Gráfico De Control Del Promedio Móvil Ponderado Exponencialmente Multivariado

El Promedio Móvil Ponderado Exponencialmente (EWMA) es una estadística para monitorear el proceso que promedia los datos de una manera que da menos y menos peso a los datos a medida que son eliminados en el tiempo. Comparación del diagrama de control de Shewhart y las técnicas del diagrama de control de EWMA Para la técnica de control de gráficos de Shewhart, la decisión sobre el estado de control del proceso en cualquier momento (t) depende únicamente de la medición más reciente del proceso y, El grado de veracidad de las estimaciones de los límites de control a partir de datos históricos. Para la técnica de control EWMA, la decisión depende de la estadística EWMA, que es un promedio exponencialmente ponderado de todos los datos anteriores, incluyendo la medición más reciente. Mediante la elección del factor de ponderación (lambda), el procedimiento de control EWMA puede hacerse sensible a una deriva pequeña o gradual en el proceso, mientras que el procedimiento de control Shewhart sólo puede reaccionar cuando el último punto de datos está fuera de un límite de control. Definición de EWMA La estadística que se calcula es: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Donde (mbox 0) es la media de los datos históricos (objetivo) (Yt) es la observación en el tiempo (t) (n) es el número de observaciones a monitorear incluyendo (mbox 0) (0 Interpretación del gráfico de control EWMA El rojo Puntos son los datos en bruto la línea irregular es la estadística EWMA con el tiempo. El gráfico nos dice que el proceso está en control porque todos (mbox t) se encuentran entre los límites de control. No obstante, parece que hay una tendencia hacia arriba durante los últimos 5 Alipour, H. Noorossana, R. Int. J Adv Manuf Technol (2010) 48: 1001 (en inglés). Las tablas de control multivariadas tradicionales, como las gráficas de control de los hoteles 2 y T 2, están diseñadas para monitorear los vectores de características de calidad variable, aunque en ciertas situaciones los datos se expresan en Términos lingüísticos y, en estas circunstancias, las tablas de control multivariadas variables o de atributo no son opciones adecuadas para fines de monitoreo. Las tablas de control multivariadas difusas, tales como los difusos Hotellings T 2, podrían considerarse herramientas eficientes para superar los problemas de las observaciones lingüísticas. El propósito de este trabajo es desarrollar una gráfica de control de media móvil ponderada exponencialmente multivariada difusa (F-MEWMA). En este trabajo, el control de calidad estadístico multivariado y la teoría de conjuntos difusos se combinan para desarrollar el método propuesto. Los conjuntos difusos y la lógica borrosa son poderosas herramientas matemáticas para modelar sistemas inciertos en la industria, la naturaleza y la humanidad. A través de un ejemplo numérico, se comparó el rendimiento de la tabla de control propuesta con el gráfico de control difuso de Hotellings T 2. Los resultados indican un rendimiento uniformemente superior del gráfico de control F-MEWMA sobre el gráfico de control de Hotellings T 2. Palabras clave Gráficos de control multivariable Teoría de conjuntos difusos Tabla de control multivariante difusa Valor representativo T 2 Media móvil ponderada exponencial multivariante Referencias Linna KW, Woodall WH (2001) El rendimiento de las gráficas de control multivariado en presencia de error de medida. J Qual Technol 33: 349355 Google Académico Mason RL, Champ CW, Tracy ND, Wierda SJ, Young JC (1997) Evaluación de técnicas de control de procesos multivariantes. J Qual Technol 29: 140143 Google Académico Mason RL, Chou Y-M, Young JC (2001) Aplicando la estadística de Hotellings T 2 a los procesos por lotes. J Qual Technol 33: 466479 Google Académico Montgomery DC (2001) Introducción al control estadístico de la calidad. Wiley, Nueva York Google Scholar Taleb H, Liman M, Hirota K (2006) Multivariable fuzzy multinomial control chart. QTQM 3 (4): 437453 Google Académico Información sobre derechos de autor Springer-Verlag London Limited 2009 Autores y afiliaciones Hossein Alipour 1 Autor de correo electrónico Rassoul Noorossana 2 1. Ciencia y rama de investigación Universidad Islámica Azad Teherán Irán 2. Departamento de Ingeniería Industrial Universidad de Ciencia y Tecnología de Irán Tehran Iran Acerca de este artículo Imprimir ISSN 0268-3768 Online ISSN 1433-3015 Nombre del editor Springer-VerlagA Muestra multivariable EWMA Control Chart Technometrics vol. 53 número 1 - Febrero 2011 Resumen: Este resumen se basa en el resumen de los autores. Este artículo presenta una nueva metodología multivariable de control de procesos estadísticos para el monitoreo de parámetros de localización. La metodología adapta una prueba de signos multivariante, incorporando el control del promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) en la prueba de signos ponderados para producir una contraparte no paramétrica a la EWMA multivariable habitual. Cuando la distribución del proceso proviene de la clase de dirección elíptica, se puede usar un modelo de cadena de Markov para generar un gráfico de control. Este cuadro de control es rápido y fácil de producir y detecta cambios de proceso muy eficientemente. Dos ejemplos demuestran las ventajas de los gráficos de control utilizando datos reales de la fabricación. (EWMA) Cadenas de Markov Cadenas de control multivariable Parámetro de localización Proceso de fabricación Métodos no paramétricos Control del proceso estadístico (SPC)