Gleitender Durchschnitt Pdf Datei

068Moving Durchschnittliche Chart Interpretation. pdf - Umzug. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments. Unformatierte Textvorschau: Moving Average Chart: Interpretation Das Moving Average Control Chart ist ein zeitgewichtetes Kontrollschema, das aus einem einfachen, ungewichteten gleitenden Durchschnitt aufgebaut ist. Es ist oft ratsam, das gleitende Durchschnittskontrolldiagramm zu verwenden, wenn Sie schnell erkennen möchten, dass eine Änderung oder Verschiebung im Prozess stattfindet, da es empfindlicher auf Verschiebungen des Prozesses ist als das herkömmliche Durchschnitts - und Bereichssteuerungsdiagramm (dh X-bar und R). Beispiel: Ein Lieferant von Lebensmittelverpackungen möchte die durchschnittliche Farbdichte eines bestimmten Designs mit dem Moving Average Control Chart überwachen. Da die Messungen einmal von jeder Rolle der Verpackung genommen werden, ist die Untergruppengröße eins. Um das Moving Average Control Chart zu verwenden, müssen Sie die Spanne (die Anzahl der zu durchschnittlichen Werte) auswählen und das Unternehmen hat eine Spanne von 3 gewählt. Das Moving Average Chart ist unten angegeben. Beachten Sie, dass keiner der aufgezeichneten Punkte die Grenzwerte überschreitet. Daher würden wir beurteilen, diesen Prozess in der Kontrolle oder stabil sein. Beachten Sie bei der Verwendung eines Moving Average Control Chart die folgenden Beobachtungen. Normalerweise ist die Größe der Verschiebung, die Sie erkennen möchten, umgekehrt bezogen auf die Spanne oder die Anzahl der gemittelten Werte zu einem bestimmten Zeitpunkt. Das heißt, kleinere Verschiebungen werden wahrscheinlicher mit größeren Spannen detektiert. Der grundlegende Ansatz für die Interpretation ist einfach zu sehen, ob irgendwelche Punkte die oberen und unteren Kontrollgrenzen überschreiten. Wenn dies der Fall ist, wird das Verfahren als instabil (dh nicht in statistischer Kontrolle) beurteilt. Während das Moving Average Chart generell wahrscheinlicher ist, Verschiebungen als das herkömmliche Durchschnitts - und Range-Diagramm zu erkennen, ist es nicht so empfindlich wie ein Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) Villanova University Six Sigma Grüner Gürtel Online-Lehrbuch 90 2011 Bisk Education, Inc. Alle Rechte vorbehalten, andor 2011 Transformation Technologies, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Villanova Nur Studenten Nur Bewegungsdurchschnitt Diagramm: Dolmetschen. Vollständiges Dokument anzeigen TERM Spring 03913 PROFESSOR TAGS Test Prep, Green Belt. Six Sigma, Six Sigma Green Belt, Wochen 1-8 Klicken Sie hier, um die Details der Dokumente zu bearbeiten Share this link mit einem Freund: Beliebteste Dokumente für SIX SIGMA green belt 078Rational Untergruppe. pdf Villanova SIX SIGMA green belt - Frühjahr 2016 Rational Untergruppe Rational Untergruppe ist Der Name für die Art und Weise, wie die Daten sind 079Run Chart - Basic Construction. pdf Villanova SIX SIGMA grüner Riemen - Frühjahr 2016 Run Chart: Grundlegende Konstruktion Ein Run Chart ist eine grundlegende Grafik, die Datenwerte zeigt 079Run Chart - Basic Construction. pdf 080Run Chart - Shifts. pdf Villanova SIX SIGMA grüner Riemen - Frühjahr 2016 Run Chart: Verschiebungen Ein Run Chart ist ein grundlegender Graph, der Datenwerte in einer Zeit seht 080Run Chart - Shifts. pdf 093x-bar und R Chart Beispiel. pdf Villanova SIX SIGMA grün Riemen - Spring 2016 x-bar und R Chart: Beispiel Nachfolgend ein Beispiel, wie die Regelgrenzen 093x-bar und R Chart Beispiel. pdf Buch 1 von 3.pdf Villanova SIX SIGMA green belt - Frühjahr 2016 Villanova University Certificate Programs Berufsausbildung Six Sigma Grüner Gürtel 015IPO Model. pdf Villanova SIX SIGMA Grüner Gürtel - Frühjahr 2016 Input-Output (IPO) - Modell Das Input-Output (IPO) - Modell ist ein funktionales Diagramm, das idenDocumentation Moving Average Methode 8212 Mittelungsmethode Schiebefenster (Standard) Exponentialgewicht Schiebefenster 8212 Ein Fenster der Länge Die Fensterlänge bewegt sich über die Eingabedaten entlang jedes Kanals. Für jeden Sample, den das Fenster verschiebt, berechnet der Block den Mittelwert über die Daten im Fenster. Exponentialgewichtung 8212 Der Block multipliziert die Proben mit einem Satz von Gewichtungsfaktoren. Die Größe der Gewichtungsfaktoren nimmt exponentiell ab, wenn das Alter der Daten ansteigt und niemals Null erreicht. Um den Durchschnitt zu berechnen, summiert der Algorithmus die gewichteten Daten. Fensterlänge angeben 8212 Flag zur Angabe der Fensterlänge auf (Standard) aus Wenn Sie dieses Kontrollkästchen aktivieren, entspricht die Länge des Schiebefensters dem Wert, den Sie in Fensterlänge angeben. Wenn Sie dieses Kontrollkästchen deaktivieren, ist die Länge des Schiebefensters unendlich. In diesem Modus berechnet der Block den Durchschnitt des aktuellen Samples und alle vorherigen Samples im Kanal. Fensterlänge 8212 Länge des Schiebefensters 4 (default) positive skalare Ganzzahl Die Fensterlänge gibt die Länge des Schiebefensters an. Dieser Parameter wird angezeigt, wenn Sie das Kontrollkästchen Fensterlänge angeben auswählen. Vergessender Faktor 8212 Exponentieller Gewichtungsfaktor 0,9 (Voreinstellung) positiver realer Skalar im Bereich (0,1 Dieser Parameter gilt, wenn Sie Methode auf Exponentielle Gewichtung setzen. Ein Vergessensfaktor von 0,9 gibt mehr Gewicht zu den älteren Daten als ein Vergessensfaktor von 0,1 Ein vergessener Faktor von 1.0 zeigt unendlichen Speicher an Alle vorherigen Samples erhalten ein gleiches Gewicht Dieser Parameter ist einstellbar und kann auch während der Simulation verändert werden Simulieren mit 8212 Simulationsart Codegenerierung (Standard) Interpretierte Ausführung Simulieren Modell mit dem erzeugten C-Code Simulink x00AE erzeugt beim erstmaligen Ausführen einer Simulation C-Code für den Baustein Der C-Code wird für nachfolgende Simulationen wiederverwendet, solange sich das Modell nicht ändert Simulationsgeschwindigkeit als interpretierte Ausführung Simulieren Sie Modell mit dem Interpreter MATLAB x00AE Diese Option verkürzt die Startzeit, hat aber eine langsamere Simulationsgeschwindigkeit als die Codegenerierung. Mehr über Algorithmen Schiebefenstermethode Bei der Schiebefenstermethode ist die Ausgabe für jede Eingangsabtastung der Durchschnitt der aktuellen Abtastung und der Len - 1 vorherigen Abtastwerte. Len ist die Länge des Fensters. Um die ersten Len - 1 - Ausgänge zu berechnen, füllt der Algorithmus das Fenster mit Nullen aus, wenn das Fenster noch nicht genügend Daten enthält. Als Beispiel, um den Durchschnitt zu berechnen, wenn die zweite Eingangsabtastung kommt, füllt der Algorithmus das Fenster mit Len-2 Nullen. Der Datenvektor, x. Sind dann die beiden Datenabtastungen, gefolgt von Len-2 Nullen. Wenn Sie die SpecifyWindowLength - Eigenschaft auf false festlegen. Wählt der Algorithmus eine unendliche Fensterlänge. In diesem Modus ist die Ausgabe der gleitende Durchschnitt des aktuellen Samples und alle vorhergehenden Samples im Kanal. Exponentielles Gewichtungsverfahren Bei dem exponentiellen Gewichtungsverfahren wird der gleitende Durchschnitt rekursiv unter Verwendung dieser Formeln berechnet: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1W N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Bewegender Mittelwert beim aktuellen Abtastwert x N 8212 aktueller Dateneingabemuster x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Bewegender Mittelwert beim vorhergehenden Abtastwert 955 8212 Vergößerungsfaktor w N. x03BB 8212 Gewichtungsfaktor für den aktuellen Datenabtastwert (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Auswirkung der vorherigen Daten auf den Mittelwert Für den ersten Abtastwert mit N 1 wählt der Algorithmus w N. x03BB 1. Für die nächste Probe wird der Gewichtungsfaktor aktualisiert und zur Berechnung des Mittelwertes gemäß der rekursiven Gleichung verwendet. Wenn das Alter der Daten zunimmt, nimmt die Größe des Gewichtungsfaktors exponentiell ab und erreicht niemals Null. Mit anderen Worten, die jüngsten Daten haben mehr Einfluss auf den aktuellen Durchschnitt als die älteren Daten. Der Wert des Vergessensfaktors bestimmt die Änderungsgeschwindigkeit der Gewichtungsfaktoren. Ein Vergessensfaktor von 0,9 verleiht den älteren Daten mehr Gewicht als ein Vergessensfaktor von 0,1. Ein Vergessensfaktor von 1,0 zeigt unendlichen Speicher an. Alle vorhergehenden Proben erhalten ein gleiches Gewicht. Systemobjekte Wählen Sie Ihr Land aus