Título do documento Título do documento A Tabela de controle da média móvel ponderada adaptativa exponencial multivariada Autor (es) Autor (es) Afiliação (s) do ou des auteurs Autor (es) Afiliação (s) (1) Departamento de Estatística, Universidade do Cairo, Cairo, EGYPTE Rsum Resumo Uma extensão multivariada do gráfico de controle da média móvel ponderada exponencialmente (AEWMA) é proposta. O novo esquema multivariado pode detectar mudanças pequenas e grandes no vetor médio do processo efetivamente. O esquema proposto pode ser visto como uma combinação suave de um gráfico de média móvel ponderada exponencialmente multivariante (MEWMA) e um quadro de Shewhart 2. O design ótimo do gráfico proposto é fornecido de acordo com um comprimento de execução médio pré-especificado no controle e dois tamanhos de mudança, um deslocamento pequeno e grande, cada medido em termos do parâmetro não centralitário. A resistência do sinal do gráfico multivariável recentemente proposto também é fornecida. São apresentadas comparações entre o novo gráfico, o gráfico MEWMA e o gráfico combinado Shewhart-MEWMA (S-MEWMA) em termos dos perfis de comprimento médio padrão e do pior caso. Além disso, os três gráficos são comparados em relação aos valores de resistência do sinal do pior caso. O gráfico proposto oferece valores de ARL e de resistência de sinal do pior caso melhores do que os gráficos concorrentes. Ele também oferece melhor desempenho ARL padrão especialmente para turnos moderados e grandes. A eficácia do nosso gráfico proposto é ilustrada através de um exemplo com o conjunto de dados simulados. Revue Journal Title Source 2018, vol. 39, no 3-5, pp. 606-625 20 página (s) (artigo) (1 p.) Langue Language Editeur Editora Taylor amp Francis, Philadelphia, PA, ETATS-UNIS (1976) (Revue) Mots-cls anglais Palavras-chave em inglês A média móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma maneira que dá menos e menos peso aos dados, já que eles são removidos no tempo. Comparação do gráfico de controle de Shewhart e das técnicas de controle de EWMA Para a técnica de controle de gráfico de Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t) depende apenas da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média ponderada exponencialmente de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Através da escolha do fator de ponderação, (lambda), o procedimento de controle EWMA pode ser sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (alvo) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Os pontos são os dados brutos, a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) se situam entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima nos últimos 5 Períodos. Tabela de Controle da média móvel média ponderada exponencial (MEWMA) É proposta uma extensão multivariada do gráfico de controle da média móvel adaptativa ponderada exponencialmente (AEWMA). O novo esquema multivariável pode detectar mudanças pequenas e grandes no vetor médio do processo efetivamente. O esquema proposto Pode ser visto como uma combinação suave de um gráfico de média móvel ponderada exponencialmente multivariante (MEWMA) e um quadro de Shewhart. O design ideal do gráfico proposto é fornecido de acordo com um comprimento de execução médio pré-especificado em controle e Dois tamanhos de mudança, um pequeno e grande deslocamento, cada um medido em termos do parâmetro não centralitário. A resistência do sinal do gráfico multivariável recentemente proposto também é fornecida. São apresentadas comparações entre o novo gráfico, o gráfico MEWMA e o gráfico combinado Shewhart-MEWMA (S-MEWMA) em termos dos perfis de comprimento médio padrão e do pior caso. Além disso, os três gráficos são comparados em relação aos valores de resistência do sinal do pior caso. O gráfico proposto oferece valores de ARL e de resistência de sinal do pior caso melhores do que os gráficos concorrentes. Ele também oferece melhor desempenho ARL padrão especialmente para turnos moderados e grandes. A eficácia do nosso gráfico proposto é ilustrada através de um exemplo com o conjunto de dados simulados. Você quer ler o resto deste capítulo. Citações Citações 225 Referências Referências 29 quot Este procedimento é chamado de quadro de ponto de mudança fixa (FCP) a seguir. Outro método possível para comparação é a abordagem Quot YVM multivariada que trata Z j como um vetor multivariado longo (ver Lowry et al., 1992), referido como o gráfico MEW. Para todos os gráficos FCP, SSN e MEW, seguimos a recomendação de Zou, Tsung e Wang (2008) para escolher a largura de banda h para ser h E 1.5n 15 n i1 (xix) 2 n 12. quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO : Em muitas aplicações, a qualidade de um processo é melhor caracterizada por uma relação funcional entre uma variável de resposta e uma ou mais variáveis explicativas. O monitoramento de perfil é usado para verificar a estabilidade desse relacionamento ao longo do tempo. Os gráficos de controle baseados na regressão não paramétrica são particularmente úteis quando a relação de controle (IC) ou fora de controle (OC) é muito complicada para ser especificada de forma paramétrica. Este artigo propõe um novo quadro de controle não paramétrico, usando uma formulação de ponto de mudança seqüencial com testes de razão de verossimilhança generalizada. Seus limites de controle são determinados por um procedimento de inicialização. Este gráfico pode ser implementado sem qualquer conhecimento sobre as distribuições de erros, desde que alguns perfis de IC estejam disponíveis de antemão. Além disso, beneficiando de certas boas propriedades da abordagem do ponto de mudança dinâmico e da estatística de gráficos proposta, o gráfico de controle proposto não só oferece uma proteção equilibrada contra mudanças de diferentes magnitudes, mas também se adapta à suavidade da diferença entre IC e OC Funções de regressão. Consequentemente, tem um desempenho quase ótimo para várias condições de OC. Texto completo Artigo Jan 2018 Changliang Zou Peihua Qiu Douglas Hawkins quot O vetor MEWMA proposto por Lowry et al. 3 é definido como: quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: O gráfico de controle multivariável padrão geralmente emprega tamanho de amostra fixo no intervalo de amostragem fixo (FSI) para monitorar um processo. Neste estudo, um quadro de média móvel ponderada exponencialmente (MEWMA) com intervalos de amostragem variáveis (VSI) é investigado. O gráfico MEWMA com VSI varia o intervalo de amostragem do processo como uma função dos dados do processo. A medida de desempenho do gráfico MEWMA da VSI é obtida através de uma abordagem de cadeia de Markov e é comparada com o gráfico padrão FSI MEWMA correspondente em termos de tempo médio para sinal para diferentes magnitudes de turnos na média do processo. Mostra-se que o gráfico MEWMA da VSI é mais eficiente do que o gráfico FSI MEWMA padrão correspondente na detecção de mudanças na média do processo. Artigo Jan 2009 M. H. Lee. Além disso, a versão multivariada do gráfico CUSUM foi proposta por Woodall e Ncube (1985), e Croisier (1988). Uma extensão multivariada da média móvel ponderada exponencialmente (MEWMA) pode ser encontrada em Lowry et al. (1992). Resumo: Este artigo propõe uma metodologia que ajuda a prever os principais turnos médios, denotados como alarmes principais, em um processo multivariável não normal usando os dados disponíveis no controle. A análise baseia-se na transformação das variáveis correlacionadas observadas em fatores independentes usando análise de componentes independentes. Esses componentes independentes nos permitem simular mudanças que preservam a estrutura de covariância. As representações gráficas desses turnos simulados são úteis na melhoria do design e controle do processo. São apresentados dois processos de fabricação reais mostrando a vantagem da metodologia proposta. Artigo novembro 2008 Isabel Gonzlez Ismael Snchez
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