Изучаем тайну контрольных пределов: знаете ли вы, как устанавливать контрольные пределы в диаграмме EWMA?

В статистическом контроле качества диаграмма EWMA (экспоненциально взвешенное скользящее среднее) представляет собой контрольную диаграмму, используемую для мониторинга данных типа переменных или атрибутов. Прелесть этого типа диаграммы в том, что она не опирается исключительно на последние выборочные данные, но и интегрирует средние значения по всей истории процесса, что позволяет мгновенно и чутко реагировать на изменения в производственных или бизнес-процессах.

В то время как традиционные контрольные карты обычно обрабатывают рациональные подгруппы отдельно для каждой выборки, карта EWMA отслеживает экспоненциально взвешенное скользящее среднее всех предыдущих выборочных средних значений. Такой подход придает более поздним образцам больший вес, в то время как более старые образцы вносят лишь небольшой вклад в конечный результат.

Эффект диаграммы EWMA не только основан на обычном нормальном распределении, но и демонстрирует определенную устойчивость к качественным характеристикам ненормального распределения.

Хотя диаграмма EWMA обладает большой адаптивностью в контроле качества, она все еще сталкивается с проблемой: мониторинг изменчивости процесса требует использования других методов. Это одно из ограничений графиков EWMA.

При настройке контрольной карты EWMA необходимо выбрать два ключевых параметра. Первый параметр — λ, который представляет собой вес, присвоенный последнему разумному среднему значению подгруппы. λ должно удовлетворять условию 0 < λ ≤ 1, а выбор «подходящего» значения зависит от личных предпочтений и опыта. В различной литературе и учебниках даются разные рекомендации по этому параметру. Например, в некоторых учебниках рекомендуется диапазон λ от 0,05 до 0,25.

Второй параметр, L, представляет собой кратное стандартного отклонения, используемого для установления контрольных пределов. Обычно L устанавливается равным 3, чтобы соответствовать стандартам других контрольных карт, но может потребоваться немного уменьшить L для меньших значений λ.

Установка контрольных пределов имеет решающее значение, поскольку неправильные пределы могут привести к принятию неверных решений.

Метод расчета графика EWMA относительно интуитивен. Он генерирует новые наблюдения zi путем вычисления взвешенной суммы каждого нового устойчивого среднего значения и скользящего среднего значения предыдущих наблюдений. В частности, он объединяет новое стабильное среднее значение с предыдущими наблюдениями, используя выбранный вес λ.

По мере появления каждой рациональной подгруппы графические характеристики диаграммы EWMA меняются. Его контрольные пределы постепенно корректируются с каждым дополнительным наблюдением, что важно для контроля качества.

Диаграммы EWMA, хотя и очень чувствительны к небольшим изменениям, менее способны обнаруживать большие изменения, чем диаграммы типа Шухарта (например, среднее значение и диапазон или среднее значение и стандартное отклонение). Чтобы компенсировать это, некоторые эксперты рекомендуют накладывать график EWMA на соответствующую диаграмму типа Шухарта, которая будет выявлять как небольшие, так и большие изменения.

Объединив диаграмму EWMA с соответствующими традиционными контрольными диаграммами, мы можем получить более полную картину состояния контроля качества.

Благодаря нашему глубокому пониманию EWMA применение этой контрольной карты не ограничивается простым мониторингом средних изменений, но может также адаптироваться к потребностям мониторинга различных качественных характеристик, таких как использование экспоненциально взвешенной скользящей дисперсии (EWMVar) для автоматической корректировки показателя значимости или предела.

Подводя итог, можно сказать, что при столкновении с проблемами контроля качества крайне важно понимать и уметь правильно использовать диаграммы EWMA. Поскольку отрасли все больше полагаются на данные при принятии решений, диаграммы EWMA будут продолжать играть важную роль в современных системах управления качеством. Как именно вы используете контрольные карты для обеспечения качества своей работы?

Trending Knowledge

Таинственное очарование диаграммы EWMA: почему она может улавливать мельчайшие изменения?
На современных предприятиях и в промышленных производственных процессах контроль качества играет жизненно важную роль. Среди множества инструментов контроля качества график EWMA (график экспоненциальн
Диаграммы EWMA против традиционных диаграмм: какой метод позволяет быстрее обнаружить проблемы?
В области статистического контроля качества диаграммы EWMA (диаграммы экспоненциально взвешенных скользящих средних) привлекают все большее внимание в отрасли. Характерной чертой этой диаграммы являет
Переменные данные: почему выбор правильного значения лямбда так важен для диаграмм EWMA
В статистическом контроле качества диаграмма EWMA (диаграмма экспоненциально взвешенного скользящего среднего) представляет собой контрольную диаграмму, предназначенную для мониторинга данных переменн

Responses