Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung 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 zu den tatsächlichen Datenpunkten. Gefällt Ihnen diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleMoving Bereich verwendet, um obere und untere Grenzwerte Kontrolltafeln für einzelne Messungen, z. 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 einer 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 die Durchflussrate zu überwachen Die ersten 10 Chargen führten zuMoving Durchschnittliche Diagrammvorlage in Excel Verwenden Sie ein Moving Average - und Range-Diagramm, wenn Sie ein Sample haben und einen gleitenden Durchschnitt haben möchten. QI-Makros Moving Average-Vorlage verfügt über zwei Optionen: 1. Moving Average Chart Geben Sie Ihre Daten in Spalte B ein Die im gleitenden Durchschnitt in Zelle K2 enthalten sind Ziel (Mittellinie) und Standardabweichung werden aus Ihren Daten berechnet, können jedoch überschrieben werden 2. Wheeler Moving Average und Range Geben Sie Ihre Daten in Spalte B ein Geben Sie die Datenpunkte an, Durchschnitt in Zelle AA2 Diese Vorlage verwendet verschiedene Berechnungen für das Diagramm "Gleitender Durchschnitt" und enthält ein Range-Diagramm, Histogramm mit Cp Cpk, Capability Plot und Probability Plot. Warum wählen Sie QI Makros Benutzerfreundlichkeit - Assistent wählt das richtige Steuerelement für Sie - Zeit sparen - Genauere Ergebnisse ohne Sorgen XL2007-2016 Zusätzliche Funktionen - Schaltet Unstable Bedingungen Rot - Erstellen Treppenstufenlimits - Diagramm-Menü Automatisiert: Hinzufügen Daten, Ziel-Linien, Recalc-Limits, etc. - 1 Klicken Sie auf Control Chart Dashboard Erschwinglich Erschwinglich - nur 229 pro Lizenz und weniger mit MengenrabatteEWMA-Vorlage Was ist es: Eine EWMA (Exponential Weighted Moving-Average) Diagramm ist ein Steuerkarten für Variablen Daten (Daten Das sowohl quantitativ als auch kontinuierlich in der Messung ist, wie eine gemessene Dimension oder Zeit). Das Diagramm zeigt gewichtete gleitende Mittelwerte, ein Gewichtungsfaktor wird durch den Benutzer ausgewählt, um zu bestimmen, wie ältere Datenpunkte den Mittelwert verglichen mit jüngeren beeinflussen. Da das EWMA-Diagramm Informationen aus allen Proben verwendet, erfasst es wesentlich kleinere Prozessverschiebungen als ein normales Kontrollschema. Wie bei anderen Steuerkarten werden EWMA-Diagramme verwendet, um Prozesse über die Zeit zu überwachen. Warum verwenden Sie: Wendet die Gewichtungsfaktoren an, die exponentiell abnehmen. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den neueren Beobachtungen viel mehr Bedeutung verleiht, während die älteren Beobachtungen nicht vollständig weggelassen werden. Der Grad der Abwägung wird als konstanter Glättungsfaktor ausgedrückt, eine Zahl zwischen 0 und 1 kann als Prozentsatz ausgedrückt werden, so dass ein Glättungsfaktor von 10 gleich 0,1 ist. Alternativ kann in Form von N Zeitperioden ausgedrückt werden. Beispielsweise ist N19 äquivalent zu 0,1. Die Beobachtung zu einer Zeitperiode t ist mit Yt bezeichnet und der Wert der EMA zu irgendeinem Zeitpunkt t wird als St. S1 bezeichnet und ist nicht definiert. S2 kann auf verschiedene Weise initialisiert werden, am häufigsten durch Einstellen von S2 auf Y1, obwohl es andere Techniken gibt, wie etwa das Setzen von S2 auf einen Durchschnitt der ersten 4 oder 5 Beobachtungen. Die Prominenz der S2-Initialisierungswirkung auf den resultierenden gleitenden Durchschnitt hängt von kleineren Werten ab, was die Wahl von S2 relativ wichtiger macht als größere Werte, da eine höhere Diskontierung älterer Beobachtungen schneller erfolgt. Der Vorteil von EWMA-Diagrammen besteht darin, dass jeder aufgezeichnete Punkt mehrere Beobachtungen enthält, sodass Sie mit dem zentralen Grenzwertsatz sagen können, dass der Mittelwert der Punkte (oder der gleitende Durchschnitt in diesem Fall) normal verteilt ist und die Kontrollgrenzen klar definiert sind. Einsatzmöglichkeiten: Die Diagramme x-Achsen sind zeitbasiert, so dass die Diagramme eine Historie des Prozesses zeigen. Aus diesem Grund müssen Sie Daten haben, die zeitgesteuert sind, die in der Reihenfolge eingegeben werden, aus der sie generiert wurden. Wenn dies nicht der Fall ist, können Trends oder Verschiebungen des Prozesses nicht erkannt werden, sondern stattdessen einer zufälligen (häufigen) Variation zugeschrieben werden. Verwendung: EWMA (oder exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Diagramme werden im Allgemeinen für die Erkennung kleiner Verschiebungen im Prozessmittel verwendet. Sie erkennen Verschiebungen von 0,5 Sigma auf 2 Sigma viel schneller als Shewhart-Diagramme mit der gleichen Stichprobengröße. Sie sind jedoch langsamer bei der Erfassung großer Verschiebungen im Prozessmittel. Darüber hinaus können aufgrund der inhärenten Abhängigkeit von Datenpunkten keine typischen Ausführungstests verwendet werden. EWMA-Charts können auch bevorzugt werden, wenn die Untergruppen die Größe n1 haben. In diesem Fall kann ein alternatives Diagramm das individuelle X-Diagramm sein. In diesem Fall müssten Sie die Verteilung des Prozesses abschätzen, um seine erwarteten Grenzen mit Kontrollgrenzen zu definieren. Bei der Wahl des Wertes von Lambda, der für die Gewichtung verwendet wird, wird empfohlen, kleine Werte (wie 0,2) zum Erfassen kleiner Verschiebungen und grßere Werte (zwischen 0,2 und 0,4) für größere Verschiebungen zu verwenden. Ein EWMA-Diagramm mit lambda 1.0 ist ein X-Balkendiagramm. EWMA-Diagramme werden auch verwendet, um den Einfluss von bekannten, unkontrollierbaren Rauschen in den Daten zu glätten. Viele Abrechnungsprozesse und chemische Prozesse passen in diese Kategorisierung. Zum Beispiel, während Tag zu Tag Schwankungen in Rechnungslegungsprozessen groß sein können, sind sie nicht nur ein Indiz für Prozess Instabilität. Die Wahl von Lambda kann bestimmt werden, um das Diagramm mehr oder weniger empfindlich für diese täglichen Schwankungen zu machen. So verwenden Sie es: Interpretieren eines EWMA-Diagramms Standardfall (Nicht wandernder Mittelwert) Schauen Sie immer zuerst auf Range-Diagramm. Die Regelgrenzen des EWMA-Diagramms ergeben sich aus dem mittleren Bereich (oder dem Verschiebungsbereich bei n1). Wenn also das Range-Diagramm außer Kontrolle ist, dann sind die Regelgrenzen des EWMA-Diagramms bedeutungslos Von Kontrollpunkten. Wenn es irgendwelche gibt, dann müssen die besonderen Ursachen eliminiert werden. Denken Sie daran, dass der Range die Schätzung der Variation innerhalb einer Untergruppe ist, also suchen Sie nach Prozesselementen, die die Variation zwischen den Daten in einer Untergruppe erhöhen würden. Nach der Überprüfung des Range-Diagramms die Punkte auf dem EWMA-Diagramm relativ zu den Kontrollgrenzen interpretieren. Run-Tests werden nie auf ein EWMA-Diagramm angewendet, da die aufgezeichneten Punkte inhärent abhängig sind und gemeinsame Punkte enthalten. Betrachten Sie die Punkte des EWMA-Diagramms im Vergleich zu den Spezifikationen niemals, da die Beobachtungen des Prozesses viel stärker variieren als die exponentiell gewichteten Bewegungsdurchschnitte. Wenn das Verfahren eine Kontrolle relativ zu den statistischen Grenzen für einen ausreichenden Zeitraum (lang genug, um alle möglichen speziellen Ursachen zu sehen), dann können wir analysieren ihre Fähigkeit in Bezug auf Anforderungen. Die Fähigkeit ist nur dann sinnvoll, wenn der Prozess stabil ist, da wir das Ergebnis eines instabilen Prozesses nicht vorhersagen können. Wandern Mean Chart Suchen Sie aus der Kontrolle Punkte. Diese stellen eine Verschiebung des erwarteten Verlaufs des Prozesses gegenüber seinem vergangenen Verhalten dar. Das Diagramm ist nicht sehr empfindlich auf subtile Änderungen in einem Driftverfahren, da es ein gewisses Maß an Drift als die Art des Prozesses akzeptiert. Denken Sie daran, dass die Kontrollgrenzen auf einem exponentiell geglätteten Vorhersagefehler für frühere Beobachtungen basieren. Je größer die vorherigen Drifts sind, desto unempfindlicher wird das Diagramm sein, um Änderungen in der Driftmenge zu erkennen X und Moving Range Chart (IX und MR-Diagramm). Diese Tabelle ist ähnlich wie die X-Bar und R-Diagramm. Außer, dass dieses Diagramm verwendet wird, wenn die Untergruppenprobengröße eins ist. Warum verwenden Sie es: IX und MR-Diagramm Monitore einzelne Proben, nicht Untergruppen, wie die X-Bar und R Chart abgeschlossen. Wo zu verwenden: Wird verwendet, wenn eine Untergruppe Größe durchschnittlich ist nicht pratical, machbar oder kostengünstig. Ich verwendete, wenn Tests teuer sind oder eine lange Zeit dauern, um durchzuführen. Für kontinuierliche Strömungsprozesse, möglichst nicht für die Herstellung von Einzelteilen. Einsatz: Regelkarten werden in der Regel in Produktions - oder Fertigungsumgebungen eingesetzt und dienen zur Steuerung, Überwachung und Vermeidung eines Prozesses. Wie man es benutzt: Ein Steuerdiagramm ist ein Diagramm oder Diagramm mit Grenzlinien, die Steuerleitungen genannt werden. Es gibt grundsätzlich drei Arten von Steuerleitungen: Die obere Steuergrenze (UCL), Die Mittellinie (tatsächliche Nenngröße des Produkts), Die untere Steuergrenze (LCL). Der Zweck des Zeichnens eines Kontrolldiagramms besteht darin, irgendwelche Änderungen in dem Prozess zu detektieren, die durch irgendwelche anormalen Punkte, die in dem Diagramm aus den gesammelten Daten aufgeführt sind, offensichtlich sind. Wenn diese Punkte in der quotabilen Zeitspanne aufgetragen werden, wird der Bediener sofort sehen, dass der Punkt eine der Grenzwerte überschreitet oder in diese Richtung geht und eine sofortige Einstellung vornehmen kann. Der Operator sollte auch auf dem Diagramm die Ursache der Drift aufzeichnen, und was wurde getan, um das Problem zu beheben, wodurch der Prozeß wieder in einen Quotienten von Steuerquot gebracht wird. Weitere Informationen finden Sie im beigefügten Schablonenpaket. Wichtige Informationen . Der Bewegungsbereich kann relativ langsam sein, um einen Zustand außerhalb der Steuerung zu signalisieren. Die Verteilung der einzelnen X-Regelkarte muss nahezu normal sein.
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