Gibt es irgendwelche Ratschläge oder Richtlinien dazu, wann man CUSUM- oder EWMA-Kontrollkarten verwenden sollte? Ich habe eine Weile im Internet gesucht und konnte keine eindeutigen Angaben dazu finden, wann man die eine oder die andere verwendet.
Gibt es außerdem Hinweise, wie man sie in einer Produktionsumgebung verwendet, wenn die Daten einen gleitenden Datumsbereich darstellen? Und damit meine ich, dass die Kontrollgrenzen, das Ziel und das Sigma basierend auf einem kontrollierten Zeitraum festgelegt würden, aber jeden Tag ein neuer Datensatz hochgeladen würde, was dazu führen würde, dass Daten im Umfang eines Tages verloren gehen würden. Gleitende Zeiträume könnten von einer Woche bis zu einem Quartal reichen.
Danke für jeden Ratschlag!!
Steve
Steve, was ist der Zweck der Verwendung der Kontrollkarten? Wollen Sie sie so verwenden, wie sie bei der Erfindung durch Shewhart vorgesehen waren?
Hallo @statman ,
Ich glaube schon! Das Ziel besteht darin, eine kleinere Änderung im Prozessmittelwert (weniger als 2 Sigma) erkennen zu können, als sie zeitnah durch ein I-MR-Diagramm identifiziert werden kann. Ich kann Ihnen nur sagen, dass Sie EWMA verwenden sollten, wenn die Daten Normalitätsprobleme aufweisen, Sie den nächsten Datenpunkt vorhersagen möchten oder einen Hinweis auf Autokorrelation haben möchten (mithilfe des Residuendiagramms). Ansonsten ist es ein Glücksspiel? Die Daten, die ich für meine Kontrolldiagramme abrufe, sind so eingerichtet, dass sie täglich ausgeführt werden, aber nur für einen festgelegten Zeitraum, was sich von allen Beispielen unterscheidet, von denen ich gelesen habe, dass sie auf der Verfügbarkeit aller Daten seit Beginn des Prozesses basierten.
Ich hoffe, dies trägt zur Klärung meiner Situation bei und freue mich über jeden Beitrag!
Steve
Ich entschuldige mich für meine unreife Antwort, aber ich möchte sicherstellen, dass Sie die Verwendung von Shewharts Kontrollkartenmethode verstehen (X-MR-Karten sind keine Diagnosekarten). Der Zweck , wie ursprünglich von Shewhart beabsichtigt, bestand darin, Variationsquellen (Variationskomponenten) zu vergleichen, um zu bestimmen, welche Quelle den größten Einfluss auf die Antwortvariable hat (in der Sprache der Kontrollkarten: Ist die größte Quelle innerhalb der Untergruppe oder zwischen den Untergruppen?). Natürlich sind Sie nicht auf zwei Ebenen eines Stichprobenplans beschränkt, und jede Ebene ist mit einem bestimmten Satz von x oder Variationskomponenten korreliert. Der Stichprobenplan, der anhand von Kontrollkarten ausgewertet wird, ist von größter Bedeutung. Wenn Sie die Untergruppengrößen ändern, ändern Sie, welche Variationsquellen innerhalb der Untergruppe erfasst werden. Wenn Sie die Häufigkeit der Stichprobenentnahme ändern, ändern Sie die erfassten Variationsquellen (die einflussreich sein können) zwischen den Untergruppen. Sobald die größte Quelle identifiziert wurde, verwenden Sie weiterhin Stichproben- und Kontrollkarten (oder andere Tools wie DOE), um die Komponenten weiter aufzuschlüsseln und sich auf den Satz von Variablen zu konzentrieren, die untersucht werden sollten, um die Variation zu reduzieren.
Um dieses Ziel zu erreichen, schlug Shewhart zunächst vor, die Vergleichsbasis auf Konsistenz zu prüfen. Mit anderen Worten: Sind die Variationsquellen innerhalb der Untergruppe stabil/konsistent? (Ist das Bereichsdiagramm „unter Kontrolle“?) Wenn nicht, sollten Sie versuchen, herauszufinden, warum. Wenn diese Quellen konsistent sind, kann ein Vergleich angestellt werden. Das X-Strich-Diagramm ist ein Vergleichsdiagramm. Es vergleicht die Variationsquellen, die sich zwischen den Untergruppen ändern (visualisiert als die im X-Strich-Diagramm aufgezeichneten Durchschnittswerte, zu Ihrer Information: Sie sind als Funktion der Durchschnittsbildung zu den Quellen zwischen den Untergruppen hin verzerrt) mit den Variationsquellen, die innerhalb der Untergruppe erfasst werden (visualisiert durch die Kontrollgrenzen im X-Strich-Diagramm, A2*R-Strich). Wenn die Durchschnittswerte innerhalb der Kontrollgrenzen liegen, dominieren die Quellen innerhalb der Untergruppe; wenn es Signale von Durchschnittswerten gibt, die stärker variieren als die Quellen innerhalb (z. B. Punkte außer Kontrolle), dominieren die Quellen zwischen den Quellen. Rationale Untergruppierungs- und Stichprobenstrategien sind ein Schlüssel zum Funktionieren dieser Methodik.
„Der Ingenieur, dem es gelingt, seine Daten zunächst in rationale Untergruppen auf der Grundlage rationaler Theorien aufzuteilen, ist daher auf lange Sicht von Natur aus besser dran …“ Shewhart
Die Shewhart-Kontrollgrenzen wurden empirisch abgeleitet. Es gibt keine Normalitätsannahme für die Verwendung von Kontrollkarten! Sie wurden als – möglicherweise konservative – Orientierungshilfe für die Entscheidungsfindung hinsichtlich der einflussreichsten Variationsquellen erstellt. Natürlich gibt es die Western Electric-Muster, die bei der Interpretation von „außer Kontrolle geratenen“ Bedingungen helfen können, die wiederum bei der Interpretation der dominierenden Quellen helfen können. Letztendlich werden Sie sich die Daten grafisch ansehen und entscheiden, welche Quellen Ihrer Meinung nach dominieren (mithilfe von Statistiken, wenn diese Entscheidungen nicht offensichtlich sind).
Ihre Annahme, dass „ Kontrollgrenzen, Ziel und Sigma auf der Grundlage eines kontrollierten Zeitraums festgelegt würden ...“, ist aus der Sicht der Shewhart-Kontrolldiagrammmethodik unsinnig.
Bitte lesen:
Shewhart, Walter A. (1931) „Ökonomische Kontrolle der Qualität hergestellter Produkte“ , D. Van Nostrand Co., NY
Wheeler, Donald (2015) „Rational Sampling“, Quality Digest
Wheeler, Donald (2015) „Rational Subgrouping“, Quality Digest
