Das gleitende Mittelwertbereichsdiagramm (MAMR) wird verwendet, wenn Sie nur einen Datenpunkt zu einem Zeitpunkt haben, um eine Situation (z. B. seltene Daten) zu beschreiben, 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 außerhalb der Kontrolle Tests, die gelten. Die Schritte beim Konstruieren des gleitenden Durchschnittsbereichsdiagrammes sind die gleichen wie die Xbar-R-Steuerdiagramme (hier klicken). Das MAMR-Diagramm verwendet Daten erneut. Die folgenden Daten zeigen zum Beispiel die für jede Woche anfallenden Forderungen. Die Daten konnten in Untergruppengrößen von drei gruppiert und unter Verwendung eines MAMR-Diagramms 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 geht für jede der verbleibenden Proben weiter. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, einen Punkt mit jedem neuen Datenpunkt zu plotten, anstatt auf drei Datenpunkte zu warten, um eine Untergruppe zu bilden. Die zyklischen Muster sind typisch für MAMR-Diagramm. Out of Control-Tests Da Daten wiederverwendet werden, ist der einzige Kontroll-Test, der für das MAMR-Diagramm gilt, über die Kontrollgrenzen hinaus. Kontrollgrenzen für das Moving AverageMoving-Bereichsdiagramm Die Kontrollgrenzgleichungen für das Moving AverageMoving-Range-Diagramm sind identisch mit dem Xbar-R-Diagramm (hier klicken für die Xbar-R-Diagrammberechnungen) MAMR-Diagramme können aktualisiert werden, wenn neue Daten hinzugefügt werden, Symbol im SPC-Menü aktualisieren. Sie können auch die aktuellen Optionen im Diagramm ändern, indem Sie im Menü SPC das Symbol Optionen auswählen. Sie können Steuergrenzen auch aufteilen, das Diagramm an einem neuen Punkt starten und Kommentare hinzufügen (siehe Abschnitt "Einzelpunktaktionen" in den Hilfedateien) sowie alle Kontrollpunkte entfernen oder den Bereich festlegen, Finden Sie im Abschnitt "Alle Punkte" in den Hilfedateien.) Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist eine Statistik zur Überwachung des Prozesses, die die Daten in einer Weise vergleicht, die den Daten immer weniger Gewicht verleiht. Vergleich von Shewhart-Kontrolldiagramm und EWMA-Kontrolltafel-Techniken Für die Shewhart-Diagrammsteuerungstechnik hängt die Entscheidung über den Zustand der Kontrolle des Prozesses zu irgendeinem Zeitpunkt (t) ausschließlich von der letzten Messung aus dem Verfahren 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 Perioden. Kontakt Info Site-Suche Wissenscenter Moving Range Chart-Berechnungen Die Moving Range zwischen aufeinanderfolgenden Untergruppen in einem Individual-X-Chart (dh die Differenz zwischen der aktuellen Beobachtung und die Beobachtung unmittelbar vor), wobei m die Gesamtzahl der Untergruppen in der Analyse und MRj ist der Bewegungsbereich in der Untergruppe j. Anmerkung: Wenn die Steuergrenzen für das Individual-X-Diagramm als feste Werte definiert sind (z. B. wenn historische Daten verwendet werden, um Regelgrenzen zu definieren), wird der mittlere Bewegungsbereich (MR - Müssen aus diesen vordefinierten Regelgrenzen zurückgerechnet werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Regelgrenzen des Moving Range-Diagramms dieselbe Empfindlichkeit aufweisen wie die des Individual-X-Diagramms. In diesem Fall: wobei d 2 auf n2 basiert. UCL. LCL (obere und untere Grenzwertgrenze), wobei MR-bar der Mittelwert des gezeigten Bewegungsbereichswertes s ist, sigma-x der Prozesssigma ist. Und d 3 gleich 0,853 ist. Anmerkungen: Einige Autoren bevorzugen es, dies zu schreiben: Seit 1982: Die Kunstwissenschaft, um Ihr Endergebnis zu verbessern Quality America bietet Software für statistische Prozesskontrolle sowie Schulungsunterlagen für Lean Six Sigma, Quality Management und SPC an. 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. Urheberrecht
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