Mittlerer Bewegungsbereich Spc

Was ist ein MR-Diagramm (Moving Range) Ein MR-Diagramm zeichnet den Bewegungsbereich im Laufe der Zeit auf, um die Prozessvariation für einzelne Beobachtungen zu überwachen. Verwenden Sie das MR-Diagramm, um die Prozessvariation zu überwachen, wenn es schwierig oder unmöglich ist, Messungen in Untergruppen zu gruppieren. Dies geschieht, wenn Messungen teuer sind, ist das Produktionsvolumen gering, oder die Produkte haben eine lange Zykluszeit. Wenn Daten als einzelne Beobachtungen gesammelt werden, können Sie die Standardabweichung für jede Untergruppe nicht berechnen. Der Bewegungsbereich ist ein alternativer Weg, um die Prozessvariation zu berechnen, indem man die Bereiche von zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Beobachtungen berechnet. Beispiel eines MR-Diagramms Zum Beispiel möchte ein Krankenhaus-Administrator verfolgen, ob die Variabilität in der Zeitspanne für die Durchführung der ambulanten Hernienchirurgie stabil ist. Die Punkte variieren zufällig um die Mittellinie und liegen innerhalb der Kontrollgrenzen. Es sind keine Trends oder Muster vorhanden. Die Variabilität in der Zeitspanne für die Durchführung von Hernienchirurgie ist stabil. Kontakt Info Site Search Knowledge Center Verschieben Durchschnittliche Range Charts Moving Average Range Charts sind ein Satz von Kontrollkarten für Variablen Daten (Daten, die sowohl quantitativ als auch kontinuierlich in der Messung, wie zB Eine gemessene Dimension oder Zeit). Das Moving Average Chart überwacht den Prozessort über die Zeit, basierend auf dem Durchschnitt der aktuellen Untergruppe und einer oder mehreren vorherigen Untergruppen. Das Moving Range Chart überwacht die Variation zwischen den Untergruppen im Laufe der Zeit. Die geplante Punkte für ein Moving Average Range Chart, eine Zelle genannt, beinhalten die aktuelle Untergruppe und eine oder mehrere vorherige Untergruppen. Jede Untergruppe innerhalb einer Zelle kann eine oder mehrere Beobachtungen enthalten, muss aber alle gleich groß sein. Seit 1982: Die Kunstwissenschaft zur Verbesserung Ihrer Grundlinie Quality America bietet statistische Prozesssteuerungssoftware sowie Schulungsunterlagen für Lean Six Sigma, Qualitätsmanagement und SPC. Wir begeistern einen kundenorientierten Ansatz und führen in vielen Software-Innovationen, die ständig nach Wegen suchen, um unseren Kunden die besten und kostengünstigsten Lösungen zu bieten. Führungskräfte in ihrem Bereich, hat Quality America Software und Training Produkte und Dienstleistungen für Zehntausende von Unternehmen in über 25 Ländern zur Verfügung gestellt. Copyright-Kopie 2013 Quality America Inc. Kontakt Info-Site-Suche Knowledge Center, wenn ein Moving Average Range Chart verwendet wird Wie bei anderen Kontrollkarten. Moving Average Charts werden verwendet, um Prozesse im Laufe der Zeit zu überwachen. Die x-Achsen sind zeitbasiert, so dass die Charts eine Vorgeschichte des Prozesses zeigen. Aus diesem Grund müssen Sie Daten haben, die zeitlich bestellt sind, die in der Sequenz eingegeben wurden, von der sie generiert wurde. Wenn dies nicht der Fall ist, dann können Trends oder Verschiebungen des Prozesses nicht erkannt werden, sondern stattdessen einer zufälligen (gemeinsamen Ursache) Variation zugeschrieben werden. Moving Average Charts werden in der Regel in unserer SPC-Software zur Erkennung von kleinen Verschiebungen im Prozessmittel verwendet. Es ist wichtig zu wissen, wie man gleitende Durchschnitte verwendet, um kleine Verschiebungen in Ihrem Prozess zu erkennen. Moving Average Charts erkennt Verschiebungen von .5 Sigma zu 2 Sigma viel schneller als Shewhart Charts (i. e X-Bar und Individual-X Charts) mit der gleichen Untergruppengröße. Sie sind jedoch langsamer bei der Erkennung großer Verschiebungen im Prozessmittel. Darüber hinaus können aufgrund der Abhängigkeit von Datenpunkten keine typischen Run-Testregeln verwendet werden. Bewegliche durchschnittliche Diagramme können auch bevorzugt werden, wenn die Untergruppengröße 1 ist. In diesem Fall kann ein alternatives Diagramm das Einzel-X-Diagramm sein. In diesem Fall müssten Sie die Verteilung des Prozesses abschätzen, um die erwarteten Grenzen mit Kontrollgrenzen zu definieren. Der Vorteil von Cusum. EWMA und Moving Average Chart ist, dass jeder geplante Punkt mehrere Beobachtungen enthält, so dass Sie den Central Limit Theorem verwenden können, um zu sagen, dass der Durchschnitt der Punkte (oder der gleitende Durchschnitt in diesem Fall) normal verteilt ist und die Kontrollgrenzen klar definiert sind. Eine weitere Verwendung der Moving Average Charts ist für Prozesse mit bekannten intrinsischen Zyklen, eine Form der Autokorrelation, die die angenommene Unabhängigkeit von Untergruppen verletzt, die für Standard-Shewhart-Kontrollkarten erforderlich sind. Viele Buchhaltungsprozesse und chemische Prozesse passen in diese Kategorie. Wenn Sie in festgelegten Intervallen abtasten und die Zellengröße gleich der Anzahl der Untergruppen pro Zyklus einstellen, dann, wenn Sie das älteste Sample in der Zelle fallen, holen Sie den entsprechenden Punkt im nächsten Zyklus auf. Wenn die zyklische Natur des Prozesses verärgert ist, dann werden die neuen Punkte wesentlich anders sein, was aus Kontrollpunkten hervorgeht. Bewegen des mittleren Amperebereichs Charts können verwendet werden, wenn die Zellengröße weniger als zehn Untergruppen beträgt. Das Moving Average Amp-Sigma-Diagramm kann für jede Zellgröße verwendet werden, ist aber für die Zellengröße zehn oder mehr erforderlich. Seit 1982: Die Kunstwissenschaft zur Verbesserung Ihrer Grundlinie Quality America bietet statistische Prozesssteuerungssoftware sowie Schulungsunterlagen für Lean Six Sigma, Qualitätsmanagement und SPC. Wir begeistern einen kundenorientierten Ansatz und führen in vielen Software-Innovationen, die ständig nach Wegen suchen, um unseren Kunden die besten und kostengünstigsten Lösungen zu bieten. Führungskräfte in ihrem Bereich, hat Quality America Software und Training Produkte und Dienstleistungen für Zehntausende von Unternehmen in über 25 Ländern zur Verfügung gestellt. Copyright kopieren 2013 Quality America Inc.