Arquivo móvel em movimento pdf

068Modificação média geral da carta gráfica. pdf - Moving. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o resto do documento. Pré-visualização de texto não formatado: Gráfico de média em movimento: Interpretação O gráfico de controle de média móvel é um gráfico de controle ponderado no tempo, construído a partir de uma média móvel básica e não ponderada. Muitas vezes é aconselhável usar o gráfico de controle de média móvel quando você deseja detectar uma detecção rápida de uma mudança ou mudança no processo, uma vez que é mais sensível a mudanças no processo do que o gráfico de controle de alcance e média tradicional (ou seja, X-bar e R). Exemplo: um fornecedor de embalagens de alimentos deseja monitorar a densidade de cor média de um projeto específico usando o gráfico de controle de média móvel. Uma vez que as medidas são tomadas uma vez de cada rolo de embalagem, o tamanho do subgrupo é um. Para usar o gráfico de controle de média móvel, você deve escolher o intervalo (o número de valores para a média por vez) e a empresa escolheu um período de 3. O gráfico de média móvel é dado abaixo. Observe que nenhum dos pontos plotados excede os limites de controle. Portanto, julgamos este processo estar no controle ou estável. Tenha em mente as seguintes observações ao usar um gráfico de controle de média móvel. Geralmente, a magnitude da mudança que você deseja detectar está inversamente relacionada com a extensão ou o número de valores em média em um determinado momento. Ou seja, mudanças menores são mais prováveis ​​de serem detectadas com extensões maiores. A abordagem básica para a interpretação é simplesmente ver se alguns pontos excedem os limites de controle superior e inferior. Se o fizer, o processo é julgado como instável (isto é, não no controle estatístico). Enquanto o Gráfico de média móvel é, em geral, mais propensos a detectar turnos do que a média e o gráfico de alcance tradicionais, não é tão sensível quanto um Gráfico da média móvel ponderada exponencial (EWMA) Universidade de Villanova Relógio de texto on-line Six Sigma Green Belt 90 2017 Bisk Education, Inc. Todos os direitos reservados, andor 2017 Transformation Technologies, Inc. Todos os direitos reservados. Villanova Uso de estudantes apenas gráfico de média móvel: interpretação. Ver documento completo TERM Primavera 03913 TAG DE PROFESSOR Test Prep, Green Belt. Six Sigma, Six Sigma Green Belt, semanas 1-8 Clique para editar os detalhes do documento Compartilhe este link com um amigo: Documentos mais populares para SIX SIGMA green belt 078Rational Subgrupo. pdf Villanova SIX SIGMA green belt - Spring 2017 Rational Subgroup Rational Subgrouping is O nome dado à forma como os dados são 079Run Chart - Construção básica. pdf Ciclo verde Villanova SIX SIGMA - Primavera 2017 Gráfico de execução: Construção básica Um gráfico de execução é um gráfico básico que exibe valores de dados 079Run Chart - Construção básica. pdf 080Run Chart - Shifts. pdf Ciclo verde Villanova SIX SIGMA - Primavera 2017 Executar gráfico: Shifts A Run Chart é um gráfico básico que exibe valores de dados em um tempo se 080Run Chart - Shifts. pdf 093x-bar e R Chart Example. pdf Villanova SIX SIGMA verde Cinturão - Spring 2017 x-bar e R Chart: Exemplo O seguinte é um exemplo de como os limites de controle são 093x-bar e R Chart Example. pdf Livro 1 de 3.pdf Ciclo verde Villanova SIX SIGMA - Spring 2017 Villanova University Certificate Programs Educação Profissional Six Sigma Green Belt 015IPO Modelo. pdf Villanova SIX SIGMA cinto verde - Spring 2017 Input-Output (IPO) Modelo O Input-Output (IPO) Modelo é um gráfico funcional que idenDocumentação Moving Average Method 8212 Método de média Janela deslizante (padrão) Ponderação exponencial Janela deslizante 8212 Uma janela de comprimento O comprimento da janela se move sobre os dados de entrada ao longo de cada canal. Para cada amostra, a janela se move, o bloco calcula a média sobre os dados na janela. Ponderação exponencial 8212 O bloco multiplica as amostras por um conjunto de fatores de ponderação. A magnitude dos fatores de ponderação diminui exponencialmente à medida que a idade dos dados aumenta, nunca atingindo zero. Para calcular a média, o algoritmo resume os dados ponderados. Especifique o comprimento da janela 8212 Bandeira para especificar o comprimento da janela em (padrão) off Quando você seleciona esta caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é igual ao valor que você especifica no comprimento da janela. Quando você limpa essa caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é infinito. Neste modo, o bloco calcula a média da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Comprimento da janela 8212 Comprimento da janela deslizante 4 (padrão) número inteiro escalar positivo O comprimento da janela especifica o comprimento da janela deslizante. Este parâmetro aparece quando você seleciona a caixa de seleção Especificar a duração da janela. Factor de evasão 8212 Fator de ponderação exponencial 0,9 (padrão) escalar real positivo na faixa (0,1 Este parâmetro aplica-se quando você configura o Método para a ponderação exponencial. Um fator de esquadrão de 0,9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0,1 Um fator de esquecimento de 1.0 indica memória infinita. Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Este parâmetro é ajustável. Você pode alterar seu valor mesmo durante a simulação. Simular usando 8212 Tipo de simulação para executar Geração de código (padrão) Execução interpretativa Simular Modelo usando o código C gerado. Na primeira vez que você executa uma simulação, o Simulink x00AE gera código C para o bloco. O código C é reutilizado para simulações subseqüentes, desde que o modelo não seja alterado. Esta opção requer tempo de inicialização adicional, mas fornece mais rápido Velocidade de simulação do que a execução interpretada. Simule o modelo usando o interpretador MATLAB x00AE. Esta opção encurta o tempo de inicialização, mas possui uma velocidade de simulação mais lenta do que o Código geração . Mais sobre Algoritmos Método da janela deslizante No método da janela deslizante, a saída para cada amostra de entrada é a média da amostra atual e as amostras anteriores Len-1. Len é o comprimento da janela. Para calcular as primeiras saídas Len - 1, quando a janela ainda não possui dados suficientes, o algoritmo preenche a janela com zeros. Como exemplo, para calcular a média quando a segunda amostra de entrada entra, o algoritmo preenche a janela com Len - 2 zeros. O vetor de dados, x. São então as duas amostras de dados seguidas por Len - 2 zeros. Quando você define a propriedade SpecifyWindowLength como falso. O algoritmo escolhe um comprimento de janela infinito. Neste modo, a saída é a média móvel da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Método de Ponderação Exponencial No método de ponderação exponencial, a média móvel é calculada de forma recursiva usando estas fórmulas: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Média móvel na amostra atual x N 8212 Amostra de dados de entrada atual x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Média móvel na amostra anterior 955 8212 Fator esquecendo w N. x03BB 8212 Fator de ponderação aplicado à amostra de dados atual (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Efeito dos dados anteriores na média Para a primeira amostra, onde N 1, o algoritmo escolhe w N. x03BB 1. Para a próxima amostra, o fator de ponderação é atualizado e usado para calcular a média, de acordo com a equação recursiva. À medida que a idade dos dados aumenta, a magnitude do fator de ponderação diminui exponencialmente e nunca atinge zero. Em outras palavras, os dados recentes têm mais influência sobre a média atual do que os dados mais antigos. O valor do fator de esquadrão determina a taxa de mudança dos fatores de ponderação. Um fator de esquecimento de 0,9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquizamento de 0,1. Um fator de esquecimento de 1.0 indica memória infinita. Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Objetos do sistema Selecione seu país