Bewegungsbereich zur Ableitung von Ober - und Untergrenzen Kontrollkarten für Einzelmessungen, z. B. Die Stichprobengröße 1, den Bewegungsbereich von zwei aufeinanderfolgenden Beobachtungen nutzen, um die Prozessvariabilität zu messen. Der Bewegungsbereich ist definiert als MRi xi - x. Der der absolute Wert der ersten Differenz (z. B. die Differenz zwischen zwei aufeinanderfolgenden Datenpunkten) der Daten ist. Analog zur Shewhart-Kontrollkarte kann man sowohl die Daten (die Individuen) als auch die Bewegungsreichweite darstellen. Individuelle Kontrollgrenzen für eine Beobachtung Für die Kontrollkarte für einzelne Messungen sind die gezeichneten Zeilen: begin UCL bar 3fracmbox bar LCL bar - 3frac. End, wobei (bar) der Durchschnitt aller Individuen ist und (overline) der Durchschnitt aller Bewegungsbereiche von zwei Beobachtungen ist. Denken Sie daran, dass eine oder beide Durchschnitte durch einen Standard oder ein Ziel ersetzt werden können, falls verfügbar. (D2) für (n 2) Beispiel für den Bewegungsbereich Das folgende Beispiel zeigt das Kontrollschema für einzelne Beobachtungen: Ein neues Verfahren wurde untersucht, um den Durchfluss zu überwachen Ist ein gleitendes Durchschnittsdiagramm Eine Art von zeitgewichteten Kontrolldiagrammen, die den ungewichteten gleitenden Durchschnitt über die Zeit für die einzelnen Beobachtungen darstellen. Dieses Diagramm verwendet Steuergrenzen (UCL und LCL), um festzustellen, wann eine Out-of-Control-Situation aufgetreten ist (MA) - Diagramme sind effektiver als Xbar-Diagramme bei der Erkennung kleiner Prozeßverschiebungen und eignen sich besonders, wenn es nur 1 Beobachtung pro Untergruppe gibt, jedoch sind die EWMA-Diagramme im Allgemeinen gegenüber MA-Diagrammen bevorzugt, da sie die Beobachtungen gewichten Einzelmessungen oder Untergruppen Mittelwerte werden aus künstlichen Untergruppen berechnet, die aus aufeinanderfolgenden Beobachtungen erstellt werden Beispiel eines gleitenden Durchschnittsdiagramms Ein Hersteller von Zentrifugenrotoren will den Durchmesser aller in einer Woche produzierten Rotoren verfolgen. Die Durchmesser müssen nahe am Ziel liegen, da auch kleine Verschiebungen zu Problemen führen. Die Punkte scheinen zufällig um die Mittellinie zu variieren und sind innerhalb der Kontrollgrenzen aber es gibt einen Punkt, der nahe an die Kontrollgrenze kommt, die Sie untersuchen möchten. Kontakt Info-Site-Suche Wissenscenter, wenn eine gleitende durchschnittliche Reichweite Diagramm verwenden Wie bei anderen Regelkarten. Moving Average Charts werden verwendet, um Prozesse über die Zeit zu überwachen. Die X-Achsen sind zeitbasiert, so dass die Diagramme eine Historie des Prozesses zeigen. Aus diesem Grund müssen Sie Daten haben, die zeitgesteuert sind, die in der Reihenfolge eingegeben werden, aus der sie generiert wurden. Wenn dies nicht der Fall ist, können Trends oder Verschiebungen des Prozesses nicht erkannt werden, sondern stattdessen einer zufälligen (häufigen) Variation zugeschrieben werden. Moving Average Charts werden im Allgemeinen in unserer SPC-Software zur Erkennung kleiner Verschiebungen im Prozessmittel verwendet. Sein wichtiges, zu wissen, wie man bewegliche Durchschnitte benutzt, um kleine Verschiebungen in deinem Prozess zu ermitteln. Moving Average Charts erkennt Verschiebungen von .5 Sigma auf 2 Sigma viel schneller als Shewhart-Charts (zB X-Bar und Individual-X Charts) mit der gleichen Untergruppengröße. Sie sind jedoch langsamer bei der Erfassung großer Verschiebungen im Prozessmittel. Darüber hinaus können aufgrund der Abhängigkeit von Datenpunkten keine typischen Laufprüfregeln verwendet werden. Moving Average Charts können auch bevorzugt werden, wenn die Untergruppengröße 1 ist. In diesem Fall kann ein alternatives Diagramm das Individual-X-Diagramm sein. In diesem Fall müssten Sie die Verteilung des Prozesses abschätzen, um seine erwarteten Grenzen mit Kontrollgrenzen zu definieren. Der Vorteil von Cusum. EWMA - und Moving-Average-Diagramm besteht darin, dass jeder aufgezeichnete Punkt mehrere Beobachtungen enthält, sodass Sie den zentralen Grenzwertsatz verwenden können, um zu sagen, dass der Mittelwert der Punkte (oder der gleitende Durchschnitt in diesem Fall) normal verteilt ist und die Kontrollgrenzen klar definiert sind. Eine weitere Verwendung der Moving Average Charts ist für Prozesse mit bekannten intrinsischen Zyklen, eine Form der Autokorrelation, die die angenommene Unabhängigkeit von Untergruppen verletzt, die für Standard-Shewhart-Regelkarten erforderlich sind. Viele Buchhaltungsprozesse und chemische Prozesse passen in diese Kategorie. Wenn Sie in festgelegten Intervallen abgetastet und die Zellengröße gleich der Anzahl der Untergruppen pro Zyklus eingestellt haben, können Sie beim Ablegen des ältesten Samples in der Zelle den entsprechenden Punkt im nächsten Zyklus auswählen. Wenn die zyklische Natur des Prozesses gestört wird, dann werden die neuen Punkte wesentlich anders sein, was zu Kontrollpunkten führt. Moving Average amp Range Charts können verwendet werden, wenn die Zellengröße kleiner als zehn Untergruppen ist. Das Moving Average Amp-Sigma-Diagramm kann für jede Zellengröße verwendet werden, ist aber für die Zellengröße von zehn oder mehr erforderlich. Seit 1982: Die Kunstwissenschaft, um Ihr Endergebnis zu verbessern Quality America bietet Software zur statistischen Prozesskontrolle sowie Schulungsunterlagen für Lean Six Sigma, Quality Management und SPC. 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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