El CUSUM y EWMA Head-to-Head Hawkins, Douglas M. Wu, Qifan (Taylor & Francis ASQ) Universidad de Minnesota, Minneapolis, MN Calidad Ingeniería vol. 26 Nº 2 QICID:. 36768 de abril de 2014 pp 215-222 Lista 10,00 5,00 miembros por un tiempo limitado, ACCESO A ESTE CONTENIDO ES GRATIS Tendrá que ser firmado Nuevo en ASQ Registro aquí.. Artículo Resumen Este resumen se basa en el resumen los autores. La suma acumulativa (CUSUM) y los gráficos de control de movimiento (EWMA) promedio ponderado exponencialmente son alternativas a la carta Xbarra. El CUSUMs óptimo teórico sugiere que debería superar el EWMA para detectar cambios persistentes, pero los profesionales de la vieja creencia de que los dos realizan casi por igual. Cada incluya también las decisiones de diseño en el probable cambio en el proceso. En este artículo se cuantifica el efecto de estas opciones, y concluye que, aunque el CUSUM supera a la EWMA en el cambio para el cual fue diseñada cada uno, si el desplazamiento real es menor que la utilizada en el diseño, la EWMA puede responder más rápido. Palabras clave gráfico de Suma acumulativa de control (CUSUM) ponderado exponencialmente mover los gráficos de control promedio (EWMA) ponderado exponencialmente en movimiento (EWMA) Diseño de cartas gráficas de control de control de control de promedio estadístico de procesos (SPC) El estado estable processesExclusive Descargas amp contenido de las cartas del control ASQ para Poisson recuento de datos con diferentes tamaños de muestra Resumen: Este resumen se basa en el resumen los autores. La capacidad de control acumulativo suma (CUSUM) y móviles gráficos de control (EWMA) de forma exponencial al valor promedio ponderado para detectar aumentos en la tasa de Poisson se evalúa mediante el cálculo del rendimiento promedio de longitud de secuencia de estado estacionario de las cartas físicas. Los resultados indican el gráfico CUSUM es el mejor en la supervisión Poisson recuento de datos en el desplazamiento fuera de control cuando el tamaño de la muestra varía al azar. Además, se propone un método EWMA que tiene un buen rendimiento de ARL de estado estacionario. Cualquier persona con una suscripción, incluyendo a los miembros del sitio y Enterprise, puede acceder a este artículo. O Otras formas de acceder a contenido: Ingreso Ingreso ASQ ASQ como miembro pleno. Disfrutar de todos los beneficios de los miembros de ASQ incluido el acceso a muchos artículos en línea. Suscribirse a Revista de Calidad Tecnología de Acceso de éste y todos los artículos en línea Revista de tecnología de calidad. Youll también recibir la versión impresa por correo. Temas: Control estadístico de procesos (SPC) Palabras clave: Duración media de ejecución (ARL), acumulativa gráfico de control de suma (CUSUM), ponderado exponencialmente mover esquemas medios de control (EWMA), control estadístico de procesos (SPC), la distribución de Poisson, el tamaño de la muestra, en estado estacionario procesos Autor: Ryan, Anne G. Woodall, William H. Revista: Journal of Quality TechnologyShould ponderado exponencialmente gráficos cambiantes de promedios y acumulados suma de dinero se utiliza con Shewhart Límites de Reynolds, Marion R. Jr. Stoumbos, Zachary G. (2005, ASA / ASQ ) Instituto Politécnico de Virginia y la Universidad Estatal, Blacksburg, VA Universidad de Rutgers, Piscataway, NJ Technometrics vol. 47 Nº 4 QICID:. 20251 de noviembre de de 2005 pp 409-424 Lista de miembros 10.00 5.00 Este artículo no está disponible en línea. Póngase en contacto con nosotros para recibir una exploración del archivo, en formato PDF. Nuevo para registrar ASQ AQUÍ. Artículo Resumen Este resumen se basa en los autores abstract. It a menudo se recomienda que exponencialmente ponderado promedio mover esquemas de control (EWMA) y gráficos de control de suma acumulativa (CUSUM) utilizarse en combinación con los gráficos de Shewhart para detectar rápidamente tanto grandes como pequeños cambios de parámetros. El problema de la monitorización de procesos se considera cuando se está observando una variable de proceso continua con el fin de detectar cambios pequeños o grandes, ya sea en el proceso de media o la desviación estándar de proceso. Se muestra que una combinación gráfico CUSUM EWMA o basan en medias de la muestra y al cuadrado de las desviaciones de destino realiza de manera más eficaz que otras combinaciones que carecen de esta base, y que es tan eficaz como las combinaciones que incluían el gráfico Shewhart. Palabras clave Tiempo promedio para señalar, acumulativa tabla de control de suma (CUSUM), ponderado exponencialmente mover esquemas medios de control (EWMA), Monitoreo, la variabilidad del proceso, gráficos de control Shewhart, control estadístico de procesos (SPC), processesCusum y EWMA gráficos de estado estacionario para la detección de Cambios pequeños en el proceso de gráficos de control Shewart pueden no ser lo suficientemente sensible para detectar cambios pequeños en la media del proceso. Cuando se requiere una mayor sensibilidad, considere el uso de la gráfica CUSUM o EWMA. Suma acumulativa (Gráfico CUSUM) Un gráfico CUSUM representa gráficamente la suma acumulada de las desviaciones de la muestra sucesiva significa partir de un blanco. Cuando se ejecuta un gráfico CUSUM en el QI macros, las macros se le pedirá un valor objetivo. El Cusum analiza la variación de valor objetivo que buscan los cambios acumulativos lejos de la línea central. Aquí es un ejemplo de los mismos datos representados mediante un XmR y un gráfico CUSUM. Observe cómo el gráfico Cusum identifica más rápida y claramente el cambio de proceso. Exponencial media móvil ponderada (EWMA) Esta gráfica de EWMA representa los promedios móviles de datos y asigna pesos que disminuyen exponencialmente desde el presente al pasado. Como resultado, los valores promedio están influenciados por más puntos de datos recientes que puntos mayores. Cuando se ejecuta un gráfico EWMA en el QI macros, las macros se le pedirá un peso entre 0 y 1. El valor por defecto es 0.2. Aquí está un ejemplo de un gráfico EWMA y el gráfico XmR dibujar usando los mismos datos. Tanto el gráfico CUSUM y EWMA Gráfico pueden encontrarse en el QI Macros menú desplegable debajo de los gráficos de control. Crear estos gráficos y diagramas en cuestión de segundos utilizando QI Macros para Excel. Abstract Se sabe que tanto el óptimo exponencial móvil ponderado suma promedio (EWMA) y acumulativa (CUSUM) gráficos de control se basan en un delta valor de referencia determinado, el cual, para el CUSUM, es la magnitud de un cambio en la media a detectar rápidamente. En este artículo se propone una carta EWMA generalizada (GEWMA), que no dependa de delta para detectar el desplazamiento medio. Comparamos teóricamente el gráfico de control GEWMA con la EWMA óptima, CUSUM y los gráficos de control de la razón de verosimilitud generalizada (GLR). Los resultados de la comparación en la que el en-el control de tirada media se aproxima al infinito muestran que el gráfico de control GEWMA es mejor que la carta EWMA óptima en la detección de un cambio medio de cualquier tamaño y también es mejor que el gráfico de control CUSUM en la detección de la significa cambio que no está en el intervalo (0.7842delta, 1.3798delta). Por otra parte, el gráfico de control GLR tiene el mejor rendimiento en la detección de desplazamiento medio entre los cuatro gráficos de control, excepto cuando se detecta un delta desplazamiento medio en particular, cuando el control de la longitud en promedio de carreras tiende a infinito. Fechas Disponible por primera vez en el artículo de información del proyecto Euclides: 12 Marzo de 2004 Enlace permanente a este documento projecteuclid. org/euclid. aos/1079120139 Digital Object Identifier doi: 10.1214 / AM / 1079120139 Cita Han, Dong Tsung, Fugees. Una carta EWMA generalizada y su comparación con los esquemas óptimos EWMA, CUSUM y GLR. Ana. Estadístico. 32 (2004), núm. 1, 316--339. doi: 10.1214 / AM / 1079120139. projecteuclid. org/euclid. aos/1079120139. Referencias cita Exportar Baxley, R. V. Jr. (1995). Una aplicación de gráficos de control de intervalo de muestreo variable. Journal of Quality Technology 27 275--282. Crowder, S. V. (1987). Un método sencillo para el estudio de las distribuciones de longitud de ejecución de gráficos de promedio móvil ponderado exponencialmente. Technometrics 29 401--407. Mathematical Reviews (MathSciNet): MR918526 Crowder, S. V. (1989). Diseño de esquemas de promedio móvil ponderado exponencialmente. Journal of Quality Technology 21 155--162. Gupta, S. S. (1963). integrales de probabilidad de t multivariado normal y multivariado. Ana. Mates. Estadístico. 34 792--828.Hawkins, D. M. y D. Olwell, H. (1998). Gráficas suma acumulativa y la cartografía para mejorar la calidad. Springer, New York. 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