Moving average quality control

O que é um gráfico de média móvel Um tipo de gráfico de controle ponderado em 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 ocorreu uma situação fora de controle. Os gráficos de 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 EWMA são geralmente preferidos em relação aos gráficos MA porque eles ponderam 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 rastrear o diâmetro de todos os rotores produzidos durante uma semana. Os diâmetros devem estar próximos do alvo, pois mesmo pequenos deslocamentos 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 chega perto do limite de controle que você pode querer investigar. Informações de contato Pesquisa no site Quando usar uma média móvel Taxa de média móvel Os gráficos são geralmente usados ​​para detectar pequenas mudanças na média do processo. Eles vão detectar mudanças de .5 sigma para 2 sigma muito mais rápido do que Shewhart gráficos com o mesmo tamanho da amostra. Eles são, no entanto, mais lentos na detecção de grandes mudanças na média do processo. Além disso, os testes de execução típicos não podem ser usados ​​devido à dependência de pontos de dados. Os Gráficos de Movimentação Média também podem ser preferidos quando os subgrupos são de tamanho n1. Neste caso, um gráfico alternativo pode ser o Individual X Chart, caso em que você precisa estimar a distribuição do processo para definir seus limites esperados com limites de controle. A vantagem dos gráficos Cusum, EWMA e Moving Average é que cada ponto plotado inclui várias observações, então você pode usar o teorema do limite central para dizer que a média dos pontos (ou a média móvel, neste caso) é normalmente distribuída ea Os limites de controlo estão claramente definidos. Outro uso do Moving Average Charts é para processos com ciclos intrínsecos conhecidos. Muitos processos contábeis e processos químicos se encaixam nessa categorização. Se você amostra em intervalos definidos e definir o tamanho da célula igual ao número de subgrupos por ciclo, em seguida, como você soltar a amostra mais antiga na célula, você pegar o ponto correspondente no próximo ciclo. Se a natureza cíclica do processo for alterada, então os novos pontos adicionados serão substancialmente diferentes, causando pontos fora de controle. Como com outros gráficos de controle, os Gráficos de Movimentação Média são usados ​​para monitorar processos ao longo do tempo. Os eixos x são baseados no tempo, de modo que os gráficos mostram um histórico do processo. Por esse motivo, você deve ter dados que são tempo-ordenado que é, entrou na seqüência de que foi gerado. Se não for esse o caso, então tendências ou mudanças no processo podem não ser detectadas, mas sim atribuídas a uma variação aleatória (causa comum). Faixas de intervalo de amplitude média móvel podem ser usadas quando o tamanho da célula é menor que dez subgrupos. Se o tamanho da célula for maior do que dez, use os gráficos do Sigma em Moving Average. Outros gráficos úteis nos cenários acima são os gráficos EWMA e Cusum. Desde 1982: A ciência da arte para melhorar sua linha de fundo A Quality America oferece software de Controle Estatístico de Processos, bem como materiais de treinamento para Lean Seis Sigma, Gerenciamento de Qualidade e SPC. Adotamos uma abordagem voltada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente maneiras de oferecer aos nossos clientes as soluções melhores e mais acessíveis. Líderes em seu campo, a qualidade América forneceu software e produtos e serviços do treinamento aos dez dos milhares de companhias em mais de 25 países. A qualidade da América para melhorar a sua linha de fundo A qualidade da América oferece software de Controle de Processo Estatístico, bem como materiais de treinamento para Lean Six Sigma, Gestão da Qualidade e SPC. Adotamos uma abordagem voltada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente maneiras de oferecer aos nossos clientes as soluções melhores e mais acessíveis. Líderes em seu campo, a qualidade América forneceu software e produtos e serviços do treinamento aos dez dos milhares de companhias em mais de 25 países. Copyright copy 2017 Quality America Inc. Qualidade Controle Questões Introdução Mesmo com os melhores projetos de mistura, falhas ocorrem em estruturas de concreto, algumas das quais são atribuíveis ao projeto e os outros ao material em si. No entanto, mais frequentemente do que não, o fracasso é resultado de negligência e falta de atenção à qualidade no canteiro de obras durante a construção. O controle de qualidade (QC) é uma verificação da qualidade do material e da construção realizada pelo construtor, enquanto a garantia de qualidade (QA) é realizada por um agente autorizado independente contratado pelo proprietário. QC estatística Um sistema eficaz e econômico de QC deve ser baseado em métodos estatísticos. O elemento mais importante no que diz respeito ao betão é a amostragem dos espécimes de ensaio. A amostragem deve ser aleatória e deve ser o mais representativa possível de todo o material. Geralmente, uma distribuição normal gaussiana é assumida para a propriedade sob investigação (a maior parte do QC é feita para a resistência à compressão do concreto, uma vez que o projeto convencional também é baseado na resistência). A distribuição pode ser apresentada usando a variável força ou uma variável transformada chamada variável normal padrão, que é definida como: Z (X 8211 micro) / sigma, onde X é a variável de força que segue uma distribuição normal, micro é a Força média da população, e sigma é o desvio padrão da população. A Figura 1 mostra a função de densidade de probabilidade associada à variável normal padrão. As definições de resistência característica do concreto baseiam-se nessa função. De acordo com a definição, 95 se os espécimes devem possuir uma resistência maior que a resistência à compressão característica (f ck) do concreto. A partir da função densidade de probabilidade, isso corresponde a um valor de 82111,65 para a variável normal padrão. De acordo com IS, a resistência alvo da mistura de betão é definida como: Potência pretendida f ck 1,65 sigma, em que s é o desvio padrão. O desvio padrão sigma pode ser inicialmente baseado em experiência anterior, e mais tarde determinado a partir dos resultados do ensaio. Figura 1. Função de densidade de probabilidade para uma variável aleatória normal. Gráficos de controle de qualidade Os gráficos de controle são tipicamente preparados para a resistência do concreto (ver Figura 2). De acordo com a função de densidade de probabilidade para uma variável aleatória normal, 99,9 da área é encerrada entre a média plusmn 3sigma. Assim, os limites de aviso e de acção são tipicamente definidos em 2sigma e 3sigma, respectivamente. Figura 2. Gráficos de controle Baseado em. Podem ser utilizados três tipos de apresentações da resistência à compressão (ou qualquer outro parâmetro de CQ): (1) indivíduo (2) média móvel baseada na média de cinco conjuntos de testes anteriores (cada conjunto é uma média de 3 espécimes); e (3) média móvel para a faixa de forças, em que cada ponto representa a faixa média do 10 conjuntos de testes anteriores (cada conjunto 8211 3 espécimes). Os outliers ocasionais nos valores de resistência individuais não precisam ser significativos. A média móvel da resistência pode suavizar os dados, enquanto a média móvel da gama de forças pode indicar a reprodutibilidade dos resultados do teste. Critérios de aceitação de acordo com os padrões indianos De acordo com o código IS (Cláusula 16 da IS 456: 2000), para um dado conjunto de testes, a resistência à compressão é tomada como a média de três testes, nenhum teste diferindo da média em mais de 15. Considera-se que os requisitos de resistência satisfazem as normas nas seguintes condições. Resistência à compressão: média de 4 resultados de teste gt fck 0,825 sigma ou fck 4 MPa (o que for maior) Resultado de resistência individual gt f ck 8211 4 MPa Resistência à flexão (ft é a resistência à flexão característica): Média de 4 resultados gt Ft 0.3 MPa Resultado de resistência individual gt ft 8211 0.3 MPa Factores de qualidade Para uma construção de concreto de boa qualidade, deve-se assegurar os quatro Cs: Assegurar o design A tampa é mantida Certifique-se de cimento suficiente e adequada w / c Certifique-se de Compactação adequada para que não haja favorecimento Cura de modo que a força de projeto é obtida Os núcleos removidos das seções de concreto mostram tipicamente uma força mais baixa comparada aos gatos dos espécimes e curados nas condições padrão do laboratório. De acordo com a ACI, se pelo menos 3 núcleos são retirados de uma parte representativa de betão e nenhum deles apresenta resistência inferior a 75 da resistência característica (também, uma média não inferior a 85 da resistência característica), então o betão é um som condição. Este site é melhor visualizado em 1024 x 768 resoulutionMOVING ESTATÍSTICA controle do gráfico Nome: MOVING ltSTATISTICgt CONTROL tipo de gráfico: Finalidade Comando Gráficos: Gera uma média móvel, uma gama de movimento, ou um gráfico de controle desvio padrão móvel. Descrição: Os gráficos de controle xbar, intervalo e desvio padrão são aplicados para dados agrupados. A média móvel, a faixa móvel e os gráficos de controle de desvio padrão em movimento são uma alternativa que pode ser aplicada a dados não agrupados. Embora esses gráficos também pode ser aplicado a dados agrupados, eles têm propriedades estatísticas menos desejáveis ​​do que os Xbar, alcance e gráficos de controle de desvio padrão para dados dados. Por não agrupados agrupados, o gráfico de controle de média móvel é formado locando a média móvel. A média móvel depende da largura do filtro. Por exemplo, se essa largura for 3, então o primeiro ponto plotado é a média dos pontos de um a três, o segundo gráfico representado é a média dos pontos de dois a cinco, e assim por diante. A coordenada x está no meio dos pontos (isto é, a coordenada x do primeiro ponto plotado é 2). Em Dataplot, você especifica a largura do filtro digitando o seguinte comando antes de gerar o gráfico de controle: As larguras do filtro são tipicamente pequenas (por exemplo, k 3). Os limites de controle são calculados como onde (barra) é a média geral, K é a largura do filtro, e (barra) é uma estimativa de (chapéu) com base em um intervalo de movimento. Especificamente, calculamos uma faixa móvel comparável à média móvel descrita acima e então tomamos a média dessas faixas móveis. O Dataplot usa a mesma largura do filtro para esta faixa de movimento, como faz para calcular a média móvel. E2 é um valor tabulado. A técnica para construir limites de movimentação e deslocamento padrão é similar. No entanto, os limites de controle são: onde FACT é um valor tabulado (é diferente para a faixa de movimento e movendo gráficos de controle de desvio padrão). Em alguns casos, pode haver dados históricos ou considerações de engenharia que determinam os limites de controle. Você pode definir seus próprios limites de controle, digitando os comandos: DEIXE TARGET ltvaluegt DEIXE USL ltvaluegt DEIXE LSL ltvaluegt onde TARGET é o valor alvo desejado e USL e LSL são os limites de controle superior e inferior desejados. Você pode controlar a aparência deste gráfico, definindo os comutadores para os comandos LINE, CHARACTER, SPIKE e BAR apropriadamente. Por exemplo, para desenhar os valores EWMA como uma linha sólida e um X, a linha de referência e os limites de controle calculados do Dataplot como linhas pontilhadas e nenhum limite de controle especificado pelo usuário , digite os comandos: linha sólida PONTILHOU PONTILHOU PONTILHADO eM BRANCO eM BRANCO caractere em branco X eM BRANCO eM BRANCO eM BRANCO eM BRANCO Sintaxe eM BRANCO eM BRANCO 1: MOVIMENTO dE CONTROLE ltstatgt CARTA ltygt ltgroupgt ltSUBSET / EXCETO / PARA qualificationgt onde ltstatgt é médio, a autonomia, ou ltygt SD é uma variável de resposta Ltgroupgt é uma variável de identificador de subgrupo e onde a qualificação ltSUBSET / EXCEPT / FOR é opcional. Esta sintaxe é usada para dados agrupados. Sintaxe 2: Mover gráfico de controle ltstatgt ltygt ltSUBSET / EXCETO / PARA qualificationgt onde ltstatgt é médio, a autonomia, ou ltygt SD é uma variável de resposta e onde o ltSUBSET / EXCETO / PARA qualificationgt é optional. This sintaxe é usada para dados não agrupados. Exemplos: média móvel de controle do gráfico Y Amplitude Móvel controle do gráfico Y MOVING CONTROL SD CARTA Y média móvel de controle do gráfico Y X média móvel de controle do gráfico Y X SUBSET X 1 Nota: Os dados devem ser verificados quanto à normalidade antes de aplicar estas cartas. Isto pode ser feito com um gráfico de probabilidade normal ou um teste de Wilks-Shapiro. Nota: Os limites de controle Dataplot não devem ser aplicados se os dados contiverem uma tendência de conhecimento. Veja o capítulo 6 de Ryan para determinar limites de controle aceitáveis ​​para este caso. Padrão: Nenhum Sinônimos: MOVING AVERAGE CHART é um sinônimo de MOVING MEDER CONTROL CHART. A TABELA DE MOVIMENTAÇÃO DA RANGE é um sinônimo para a CARTA DE CONTROLE da MOVIMENTAÇÃO. MOVING SD CHART é um sinônimo para MOVING SD CONTROL CARTA. Comandos relacionados: gera vários tipos de gráficos de controle. Gere um gráfico de probabilidade normal. Calcule o teste de Wilks-Shapiro para a normalidade. Referência: Thomas Ryan (1989), os métodos estatísticos para melhoria da qualidade, John Wiley and Sons, capítulo 6. Aplicações: Controle de Qualidade Implementação Data: 1997/9 Programa: LABEL CASE ASIS CASE ASIS Y1LABEL Distância (micrômetros) linha sólida DOTT DOTT DOTT XLIMITS 0 100 XTIC OFFSET 2 10 X3LABEL AUTOMÁTICO. SALTA 25 LEIA CROARK3.DAT Y. Multiplot CORNER COORDENADAS 5 5 95 95 2 2 multiplot média móvel de controle do gráfico Y Amplitude Móvel controle do gráfico Y MOVING CONTROL SD CARTA Y FIM DO MOVIMENTO multiplot 50 95 JUSTIFICAÇÃO centralizar o texto ampliação padrão para SEMs Data de criação: 2001/06/05 Última actualização: 10 / 19/2017 Envie comentários por e-mail nesta página da WWW para alan. heckertnist. gov.