-391 (sekcje 10.6-7) średnia ruchoma SPC. pps - KARTY STEROWANIA DLA ZMIENNYCH ZMIENNYCH. KARTY CHARAKTERYSTYCZNE DLA ZMIENNYCH POMIARÓW INDYWIDUALNYCH I RÓWNOŚCI RÓWNOŚCI Indywidualne pomiary Podstawowe rodzaje danych, dla których należy stosować ten wykres, to: 61558 Rachunki księgowe wszystkich rodzajów, w tym przesyłki, nieobecności, nadwyżki, straty, wskaźniki inspekcji, koszty utrzymania, wypadek raporty, rejestry badań medycznych, itp. 61558 Dane produkcyjne, takie jak temperatury, ciśnienia, napięcia, wilgotność, przewodnictwo, ciepło w piecu, skład gazowy, wyniki analizy chemicznej itp. We wszystkich tych przypadkach można przedstawić tylko jedną liczbę, podany warunek. Ten podgląd ma celowo zamazane sekcje. Zarejestruj się, aby zobaczyć pełną wersję. KROKI DO POSZUKIWANIA CZĘŚCI Z KARTAMI OGRANICZENIA RANGErdquo LIMITS ZMIANY ZMIENNYCH 1. Zacznij od serii pojedynczych numerów. Mają 20 lub więcej liczb, jeśli to możliwe, ale nie mniej niż 10 liczb. 2. Przyjmij różnicę między numerami pierwszą i drugą, a następnie nagrań, a następnie różnicę między liczbą drugą a trzecią, itd. Kontynuuj w ten sposób, dopóki nie otrzymasz różnicy między następną i ostatnią liczbą . Liczba różnic lub ldquorangesrdquo powinna być mniejsza niż wartość To jest koniec podglądu. Zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do pozostałej części dokumentu. Ten dokument został przesłany w formacie 09092018 dla IE IE123 w Instytucie Technologii Mapa. Jaka jest wykres średniej ruchliwości Wykres ważenia ważony ważeniem ważonym czasem, który oblicza średnią ruchową nieważoną w czasie w zależności od indywidualnych obserwacji. Ten wykres wykorzystuje limity kontrolne (UCL i LCL), aby określić, kiedy wystąpiła sytuacja poza kontrolą. Przekazywanie średnich wykresów (MA) jest bardziej skuteczne niż wykresy Xbar w wykrywaniu niewielkich przesunięć procesów i jest szczególnie użyteczne, jeśli tylko jedna obserwacja na podgrupę. Jednak wykresy EWMA są ogólnie korzystne w stosunku do wykresów MA, ponieważ obciążają obserwacje. Obserwacje mogą być indywidualnymi pomiarami lub podgrupami. Średnie ruchome są obliczane ze sztucznych podgrup, które są tworzone z kolejnych obserwacji. Przykład wykresu średniej ruchomej Producent rotorów wirówkowych chce śledzić średnicę wszystkich wirników produkowanych w ciągu tygodnia. Średnice muszą być zbliżone do celu, ponieważ nawet małe przesunięcia powodują problemy. Punkty wydają się zmieniać losowo wokół linii środkowej i znajdują się w granicach kontrolnych, ale jest jeden punkt zbliżony do limitu kontrolnego, który może zostać zbadany.
Comments
Post a Comment