Moving Average Control Chart Ppt

Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist eine Statistik für die Überwachung des Prozesses, die die Daten in einer Weise, die weniger und weniger Gewicht auf Daten, da sie weiter entfernt werden, in der Zeit. Vergleich von Shewhart-Kontrolldiagramm und EWMA-Kontrolltafel-Techniken Für die Shewhart-Diagrammsteuerungstechnik hängt die Entscheidung über den Zustand der Kontrolle des Prozesses zu irgendeinem Zeitpunkt (t) ausschließlich von der letzten Messung aus dem Verfahren ab, Der Grad der Richtigkeit der Schätzungen der Kontrollgrenzen aus historischen Daten. Für die EWMA-Steuerungstechnik hängt die Entscheidung von der EWMA-Statistik ab, die ein exponentiell gewichteter Durchschnitt aller vorherigen Daten ist, einschließlich der letzten Messung. Durch die Wahl des Gewichtungsfaktors (Lambda) kann die EWMA-Steuerprozedur empfindlich auf eine kleine oder allmähliche Drift in dem Prozess eingestellt werden, während die Shewhart-Steuerprozedur nur dann reagieren kann, wenn der letzte Datenpunkt außerhalb einer Kontrollgrenze liegt. Definition von EWMA Die berechnete Statistik ist: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Wobei (mbox 0) der Mittelwert der historischen Daten (Ziel) (Yt) ist die Beobachtung zur Zeit (t) (n) die Anzahl der zu überwachenden Beobachtungen einschließlich (mbox 0) (0 Interpretation der EWMA - Dots sind die Rohdaten, die gezackte Linie ist die EWMA-Statistik im Laufe der Zeit. Das Diagramm zeigt uns, dass der Prozess in der Steuerung ist, weil alle (mbox t) zwischen den Kontroll-Grenzen liegen. Allerdings scheint es einen Trend nach oben für die letzten 5 Kapitel 8: Cusum EWMA-Diagramme PowerPoint PPT-Präsentation Download-Präsentation Kapitel 8: Cusum EWMA-Diagramme Nachfolgend wird ein Bild / Link zum Download bereitgestellt Download Policy: Der Inhalt der Website wird Ihnen zur Verfügung gestellt Wenn Sie aus irgendeinem Grund nicht in der Lage sind, eine Präsentation herunterzuladen, kann der Herausgeber die Datei von ihrem Server gelöscht haben. Presentation Transcript 1. Kapitel 8: Cusum-EWMA-Diagramme 2. Cusum-Diagramme Shewhart-Diagramme sind nicht immer empfindlich gegenüber Verschiebungen der Parameterwerte Die Cusum-Technik ist empfindlich Wir betrachten Cusum-Diagramme für Änderungen im Mittelwert 3. Cusum-Diagramme Abweichung von einem Referenzwert k Wird Xi k beibehalten, wobei k eine Konstante C1 X1 kC2 (X2k) (X1k) (X2k) C1C3 (X3k) C2 ist. Cm (Xm k) Cm-1 Die Ci-Werte sind als rudimentäre Cusum-Diagramme aufgetragen. Cusum-Diagramme Betrachten Sie ein gewünschtes Niveau eines Prozesses im Mittelwert m0 Wenn der mittlere Output eines Prozesses bleibt, bleibt Xbar bei m0 Bei etwa gleicher Anzahl von Werten oberhalb und unterhalb von m0 5. Beispiel Bei 20 Werten von einem N (0, 1) gefolgt von 20 Werten aus einem N (1, 1) Diese Beobachtungen sind Abtastmittel Null Zuerst werden diese Werte auf einem Shewhart-Diagramm und einem R-Diagramm aufgetragen. Anschließend werden sie auf einem rudimentären Cusum-Diagramm aufgetragen. 8. Anmerkung zum Shewhart-Diagramm Obwohl es zwei Beobachtungen gibt, die etwas hoch erscheinen, wird die Verschiebung nicht erkannt 9. Rudimentärer Cusum Tabelle 10. Hinweise zu rudimentärem Cusum-Diagramm Es gibt keine Steilheit bei den ersten 20 Samples, aber nach den ersten 20 Samples ist die Steilheit definitiv steil. Wenn der Alarmwert (h) 5 ist, wäre ein Aufruf der Aktion auf dem Display signalisiert worden 24. Beobachtung Was ist der geeignete Wert von h 11. Einseitiger Cusum Wir haben über zweiseitige Cusum-Diagramme gesprochen. Zunächst waren Cusum-Diagramme einseitig Eine Variation von Cm S (Xbari k) ist aufgetragen, wobei k der Referenzwert ist Angenommen, es gibt ein Qualitätsniveau m0, das als akzeptabel angesehen wird und ein anderes Niveau m1, das als ablehnbar betrachtet wird. Einseitiger Cusum-Referenzwert kk (m0 m1) / 2 Wenn Cm unter Null fällt, wird auf Null zurückgesetzt Ist die Änderung Cm gt h ein Signal, das das Prozeßmittel auf einen Wert größer als k 13 verschoben hat. Einseitiger Cusum Der richtige Wert von h Liefern Sie ihn auf der ARL Die ARL sollte groß sein, wenn das Prozeßmittel bei m0 stabil ist Das ARL sollte klein sein, wenn das Prozessmittel zu m1 ARL bei m0, L0 ARL bei m1, L1 verschoben ist 14. ARLs für mehrere Cusum-Schemata 15. Beispiel Angenommen, m0 10 und m1 10.4 Gegeben s .6 Finden Sie ein Cusum-Schema, das nahe kommt Zu L0 500 und L1 3 Aus der Tabelle B 1.04 A 2.26 16. Beispiel, Forts. K (10 10.4) / 2 10.2 B.2 SQRT (n) /. 6 n 9.7 10 A h SQRT (10 / .6 2.26 h .43 Zusammenfassung: Nehmen Sie Proben von n 10, und wenn Qm gt .43 das ist Signal, dass der Prozess außer Kontrolle ist. Wenn Qm lt 0, setzen Sie es auf Null 17. Verwenden eines Nomogramms Prozedur Verbinden Sie die gewünschten L0 und L1 Ergebnisse in einem Punkt auf der B-Skala Bestimmen n aus n Bs / ABS (k m0) 2 Normalerweise runden Sie n auf, wenn es nicht leicht über einer ganzen Zahl liegt. Berechnen Sie B mit der gerundeten n 18. Verwenden eines Nomogramms Vorgehen Verbinden Sie den neuen Wert von B mit dem gewünschten Wert auf der L0-Skala. Beachten Sie den Wert auf der L1-Skala Von A Das Cusum-Schema ist nun spezifiziert 19. Verwendung eines Nomogramms Prozedur Alternatives Cusum-Schema erhält man, indem man einen Punkt auf der B-Skala mit dem gewünschten Wert auf der L1-Skala verbindet und den Wert auf der L0-Skala notiert. Der Endwert auf der A-Skala Wird gelesen, was zu einem anderen Cusum-Schema 20 führt. Verwendung eines Nomogramms Verfahren Zwei zusätzliche Cusum-Schemata können durch Rundung von n in die andere Richtung erhalten werden. Es gibt vier Cusum-Schemata. Wählen Sie auf der Basis, wie nahe die Schemata zu den gewünschten ARL-Werten kommen (If N zufällig eine Ganzzahl ist, gibt es nur ein Cusum-Schema) 21. Beispiel Einseitiges Cusum-Schema mit ARL0 400, wenn der Mittelwert 80 (akzeptable Qualität) und ARL1 5 ist, wenn der Mittelwert 100 (ablehnbare Qualität) ist Normal verteilt Standardabweichung ist 20 22. Beispiel, Forts. K (100 80) / 2 90 Verbinden L1 5 und L0 400 Lesen B .722 10 SQRT (n) / 20 .722 n 2,08 Runde n bis 2 10 SQRT (2) / 20 .707 23. Beispiel, Verbinden B .707 und L0 400 Lesen A 3.16 h SQRT (2) / 20 3.16 h 44.69 Zusammenfassung: Berechnen Sie S (Xbari 90). Wenn dieser Wert negativ ist, starten Sie neu. Wenn die Summierung 44,69 überschreitet, ist das Verfahren außer Kontrolle. Die Linie L0 400 und A 3.16 schneidet auch L1 5.2 Das Schema k 90, h 44.69, n 2 ergibt das gewünschte ARL bei m0 80, aber ein etwas schlechteres ARL bei m1 100 25. Beispiel, cont. Alternate Connecting B .707 und L1 5, konnten wir ein Schema gefunden haben, das die ARL bei m1 100 hält, aber L0 300 bei m0 80 26 aufweist. Mehr Alternativen Da n 2,08 und auf 2 abgerundet wurde, wäre ein konservativer Ansatz, runde n bis zu 3 10 SQRT (3) / 20 .866 Verbindung B .866 zu L0 400 h SQRT (n) / s 2,6 h 2,6 ( 20) / SQRT (3) 30.02 27. Beispiel, Forts. Mehr Alternativen Die Linie schneidet L1 3.8, die besser ist als die für ARL bei m0 80 Die Verbindung der Punkte B .866 und L1 5 ergibt eine extrem große ARL bei m1 100 Welches Schema ist das Beste Wahrscheinlich das allererste Schema 28. Erste Beispiel Betrachten Sie Die 40 Werte von N (0, 1), gefolgt von 20 aus N (1,1). Wir sind besorgt über Steigerungen von m0 0 auf m0 1 mit L0 500 Hier n 1 und s 1 B .5 SQRT (1) / 1 .5 A h 4.42 und L1 9.5 (im Vergleich zu 44 auf einem Shewhart-Diagramm) 29. Erstes Beispiel, zweiseitig Angenommen, es handelt sich um Abnahmen auf m2 -1 sowie auf m1 1 Wir haben gerade festgestellt, dass h 4.42 Die ARLs werden 1 / L0 1/500 1/500 mit L0 250 1 / L1 1 / 9.5 1 / 9.5 geben L1 4.75 31. 8-1.2 Der tabellarische oder algorithmische Cusum zur Überwachung des Prozesses Mittel (zweiseitig) Akkumulierte Ableitungen von Das Ziel 0 über dem Ziel mit einer Statistik, C Akkumulieren Ableitungen von dem Ziel 0 unter dem Ziel mit einer anderen Statistik, CC und C - sind einseitige obere und untere Cusums. 32. 8-1.2 Der tabellarische oder algorithmische Cusum zur Prozeßüberwachung Die Statistik wird wie folgt berechnet: Die tabellarischen Cusum-Startwerte sind K der Referenzwert (oder Zulage - oder Slackwert) Überschreitet eine Statistik ein Entscheidungsintervall h, Prozess ist außer Kontrolle geraten. Häufig genommen als h 5 33. 8-1.2 Der tabellarische oder algorithmische Cusum zur Überwachung des Prozesses Mittleres Beispiel 8-1 0 10, n 1. 1 Interessiert am Erfassen einer Verschiebung von 1.0 1.0 (1.0) 1.0 Außerhalb des Kontrollwertes von Das Prozessmittel. 1 10 1 11 k und h 5 5 Die Gleichungen für die Statistik sind dann: 34. 8-1.2 Der tabellarische oder algorithmische Cusum zur Überwachung des Prozesses Beispiel 8-1 Wenn eine Anpassung an den Prozess vorgenommen werden muss, kann dies hilfreich sein Um das Prozessmittel nach der Verschiebung abzuschätzen. Die Schätzung kann aus N, N-Zähler berechnet werden, was die Anzahl der aufeinanderfolgenden Perioden anzeigt, die die Kumulus C oder C - von Null verschieden waren. Beispiel 8-1 Pgs. 411-414 Anmerkung auf Seite 414, der neue Mittelwert wird geschätzt als m0 k C29 / N 10 .5 5.28 / 7 11.25 36. 8-1.2 Der tabellarische oder algorithmische Cusum zur Überwachung des Prozesses Beispiel 8-1 Die cusum-Kontrollkarte zeigt an Ist das Verfahren außer Kontrolle. Der nächste Schritt besteht darin, nach einer zuordenbaren Ursache zu suchen, Korrekturmaßnahmen vorzunehmen und den Cusum bei Null wieder zu initialisieren. Wenn eine Anpassung an den Prozess vorgenommen werden muss, kann hilfreich sein, um das Prozessmittel nach der Verschiebung zu schätzen. 37. 8-2. Das exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittskontrolldiagramm Das exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittskontrolldiagramm, das den Prozess überwacht. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist definiert als wobei 0 lt. 1 ist eine Konstante. Z0 0 (manchmal z0) 38. 8-2.1 Das exponentiell gewichtete gleitende Mittelwertdiagramm Überwachen des Prozesses Mittelwert Die Steuergrenzen für die EWMA-Regelkarte sind L, wobei L die Breite der Regelgrenzen ist. 39. 8-2.1 Das exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittliche Kontrollschema Überwachen des Prozesses Mit zunehmend größer wird der Term 1- (1 -) 2i gegen Null gehen. Dies deutet darauf hin, dass sich die Regelgrenzen nach Ablauf des EWMA-Regelschemas für mehrere Zeiträume auf Steady-State-Werte von 40 einstellen. 8-2.2 Aufbau eines EWMA-Regelschemas Die Auslegungsparameter des Diagramms sind L und. Die Parameter können gewählt werden, um die gewünschte ARL-Leistung zu erzielen. Im allgemeinen 0,05. 0,25 arbeitet in der Praxis gut. L 3 funktioniert einigermaßen gut (vor allem mit dem größeren Wert von L zwischen 2,6 und 2,8 ist sinnvoll, wenn 0,1) Ähnlich wie beim Cusum wirkt das EWMA gut gegen kleine Verschiebungen, reagiert aber nicht so schnell auf große Verschiebungen wie das Shewhart-Diagramm EWMA Ist dem Cusum für größere Verschiebungen oft überlegen, insbesondere wenn gt 0,1 41. Beispiel 8-2 Pgs 428-431 42. Erstes Beispiel in den Anmerkungen zu diesem Kapitel N (0,1) bis N (1,1), 2 - sided, l .2, L 3 Siehe nächste Folie 44. 8-2.4 Robustheit des EWMA bei Nicht-Normalität Wie in Kapitel 5 erläutert, ist das Kontrollschema der Personen empfindlich gegenüber Nicht-Normalität 45. Zuweisungsvorschlag: 8-1, 8-7, 8-15, 8-19Kontrolldiagramme - PowerPoint PPT Präsentation Transcript und Presenters Hinweise 1 Kontrollkarten 2WS02 Industrielle Statistik A. Di Bucchianico 2 Ziele dieser Vorlesung Weiterführende Diskussion (C, p und np-Diagramme) Spezielle Diagramme (Werkzeugverschleißdiagramme, kurzfristige Diagramme) 3 Statistisch versus technisch in der Steuerung Statistisch in der Kontrolle über die Zeit stabil / Vorhersagbar Technisch in der Steuerung innerhalb von Spezifikationen 4 Statistisch in der Kontrolle vs technisch in der Steuerung statistisch kontrollierte Prozess hemmt nur natürliche zufällige Schwankungen (häufige Ursachen) ist stabil ist vorhersehbar können Produkte aus der Spezifikation hervorbringen technisch gesteuerte Prozess führt derzeit Produkte innerhalb Spezifikation müssen nicht stabil sein noch Vorhersehbar 5 Shewhart-Kontrolltafel graphische Darstellung der für die Produktqualität wichtigen Produktmerkmale Obere Kontroll-Limit-Center-Linie Untere Kontroll-Limit 6 Kontroll-Charts 7 Grundprinzipien nehmen Stichproben und berechnen die Statistik, wenn die Statistik oberhalb der UCL oder unterhalb der LCL und dann außerhalb der Kontrolle liegt Signal, wie man Steuergrenzen wählt 8 Bedeutung der Regelgrenzen Grenzwerte bei 3 x Standardabweichung der geplanten Statistik Grundbeispiel UCL LCL 9 Beispieldurchmesser der Kolbenringe Prozeßmittel 74 mm Prozeßstandardabweichung 0,01 mm Messungen über wiederholte Proben von 5 Ringen ergibt 10 Individuelle versus Mittlere Gruppe bedeutet individuelle Beobachtungen 11 Range-Diagramm muss sowohl Mittelwert als auch Varianz überwachen traditionell verwenden Bereich zur Überwachung Varianz Diagramm kann auch auf S oder S2 für normale Verteilung basieren ER d2 ES (Hartleys Konstante) Tabellen existieren bevorzugte Praxis erste Check-Range-Diagramm für Verstöße Der Kontrollgrenzen überprüfen Sie dann das mittlere Diagramm 12 Entwurfsregelkarte Probengröße Größere Probengröße führt zu einer schnelleren Erkennung Einstellung Kontrolle Grenzen Zeit zwischen Proben Probe häufig wenige Elemente oder Probe selten viele Elemente Auswahl der Messung 13 Rationale Untergruppen, wie müssen Proben ausgewählt werden, wählen Sie Stichprobenhäufigkeit So daß, wenn eine spezielle Ursache zwischen der Untergruppenvariation auftritt, die maximale Variation innerhalb der Untergruppe minimal ist. 14 Strategie 1 führt zu einer genauen Schätzung der maximalen Unterschiede zwischen der Untergruppenvariation minimiert die Variationsunterschiede innerhalb der Untergruppe 15 Strategie 2 erkennt im Gegensatz zur Strategie 1 auch temporäre Änderungen des Prozessmittelprozesses 16 Phase I (Initialstudie) in der Kontrolle (1) 17 Phase I (Initialstudie) in der Kontrolle (2) 18 Phase I (Erststudie) nicht in Kontrolle 19 Versuch gegen Kontrolle, wenn Prozess gestartet werden muss und keine relevanten historischen Daten verfügbar sind, dann schätzen und. Oder R aus Daten (Versuch oder Erststudie), wenn Punkte außerhalb der Kontrollgrenzen liegen, dann eventuell die Kontrollgrenzen nach der Kontrolle überarbeiten. Suchen Sie nach Mustern, wenn relevante historische Daten auf und. (1) Zyklisches Muster, drei Pfeile mit unterschiedlichem Gewicht 21 Kontrolldiagramme (2) Trend, Verlauf von Pin 22 Kontrolldiagramm (3) Verschobenes Mittel , Angepasste Höhe Dartec 23 Kontrolldiagrammmuster (4) Ein Muster kann eine Erklärung der Ursache Zyklisch geben. Verschiedene Pfeile, unterschiedliche Gewichtung Trend. Verlauf der Pin Verschoben Mittelwert. Justiert Höhe Dartec Annahme eine Ursache kann durch ein Muster überprüft werden Die Feder eines Pfeils ist beschädigt. Ausreißer unterhalb 24 Phase II Kontrolle auf Standard (1) 25 Phase II Kontrolle auf Standard (2) 26 Läufe und Zonenregeln, wenn die Beobachtungen innerhalb der Kontrollgrenzen liegen, dann kann es sich trotzdem um statistisch nicht kontrollierte Muster (Läufe, zyklisches Verhalten) handeln, Kann auf besondere Ursachen hindeuten Beobachtungen nicht ausfüllen Raum zwischen den Kontroll-Grenzen zusätzliche Regeln zu beschleunigen Erkennung von besonderen Ursachen Western Electric Handbook Regeln 1 Punkt außerhalb 3-Limits 2 von 3 aufeinander folgenden Punkten außerhalb 2.-Limits 4 von 5 aufeinander folgenden Punkten außerhalb 1. - Grenzt 8 aufeinanderfolgende Punkte auf einer Seite der Mittellinie zu viele Regeln führt zu zu hoher falscher Alarmrate 27 (keine Transkript) 28 Warngrenzen Überfahrt 3. - limits liefert Alarm manchmal Warnung Grenzen durch Hinzufügen von 2.-Limits kein Alarm aber Sammeln von zusätzlichen Informationen durch Einstellen der Zeit zwischen dem Entnehmen von Proben und / oder Einstellen der Probengröße Warngrenzen Erhöhung der Erkennungsleistung des Steuerungsdiagramms 29 Erfassungsmessstabherstellung Mittelwert 1000 mm, Standardabweichung 0,2 mm Mittelwertverschiebungen von 1000 mm bis 0,3 mm, wie lange es dauert Kontrollschaubildsignale 30 Leistung von Kontrollkarten, ausgedrückt in Zeit - und Alarmzeit (Lauflänge) zwei Arten in der Kontrollstrecke Laufzeit außerhalb der Kontrollstrecke 31 Statistische Kontroll - und Kontrolldiagramme Statistische Kontrollbeobachtungen werden normalerweise mit Mittelwerten verteilt. Und Varianz 2 sind unabhängig von der (statistischen) Steuerung Veränderung der Wahrscheinlichkeitsverteilung Beobachtung innerhalb von Steuerungsgrenzen Prozess wird als in der Kontrolle Beobachtung außerhalb Kontrolle Grenzen Prozess gilt als Out-of-Control 32 In-Kontrolle Lauflänge Prozess ist in statistischer Kontrolle kleine Wahrscheinlichkeit, dass Prozess geht über 3. Grenzen (trotz der Kontrolle) - falsche Alarmlauflänge ist das erste Mal, dass Prozess geht über 3. Grenzen Vergleich mit Typ-I-Fehler 33 Out-of-Control-Lauflänge Prozess ist nicht In der statistischen Kontrolle erhöhte Wahrscheinlichkeit, dass Prozess über 3. Grenzen (trotz der Kontrolle) gehen wird - echte Alarme laufen Länge ist das erste Mal, dass der Prozess geht über 3 Sigma-Grenzen, bis Steuerkarten Signale, machen wir Typ-II-Fehler 34 Metriken für den Betrieb Längen Längen sind Zufallsvariablen ARL Durchschnittliche Lauflänge SRL Standardabweichung der Lauflänge 35 Lauflängen für Shewhart Xbar-Diagramm in Steuerung p 0.0027 Zeit bis zum Alarm folgt geometrischer Verteilung Mittelwert 1 / p 370.4 Standardabweichung ((1-p)) / P 369.9 36 Geometrische Verteilung 37 Numerische Werte Shewhart-Diagramm für Mittelwert (n1) Einzelschichtverschiebung 38 Skala in Statgraphics Sind unsere Berechnungen falsch. 39 Stichprobengröße und Lauflängen Erhöhung der Probengröße entsprechende Kontrollgrenzen dieselbe Kontrolle der Kontrolllänge Laufzeitverkürzung der Kontrollleerlauflänge 40 Numerische Werte Shewhart-Diagramm für Mittelwert (n5) Einzeländerung der Standardabweichung (- c) 41 Führt Regeln durch Und die Lauflängen in der Kontrollstrecke verringern sich (warum) die Auslauflauflänge sinkt (warum) 42 Leistung Shewhart-Diagramm Laufzeit in der Steuerung OK Out-of-Control Lauflänge OK für Verschiebungen 2 Standardabweichungsgruppe durchschnittlich Schlecht für Verschiebungen durchschnittliche Extra-Run-Tests Abnahme der Kontroll-Länge Abnahme der Kontrolle außerhalb der Kontrolle 43 CUSUM Chart-Plot kumulative Summen der Beobachtung 44 CUSUM-Tabellenform übernehmen Daten normalverteilt mit bekannten Einzelbeobachtungen 45 Auswahl K und HK ist Referenzwert (Zulage, ) C misst kumulative Aufwärtsabweichungen von 0K C - kumulative Abwärtsabweichungen von 0-K für schnelle Erkennung des Änderungsprozesses Mittelwert 1 K 0- 1 H5 ist eine gute Wahl 46 CUSUM V-Maske UCL CL Änderungspunkt LCL 47 Nachteile V-Maske Nur für zweiseitige Schemata Kopfstart kann nicht realisiert werden Reichweite der Arme V-Maske unklare Interpretationsparameter (Winkel. ) Nicht gut bestimmt 48 (keine Transkription) 49 Rationale Untergruppen und CUSUM-Erweiterung zu Proben ersetzen. Durch / n im Gegensatz zu Shewhart-Diagramm. CUSUM arbeitet am besten mit Einzelpersonen 50 Kombinationen von CUSUM-Diagrammen, die für kleine Verschiebungen geeignet sind (CUSUM-Diagramme sind den Shewhart-Diagrammen für große Verschiebungen gleichwertig) (1.5) Benutzen Sie beide Diagramme gleichzeitig mit 3.5 Kontrollgrenzen für Shewhart-Diagramm 51 Headstart (Fast Initial Response) Prozeßvorgang ist sinnvoll, wenn Prozeßmittel bei Neustart bei Sollwertvorgabe C0 und C-0 ungleich Null ist (oft H / 2), wenn Prozeß gleich dem Zielwert 0 ist, dann kehren CUSUMs schnell zu 0 zurück, wenn Prozeßmittel tut Nicht gleicher Zielwert 0, dann schnellerer Alarm 52 CUSUM für Variabilität definieren Yi (Xi-0) /. (Standardisieren) define Vi (Yi-0.822) /0.349 CUSUMs für Variabilität sind 53 Exponential gewichtet Moving Average Chart gute Alternative für Shewhart-Charts in (CUSUM) ist eher unempfindlich gegenüber Nicht-Normalität 54 (No Transcript) 55 (No Transcript) 56 Warum Kontrollkarten für Attributdaten, um Prozess / Produkt zu sehen Über mehrere Merkmale für Merkmale, die logisch auf einem Klassifizierungsmaßstab der Maßnahme NB definiert sind Verwenden Sie variable Diagramme, wann immer möglich 57 Kontrollkarten für Attribute Attribute sind Merkmale, die eine abzählbare Anzahl möglicher Ergebnisse haben. Drei weit verbreitete Kontrolltafeln für Attribute p-chart Fraktion nicht-konformen Items c-chart Anzahl der nicht-konformen Items u-chart Anzahl der nicht-konformen Items pro Einheit Für Attribute genügt nur ein Diagramm (warum). 58 p-chart Anzahl fehlerhafter Produkte binomisch verteilter Stichprobenanteil der nicht-konformen Mittelabweichung 59 p-Chart Durchschnitt der Stichprobenanteile Fraktion Nonkonforme Kontrolldiagramm 60 Annahmen für p-Diagramme sind Fehler oder nicht Fehler (konform oder nicht konform) Von n wiederholten Versuchen / Einheiten Wahrscheinlichkeit p von Nichtkonformität konstante Versuche sind unabhängig voneinander 61 c-chart Zählt die Anzahl der Nicht-Übereinstimmungen in der Stichprobe. Jede nicht konforme Position enthält mindestens eine Nichtkonformität (vgl. P-Diagramm). Jede Probe muss vergleichbare Chancen für Nichtkonformitäten aufweisen. Basierend auf der Poisson-Verteilung Prob (nonconf. K) 62 c-chart Poissonverteilung meanc und Varianzc Kontrollgrenzen für Abweichungen ist die durchschnittliche Anzahl der Abweichungen in der Stichprobe 63 u-chart überwacht die Anzahl der Nichtkonformitäten pro Einheit. N ist die Anzahl der kontrollierten Einheiten pro Stichprobe c ist die Gesamtzahl der Abweichungen Kontrolltabelle für die durchschnittliche Anzahl der Abweichungen pro Einheit 64 Bewegungsreichweite Diagrammnutzung, wenn die Stichprobengröße 1 Angabe des Spreizbewegungsbereichs ist Situations automatisierte Inspektion aller Einheiten geringer Produktion Rate kostspielige Messungen wiederholte Messungen unterscheiden sich nur wegen Laborfehler 65 Bewegungsreichweite Diagrammberechnung des Bewegungsbereichs d2, D3 und D4 sind Konstanten abhängig Anzahl der Beobachtungen Einzelmessungen Bewegungsbereich 66 Beispiel Viskosität der Flugzeuggrundierung Farbe 67 Viskosität des Flugzeuggrunds Malen Sie seit einer Bewegung Bereich wird berechnet aus n2 Beobachtungen, d21.128, D30 und D43.267 CC für Personen CC für bewegten Bereich 68 Viskosität der Flugzeug Grundierung Farbe X MR 69 (keine Transkript) 70 Werkzeug Verschleiß Chart bekannt Trend ist entfernt (Regression) Trend ist erlaubt Bis maximale Schrägregelgrenzen USL UCL zurücksetzen LCL LSL 71 (keine Transkription) 72 Fallstricke schlechtes Messsystem schlechte Unterkonfiguration Autokorrelation falsche Qualitätskennlinie Musteranalyse an Einzelpersonen / Bewegungsbereich zu viele Laufprüfungen zu niedrig Erfassungsleistung (ARL) ist kein geeignetes Werkzeug (Kleine ppms, Vorfälle. ) Verwechseln die Standardabweichung des Mittelwerts mit einzelnen PowerShow ist eine führende Präsentation / Slideshow-Sharing-Website. 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