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. Gama de amostragem usada para derivar limites superiores e inferiores. Os gráficos de controle para medidas individuais, por exemplo, o tamanho da amostra 1, usam a amplitude de movimento de duas observações sucessivas para medir a variabilidade do processo. O intervalo móvel é definido como MRi xi - x. O valor absoluto da primeira diferença (por exemplo, a diferença entre dois pontos de dados consecutivos) dos dados. Analogamente ao gráfico de controle Shewhart, pode-se traçar tanto os dados (que são os indivíduos) como a faixa de movimento. Os indivíduos controlam limites para um Observação Para o c Gráfico de controle para medições individuais, as linhas traçadas são: começar a barra UCL barra 3frac mbox barra LCL - 3frac. Fim onde (bar) é a média de todos os indivíduos e (overline) é a média de todas as escalas móveis de duas observações. Tenha em mente que uma ou ambas as médias podem ser substituídas por um padrão ou alvo, se disponível. (Nota: 1.128 é o valor de (d2) para (n 2). Exemplo de intervalo de movimento O exemplo a seguir ilustra o gráfico de controle para observações individuais. Um novo processo foi estudado para monitorar a taxa de fluxo. Os primeiros 10 lotes resultaram em Quais 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 ocorre uma situação fora de controle. (MA) são mais eficazes do que os gráficos Xbar na detecção de pequenas mudanças de processo e são particularmente úteis quando há apenas 1 observação por subgrupo. No entanto, os gráficos EWMA são geralmente preferidos sobre os gráficos 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 que são criados a partir de observações consecutivas. Exemplo de gráfico médio móvel Um fabricante de Os rotores de centrífuga desejam rastrear 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.
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