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 Usando esquemas geométricos de control de media móvil ponderados exponencialmente Poisson en un entorno de producción compuesto de Poisson Ching-Wen Chen National Kaohsiung Primera Universidad de Ciencia y Tecnología, Kaohsiung, Taiwán Recibido el 28 de marzo de 2010. Revisado el 14 de febrero de 2012. Aceptado el 16 de abril de 2012. Disponible Online 25 Abril 2012. Resumen En este estudio, la variable a controlar en el tiempo es el número de defectos, mientras que la distribución subyacente de defectos es la distribución geométrica de Poisson, una distribución de Poisson compuesta por una distribución geométrica. Para el control del proceso de producción, se aborda el esquema de control de la media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) basado en el proceso geométrico de Poisson. El rendimiento del esquema de control EWMA se evalúa no sólo por longitudes de ejecución promedio controladas y fuera de control (ARL), sino también por momentos más altos de la distribución de longitud de ejecución (RL). Las propiedades de distribución de longitud de ejecución se pueden obtener de la matriz de transición de probabilidad y se implementan utilizando los programas informáticos desarrollados en este estudio. Con la ARL apropiada y la varianza de RL seleccionada, cualquier pequeño cambio en la media se puede detectar a través del esquema geométrico de control de Poisson EWMA. Palabras clave Compuesto Distribución Poisson Distribución geométrica de Poisson Promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) Método de la cadena de Markov Longitud media del trayecto (ARL) Tabla 2. Fig. En ciertos procesos de producción, es necesario o más conveniente utilizar el recuento de defectos o la conformidad por unidad de medida para indicar si un proceso de producción está en control o no . Los recuentos de este tipo son a menudo bien ajustados por una distribución de Poisson. En este trabajo se desarrollan tres gráficos de control de promedio móvil ponderado exponencialmente modificado (EWMA) para monitorear los recuentos de Poisson. La longitud de ejecución promedio (ARL) y la función de probabilidad de la longitud de ejecución de estos gráficos de control modificados se pueden calcular exactamente usando resultados de la teoría de la cadena de Markov. Se demuestra que estos gráficos de control modificados son generalmente superiores que el diagrama de control de Shewhart basado en la consideración de ARL. Se proporcionan tablas de ARLs en control de estas cartas de control modificadas para ayudar a la implementación de estas cartas de control modificadas. Se discute la implementación y el diseño de estas cartas de control EWMA. El uso de estas cartas de control EWMA modificadas se ilustra con un ejemplo. Artículo Enero 1990 Mostrar el resumen Ocultar el resumen RESUMEN: Los registros automatizados de salud pública proporcionan los datos necesarios para la rápida detección de brotes. Se desarrolla un plan adaptativo de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) para señalar incidencia inusualmente alta cuando se monitorea una serie temporal de recuentos de enfermedades diarias no homogéneas. Un modelo de regresión transicional de Poisson se utiliza para ajustar la tendencia de fondo / esperada en los conteos y proporciona pronósticos de un día de anticipación para el siguiente recuento de días. Se controlan las salidas de los conteos de sus pronósticos. El documento describe un enfoque para mejorar las señales de datos de brote temprano mediante el ajuste dinámico de los pesos exponenciales para ser eficiente en la señalización local persistente cambios de lado alto. Hacemos hincapié en las señales de brote en situaciones de estado estacionario, es decir, los cambios que se producen después de que la estadística EWMA se ha ejecutado a través de varios recuentos en control. Artículo completo Artículo Junio 2009 R. S. Sparks Keighley T Muscatello D
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