Moving Average Control Chart Ppt

A média móvel móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dê cada vez menos peso aos dados à medida que eles são removidos no tempo. Comparação do gráfico de controle de Shewhart e das técnicas de controle de EWMA Para a técnica de controle de gráfico de Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t) depende apenas da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média ponderada exponencialmente de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Através da escolha do fator de ponderação, (lambda), o procedimento de controle EWMA pode ser sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (alvo) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Os pontos são os dados brutos, a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) se situam entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima nos últimos 5 Períodos de tempo. Gráficos de controle - PowerPoint PPT Apresentação Transcrição e Apresentadores Notas 1 Gráficos de controle 2WS02 Estatísticas industriais A. Di Bucchianico 2 Objetivos desta palestra Discussão adicional sobre gráficos de controle gráficos variáveis ​​Shewhart gráficos subgrupo racional executa o desempenho das regras gráficos CUSUM gráficos EWMA atributo gráficos (c, Gráficos p e np) gráficos especiais (gráficos de desgaste de ferramentas, gráficos de curto prazo) 3 Estatisticamente versus tecnicamente no controle Estatisticamente no controle estável ao longo do tempo previsível Tecnicamente no controle dentro das especificações 4 Statisticall E no controle versus tecnicamente no controle, o processo controlado estatisticamente inibe apenas as flutuações aleatórias naturais (causas comuns) é estável é previsível pode produzir produtos fora de especificação processo tecnicamente controlado atualmente produz produtos dentro da especificação não precisa ser estável nem previsível 5 gráfico gráfico de controle Shewhart exibição de Característica do produto que é importante para a qualidade do produto Limite de controle superior Linha central Limite de controle inferior 6 Gráficos de controle 7 Princípios básicos amostras e estatística de cálculo se a estatística cai acima de UCL ou abaixo de LCL, então sinal fora de controle como escolher limites de controle 8 Significado Dos limites de controle limite a 3 x desvio padrão do exemplo básico estatístico plotado UCL LCL 9 Exemplo de diâmetros dos anéis de pistão processo médio Desvio padrão do processo de 74 mm Medições de 0,01 mm através de amostras repetidas de 5 rendimentos de anéis 10 Grupo individual versus médio significa observações individuais 11 Tabela de alcance Precisa monitorar a média e a variância Tradicionalmente, usar o intervalo para monitorar o gráfico de variância também pode ser baseado em S ou S2 para distribuição normal ER d2 ES (Hartleys constante) tabelas existem prática preferida primeira tabela de intervalo de verificação para violações dos limites de controle, em seguida, verifique gráfico médio 12 Tabela de controle de projeto tamanho da amostra maior amostra O tamanho leva a uma detecção mais rápida controle de configuração limites tempo entre amostras amostra freqüentemente poucos itens ou amostra com pouca freqüência muitos itens escolha de medida 13 subgrupos racionais como as amostras devem ser escolhidas escolha a freqüência do tamanho da amostra de modo que, se ocorrer uma causa especial entre a variação do subgrupo é máxima dentro - A variação do subgrupo é mínima. 14 A Estratégia 1 leva a uma estimativa precisa de maximiza a variação entre subgrupos minimiza a variação do subgrupo dentro do processo 15 Estratégia 2 detecta contrária à estratégia 1 também mudanças temporárias do processo significa processo médio 16 Fase I (estudo inicial) no controle (1) 17 Fase I (estudo inicial) em controle (2) 18 Fase I (estudo inicial) não em controle 19 Ensaio versus controle se o processo precisa ser iniciado e nenhum dado histórico relevante estiver disponível, então estimar e. Ou R a partir de dados (ensaio ou estudo inicial) se os pontos estiverem fora dos limites de controle, então possivelmente revise os limites de controle após a inspeção. Procure padrões se dados históricos relevantes sobre e. Ou R estão disponíveis, então use esses dados (controle para padrão) 20 Padrões do gráfico de controle (1) Padrão cíclico, três setas com peso diferente 21 Padrões do gráfico de controle (2) Tendência, curso do pino 22 Padrões do gráfico de controle (3) Média desviada Altura ajustada Dartec 23 Padrões do gráfico de controle (4) Um padrão pode explicar a causa Cyclic. Diferentes setas, diferentes tendências de peso. Curso do pin Shifted mean. Altura ajustada Dartec Assunção uma causa pode ser verificada por um padrão A pena de uma flecha está danificada. Outliers abaixo de 24 Fase II Controle para padrão (1) 25 Fase II Controle para padrão (2) 26 Execuções e regras de zona se as observações estiverem dentro dos limites de controle, então o processo ainda pode ser padrões estatísticamente fora de controle (corridas, comportamento cíclico) Pode indicar causas especiais, as observações não acumulam espaço entre os limites de controle, regras adicionais para acelerar a detecção de causas especiais; regras do Western Electric Handbook; 1 ponto fora de 3 limites: 2 dos 3 pontos consecutivos fora de 2. - limits 4 dos 5 pontos consecutivos fora 1. - limita 8 pontos consecutivos em um lado da linha central, muitas regras levam a uma taxa de alarme falso muito alta 27 (sem transcrição) 28 limites de aviso cruzando 3. - limits produz alarme por vezes limites de advertência adicionando 2. - limits sem alarme, mas Recolhendo informações extras por tempo de ajuste entre a tomada de amostras e o tamanho de amostra de ajuste, limites de advertência aumentam o desempenho de detecção da tabela de controle 29 Produção de stick do medidor de detecção 1000 mm, desvio padrão 0,2 mm Variações significativas de 1000 mm a 0,3 mm quanto tempo demora antes dos sinais do gráfico de controle 30 Desempenho dos gráficos de controle expressados ​​em termos de tempo para alarme (comprimento de execução) dois tipos comprimento de execução no controle comprimento fora do controle comprimento de execução 31 Controle estatístico E as avaliações de controle de estatísticas de controle são normalmente distribuídas com média. E a variância 2 são independentes de mudança de controle (estatística) na observação da distribuição de probabilidade dentro dos limites de controle, o processo é considerado como sendo uma observação de controle além dos limites de controle, o processo é considerado fora de controle 32 O processo de comprimento de execução no controle está em estatística Controle a pequena probabilidade de que o processo vá além dos limites 3. (apesar de estarem no controle) - o comprimento da execução do alarme falso é a primeira vez que o processo ultrapassa os 3. limites comparados com o erro do tipo I 33 O processo do comprimento de execução fora do controle não é No controle estatístico, a probabilidade aumentada de que o processo irá além de 3. limites (apesar de estarem no controle) - o comprimento real do percurso de alarme é a primeira vez que o processo ultrapassa os limites de 3 sigma até os sinais dos gráficos de controle, fazemos erros de tipo II 34 Métricas para executar Comprimentos de comprimento são variáveis ​​aleatórias ARL Comprimento Médio Comprimento SRL Desvio Padrão de Comprimento de Execução 35 Comprimentos de execução para Shewhart Xbar-chart em controle p 0,0027 tempo para alarme segue distribuição geométrica Significa 1p 370.4 desvio padrão ((1-p)) p 369.9 36 Distribuição geométrica 37 Valores numéricos Shewhart gráfico para média (n1) deslocamento único de média 38 Escala em estatística São nossos cálculos errados. 39 Tamanho da amostra e comprimentos de corrida aumento do tamanho da amostra limites de controle correspondentes mesmo comprimento de execução no controle diminuição do comprimento de execução fora de controle 40 Valores numéricos Shewhart gráfico para a média (n5) única alteração do desvio padrão (- c) 41 Executa as regras E os comprimentos de execução no comprimento de execução do controle diminuem (por que) o comprimento de execução fora do controle diminui (por que) 42 Desempenho Shewhart gráfico em comprimento de execução de controle OK comprimento de execução fora de controle OK para mudanças 2 padrão padrão grupo Média para Muda os testes de corrida extra média diminuem no comprimento do controle diminuem o comprimento do out-of-control 43 CUSUM Gráfico traça somas cumulativas de observação 44 A forma tabular CUSUM assume dados normalmente distribuídos com observações individuais conhecidas 45 Choice K e HK é o valor de referência (permissão, ) C mede os desvios cumulativos ascendentes de 0K C - mede os desvios cumulativos descendentes de 0-K para a detecção rápida do processo de mudança significa 1 K 0- 1 H5 é uma boa escolha 46 Forma CUSUM V-mask UCL CL ponto de mudança LCL 47 Dra W-backs V-mask somente para esquemas em frente e verso não pode ser implementado intervalo de braços Parâmetros de interpretação pouco claros da V-mask (ângulo. ) Não bem determinado 48 (sem transcrição) 49 Subgrupos racionais e a extensão CUSUM às amostras substituem. Por oposição à tabela Shewhart. O CUSUM funciona melhor com os indivíduos 50 Gráficos CUSUM Combinados apropriados para pequenos turnos (as tabelas CUSUM são inferiores aos gráficos Shewhart para grandes turnos (1.5) usam ambos os gráficos simultaneamente com 3.5 limites de controle para Shewhart chart 51 Headstart (Fast Initial Response) aumentam o poder de detecção ao reiniciar Processo especialmente útil quando o processo significa no reinício não é igual ao valor do alvo definido C0 e C-0 ao valor não-zero (freqüentemente H2) se o processo for igual ao valor alvo 0, então os CUSUM retornam rapidamente para 0 se a média do processo não for igual Valor de alvo 0, então alarme mais rápido 52 CUSUM para variabilidade definir Yi (Xi-0). (Padronizar) definir Vi (Yi-0.822) 0.349 CUSUMs para variabilidade são 53 Gráfico de média móvel ponderada exponencialmente boa para gráficos Shewhart em caso de pequenos turnos Da média executa quase tão bom quanto o CUSUM usado principalmente para observações individuais (como CUSUM) é bastante insensível à não-normalidade 54 (Sem transcrição) 55 (Sem transcrição) 56 Por que os gráficos de controle para dados de atributos para a vida W processar produto em várias características para características que são logicamente definidas em uma escala de classificação de medida N. B. Use gráficos variáveis ​​sempre que possível 57 Gráficos de controle para atributos Os atributos são características que têm um número contável de possíveis resultados. Três gráficos de controle amplamente utilizados para atributos p-chart fração itens não conformes c-chart número de itens não conformes u-chart número de itens não-conformes por unidade Para atributos apenas um gráfico é suficiente (por que). 58 p-chart Número de produtos não conformes é fração de amostra distribuída binomialmente de variância média não conforme 59 média p-chart das frações da amostra Gráfico de controle de não-conformidade de fração 60 As premissas para o item p chart são defeito ou não defeito (conforme ou não conforme) que cada experiência consiste De n provas repetidas probabilidade de probabilidade de não conformidade é constante ensaios são independentes uns dos outros 61 c-chart Conta o número de não-conformidades na amostra. Cada item não conforme contém pelo menos uma não conformidade (ver gráfico p). Cada amostra deve ter oportunidades comparáveis ​​para não conformidades Baseado na distribuição de Poisson Prob (nonconf. K) 62 c-chart Poisson distribuição meanc e variancec Limites de controle para não-conformidades é o número médio de não-conformidades na amostra 63 u-chart monitora o número de não-conformidades por unidade. N é o número de unidades inspecionadas por amostra c é o número total de não-conformidades Tabela de Controle para o Número Médio de Não-Conformidades por Unidade 64 Intervalo de Mudança Uso do gráfico quando o tamanho da amostra é 1 indicação do spread spread range Situações inspeção automatizada de todas as unidades baixa produção Taxa de medidas dispendiosas medições repetidas diferem apenas por erro laboratorial 65 Escala de Mudança Gráfico do intervalo de movimento d2, D3 e D4 são constantes dependendo do número de observações medições individuais faixa móvel 66 Exemplo Viscosidade do Avião Primer Paint 67 Viscosidade do Avião Primer Paint desde uma movimentação O intervalo é calculado de observações n2, d21.128, D30 e D43.267 CC para indivíduos CC para alcance móvel 68 Viscosidade do Avião Primer Paint X MR 69 (Sem Transcrição) 70 Tendência conhecida da tabela de desgaste da ferramenta é removida (regressão) é permitida a tendência Até limites máximos de controle inclinado USL UCL reset LCL LSL 71 (sem transcrição) 72 armadilhas mau sistema de medição mau subgrupo autocorrelat Idade incorreta Análise de padrão característico na faixa de desempenho dos indivíduos Testes de execução demais testes O quadro de controle de baixa potência de detecção (ARL) não é uma ferramenta apropriada (pequenos ppms, incidentes. ) Confundir o desvio padrão da média com o PowerShow individual é um site de compartilhamento de apresentações de apresentações líder. 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O que é um gráfico de média móvel Um tipo de gráfico de controle ponderado no tempo que traça a média móvel não ponderada ao longo do tempo para observações individuais. Este gráfico usa limites de controle (UCL e LCL) para determinar quando uma situação fora de controle ocorreu. Os gráficos da média móvel (MA) são mais eficazes do que os gráficos Xbar na detecção de pequenos turnos de processo e são particularmente úteis quando há apenas 1 observação por subgrupo. No entanto, os gráficos da EWMA geralmente são preferidos sobre os gráficos do MA porque eles pesam as observações. As observações podem ser medições individuais ou meios de subgrupo. As médias móveis são calculadas a partir de subgrupos artificiais criados a partir de observações consecutivas. Exemplo de gráfico de média móvel Um fabricante de rotores de centrífuga quer acompanhar o diâmetro de todos os rotores produzidos durante uma semana. Os diâmetros devem estar próximos do alvo, porque mesmo pequenas mudanças causam problemas. Os pontos parecem variar aleatoriamente em torno da linha central e estão dentro dos limites de controle no entanto, há um ponto que se aproxima do limite de controle que você pode querer investigar.