Moving Average Ucl

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte, um die tatsächlichen Datenpunkte. Was ist ein gleitender Durchschnitt Diagramm Eine Art von Zeit-gewichteten Kontrolltabelle, die den ungewichteten gleitenden Durchschnitt über die Zeit für einzelne Beobachtungen plottet. Dieses Diagramm verwendet Steuergrenzen (UCL und LCL), um zu bestimmen, wann eine Außer-Steuer-Situation aufgetreten ist. Moving Average (MA) - Diagramme sind effektiver als Xbar-Diagramme bei der Erkennung kleiner Prozessverschiebungen und sind besonders nützlich, wenn es nur 1 Beobachtung pro Untergruppe gibt. Jedoch werden EWMA-Diagramme allgemein gegenüber MA-Diagrammen bevorzugt, da sie die Beobachtungen gewichten. Die Beobachtungen können entweder Einzelmessungen oder Untergruppen sein. Bewegungsdurchschnitte werden aus künstlichen Untergruppen berechnet, die aus aufeinanderfolgenden Beobachtungen erstellt werden. Beispiel eines gleitenden Durchschnittsdiagramms Ein Hersteller von Zentrifugenrotoren möchte den Durchmesser aller in einer Woche produzierten Rotoren verfolgen. Die Durchmesser müssen nahe am Ziel liegen, da auch kleine Verschiebungen zu Problemen führen. Die Punkte scheinen zufällig um die Mittellinie zu variieren und liegen innerhalb der Kontrollgrenzen, es gibt jedoch einen Punkt, der der Kontrollgrenze nahe kommt, die Sie untersuchen können. Moving-Bereich, der verwendet wird, um obere und untere Grenzen zu steuern Kontrollkarten für einzelne Messungen , z. B Die Stichprobengröße 1, den Bewegungsbereich von zwei aufeinanderfolgenden Beobachtungen nutzen, um die Prozessvariabilität zu messen. Der Bewegungsbereich ist definiert als MRi xi - x. Der der absolute Wert der ersten Differenz (z. B. die Differenz zwischen zwei aufeinanderfolgenden Datenpunkten) der Daten ist. Analog zur Shewhart-Kontrollkarte kann man sowohl die Daten (die Individuen) als auch die Bewegungsreichweite darstellen. Individuelle Kontrollgrenzen für eine Beobachtung Für die Kontrollkarte für einzelne Messungen sind die gezeichneten Linien: beginnen UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac. End, wobei (bar) der Durchschnitt aller Individuen ist und (overline) der Durchschnitt aller Bewegungsbereiche von zwei Beobachtungen ist. Denken Sie daran, dass eine oder beide Durchschnitte durch einen Standard oder ein Ziel ersetzt werden können, falls verfügbar. (D2) für (n 2) Beispiel für den Bewegungsbereich Das folgende Beispiel veranschaulicht das Kontrollschema für einzelne Beobachtungen: Ein neues Verfahren wurde untersucht, um den Durchfluss zu überwachen, wobei die ersten 10 Chargen resultierten