Moving Average Qc

Criando Gráficos de Movimentação Média a partir de Dados Brutos Consulte MACMA1 na Biblioteca de Amostra do SAS / QC No fabrico de um clipe de metal, o espaço entre as extremidades do clipe é uma dimensão crítica. Para monitorar o processo para uma mudança no intervalo médio, amostras de subgrupos de cinco clipes são selecionados diariamente. Os dados são analisados ​​com um gráfico de média móvel uniformemente ponderado. As lacunas registradas durante os primeiros vinte dias são salvas em um conjunto de dados SAS chamado Clips1. As instruções a seguir produzem a listagem do conjunto de dados Clips1 mostrado na Figura 9.5.3. Saída 9.5.3 Listagem parcial dos conjuntos de dados Clips1 O conjunto de dados Clips1 é dito estar em forma de strung-out, uma vez que cada observação contém a medida de dia e intervalo de um único clipe. As primeiras cinco observações contêm as medidas do intervalo para o primeiro dia, as segundas cinco observações contêm as medidas do intervalo para o segundo dia, e assim por diante. Como a variável Dia classifica as observações em subgrupos racionais, é referida como a variável de subgrupo. A variável Gap contém as medidas de intervalo e é referida como a variável de processo (ou processo para abreviar). Sabe-se que a variabilidade intra-subgrupo das medições de gap é estável. Você pode usar um gráfico de média móvel uniformemente ponderado para determinar se o nível médio está no controle. As instruções a seguir criam o gráfico mostrado na Figura 9.5.4. Este exemplo ilustra a forma básica da instrução MACHART. Após a palavra-chave MACHART, você especifica o processo a analisar (neste caso, Gap) seguido por um asterisco e a variável de subgrupo (Day). A opção SPAN especifica o número de termos a incluir na média móvel. Opções como SPAN são especificadas após a barra (/) na instrução MACHART. Uma lista completa de opções é apresentada na seção Sintaxe. Você deve fornecer a extensão da média móvel. Como alternativa à especificação da opção SPAN, você pode ler o span de um conjunto de dados de entrada, consulte Parâmetros de Limite de Controle Preestabelecidos de Leitura. O conjunto de dados de entrada é especificado com a opção DATA na instrução PROC MACONTROL. Saída 9.5.4 Gráfico de Média Móvel Ponderada Uniformemente para Dados de Gap Cada ponto no gráfico representa a média móvel uniformemente ponderada para um determinado dia. A média móvel representada no dia 1 é simplesmente a média do subgrupo para o dia 1. A média móvel representada no dia 2 é a média das médias do subgrupo para o dia 1 eo dia 2. A média móvel representada no dia 3 é a média do subgrupo Significa para o Dia 1, Dia 2 e Dia 3.Informações de Contato Pesquisa do Site Quando usar um gráfico de faixa de média móvel 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 nesta 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 a partir da qual ele 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. Copyright copy 2013 Quality America Inc. SAS / QC Software Controle de Processo Estatístico Os engenheiros de manufatura estão freqüentemente preocupados em gerenciar a variabilidade de um processo, o que pode ser feito com gráficos de controle. As idéias subjacentes à carta de controle são que a variabilidade natural em qualquer processo de fabricação pode ser quantificada com um conjunto de limites de controle e que a variação que excede esses limites sinaliza uma mudança no processo. Cartas de Shewhart Carta de controle de Shewhart com limites de controle múltiplos O gráfico de Shewhart foi introduzido em 1924 por Walter A. Shewhart (1891-1967), um físico nos laboratórios do telefone de Bell. Na indústria, o gráfico de Shewhart é o método de controle de qualidade estatístico mais comumente aplicado para estudar a variação na produção de um processo de fabricação. Shewhart gráficos são normalmente utilizados para distinguir variação devido a causas especiais de variação devido a causas comuns. Causas especiais são problemas locais, esporádicos, como a falha de uma máquina particular ou uma medição gravada erroneamente. Causas comuns são problemas inerentes ao sistema de fabricação, tais como design de produto inadequado ou umidade excessiva. Uma vez que as causas especiais foram identificadas e eliminadas, o processo é dito estar em controle estatístico. Quando o controle estatístico foi estabelecido, os gráficos de Shewhart podem ser usados ​​para monitorar o processo para a ocorrência de futuras causas especiais e para medir e reduzir os efeitos de causas comuns. Gráficos de Cusum Gráfico de Cusum de dois lados com V-Mask Gráficos de controle de soma cumulativos, ou gráficos de cusum. São usados ​​para decidir se um processo está em controle estatístico através da detecção de uma mudança na média do processo. Eles exibem somas cumulativas dos desvios de medições ou meios de subgrupo de um valor de destino. Cusum gráficos podem ser mais sensíveis a mudanças no processo significa que Shewhart gráficos. Um esquema cusum unilateral. Ou intervalo de decisão. Detecta uma mudança numa direcção a partir da média alvo. Um esquema de dois lados cusum. Implementado com uma máscara V. Detecta uma mudança em qualquer direção a partir da média alvo. Gráficos de média móvel Gráfico de média móvel ponderado exponencialmente Os gráficos de média móvel podem ser usados ​​para decidir se um processo está no controle estatístico e para detectar mudanças na média do processo. Em contraste com um gráfico de Shewhart, no qual cada ponto é baseado em informações de um único subgrupo, cada ponto em um gráfico de média móvel combina informações da amostra atual e amostras passadas. Como resultado, gráficos de média móvel são mais sensíveis a pequenas mudanças na média do processo. Por outro lado, é difícil interpretar padrões de pontos em um gráfico de média móvel, já que as médias móveis consecutivas são geralmente altamente correlacionadas. Cada ponto em um gráfico de média móvel uniformemente ponderada. Comumente chamado gráfico de média móvel. Representa a média de um número especificado dos meios de subgrupo mais recentes. Cada ponto de um gráfico de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) representa uma média ponderada das médias do subgrupo mais recente. Você também pode produzir gráficos de controle com o SQC Menu System. Southern Research Station Autor (es): van Deusen, Paul C. Data: 2001 Fonte: In: Reams, Gregory A. McRoberts, Ronald E. Van Deusen, . 2001. Actas do segundo simpósio anual de inventário e análise florestal 2000 17-18 de outubro Salt Lake City, UT. Gen. Tech. Rep. SRS-47. Asheville, NC: Departamento de Agricultura dos EUA, Serviço Florestal, Estação de Pesquisa do Sul. Pp. 90-93 ID Estação: - Resumo Existem muitos estimadores possíveis que poderiam ser usados ​​com dados de inventário anual. A média móvel de 5 anos foi selecionada como um estimador padrão para fornecer resultados iniciais para os estados que possuem dados de inventário anual disponíveis. Os objetivos do usuário para estas estimativas são discutidos. As características de uma média móvel são delineadas. Mostra-se que as características de média móvel não coincidem sempre com os objetivos do usuário. São propostos estimadores alternativos que podem ter características mais desejáveis ​​do que a média móvel simples. Citação: van Deusen, Paul C. 2001. Alternativas para a média móvel. Em: Reams, Gregory A. McRoberts, Ronald E. Van Deusen, Paul C. eds. 2001. Actas do segundo simpósio anual de inventário e análise florestal 2000 17-18 de outubro Salt Lake City, UT. Gen. Tech. Rep. SRS-47. Asheville, NC: Departamento de Agricultura dos EUA, Serviço Florestal, Estação de Pesquisa do Sul. Pp. 90-93. Solicitando publicações Você pode solicitar cópias impressas de nossas publicações através do nosso sistema de pedidos de publicação. Anote a publicação que deseja solicitar e visite nosso Site de Pedidos de Publicação. Notas de Publicação Este artigo foi escrito e preparado por funcionários do Governo dos EUA no horário oficial, estando, portanto, no domínio público. Nossas publicações on-line são digitalizadas e capturadas usando o Adobe Acrobat. Durante o processo de captura podem ocorrer alguns erros tipográficos. Entre em contato com o webmaster do SRS se detectar algum erro que torne esta publicação inutilizável. Para ver este artigo, faça o download da versão mais recente do Adobe Acrobat Reader. Ver MACMA1 na Biblioteca de amostras SAS / QC O exemplo anterior ilustra como você pode criar gráficos de média móvel usando dados brutos (medições de processo). Contudo, em muitas aplicações os dados são fornecidos como estatísticas de resumo de subgrupos. Este exemplo ilustra como você pode usar a instrução MACHART com dados desse tipo. O seguinte conjunto de dados (CLIPSUM) fornece os dados do exemplo anterior em forma resumida: A lista de CLIPSUM é mostrada na Figura 21.3. Há exatamente uma observação para cada subgrupo (observe que os subgrupos ainda estão indexados por DAY). A variável GAPX contém as médias do subgrupo, a variável GAPS contém os desvios padrão do subgrupo ea variável GAPN contém os tamanhos de amostra do subgrupo (estes são todos os cinco). O conjunto de dados CLIPSUM Figura 21.3: Conjunto de dados de resumo CLIPSUM Você pode ler este conjunto de dados especificando-o como um conjunto de dados HISTORY na instrução PROC MACONTROL, da seguinte maneira: O gráfico de média móvel resultante é mostrado na Figura 21.4. Como a opção LINEPRINTER é especificada na instrução PROC MACONTROL, a saída da impressora de linha é produzida. O asterisco () especificado em aspas simples após a variável de subgrupo indica o caractere usado para plotar pontos. Esse personagem deve seguir um sinal de igualdade. Observe que GAP não é o nome de uma variável SAS no conjunto de dados, mas é, em vez disso, o prefixo comum para os nomes das três variáveis ​​SAS GAPX, GAPS e GAPN. O sufixo caracteres X. S. E N indicam a média. desvio padrão . E tamanho da amostra. respectivamente. Assim, você pode especificar três variáveis ​​de resumo de subgrupos em um conjunto de dados HISTÓRICO com um único nome (GAP), que é referido como o processo. As variáveis ​​GAPX, GAPS e GAPN são todas necessárias. O nome DAY especificado após o asterisco é o nome da variável de subgrupo. Em geral, um conjunto de dados de entrada HISTÓRICO usado com a instrução MACHART deve conter as seguintes variáveis: subgrupo variável subgrupo variável média subgrupo desvio padrão variável subgrupo variável de tamanho da amostra Além disso, um conjunto de dados de entrada HISTÓRICO utilizado com a instrução MACHART deve conter as seguintes variáveis: , Os nomes das variáveis ​​de tamanho médio, desvio padrão e tamanho do subgrupo devem começar com o nome do processo especificado na instrução MACHART e terminar com os caracteres de sufixo especiais X. S. e n . respectivamente. Se os nomes não seguirem esta convenção, você pode usar a opção RENAME na instrução PROC MACONTROL para renomear as variáveis ​​para a duração da etapa de procedimento MACONTROL. Em resumo, a interpretação do processo depende do conjunto de dados de entrada. Se os dados brutos são lidos usando a opção DATA (como no exemplo anterior), processo é o nome da variável SAS que contém as medições do processo. Se os dados de resumo forem lidos usando a opção HISTORY (como neste exemplo), process é o prefixo comum para os nomes das variáveis ​​que contêm as estatísticas de resumo. Para obter mais informações, consulte 34HISTORY Data Set34. 13 13