Das gleitende Mittelwertbereichsdiagramm (MAMR) wird verwendet, wenn Sie nur einen Datenpunkt zu einem Zeitpunkt haben, um eine Situation (z. B. seltene Daten) zu beschreiben, und die Daten werden normalerweise nicht verteilt. Das MAMR-Diagramm ist dem Xbar-R-Diagramm sehr ähnlich. Der einzige wesentliche Unterschied ist, wie die Untergruppen gebildet werden und die außerhalb der Kontrolle Tests, die gelten. Die Schritte beim Konstruieren des gleitenden Durchschnittsbereichsdiagrammes sind die gleichen wie die Xbar-R-Steuerdiagramme (hier klicken). Das MAMR-Diagramm verwendet Daten erneut. Die folgenden Daten zeigen zum Beispiel die für jede Woche anfallenden Forderungen. Die Daten konnten in Untergruppengrößen von drei gruppiert und unter Verwendung eines MAMR-Diagramms analysiert werden. Die erste Untergruppe für das MAMR-Diagramm wird unter Verwendung der ersten drei Ergebnisse (für die Wochen von 25, 212 und 219) gebildet. Die zweite Untergruppe für das MAMR-Diagramm verwendet die Wochen von 212 und 219 und fügt dann in der Woche von 226 hinzu. Die Daten für die Wochen 212 und 219 werden in der nächsten Untergruppe wiederverwendet. Dies geht für jede der verbleibenden Proben weiter. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, einen Punkt mit jedem neuen Datenpunkt zu plotten, anstatt auf drei Datenpunkte zu warten, um eine Untergruppe zu bilden. Die zyklischen Muster sind typisch für MAMR-Diagramm. Out of Control-Tests Da Daten wiederverwendet werden, ist der einzige Kontroll-Test, der für das MAMR-Diagramm gilt, über die Kontrollgrenzen hinaus. Kontrollgrenzen für das Moving AverageMoving-Bereichsdiagramm Die Kontrollgrenzgleichungen für das Moving AverageMoving-Range-Diagramm sind identisch mit dem Xbar-R-Diagramm (hier klicken für die Xbar-R-Diagrammberechnungen) MAMR-Diagramme können aktualisiert werden, wenn neue Daten hinzugefügt werden, Symbol im SPC-Menü aktualisieren. Sie können auch die aktuellen Optionen im Diagramm ändern, indem Sie im Menü SPC das Symbol Optionen wählen. Sie können Steuergrenzen auch aufteilen, das Diagramm an einem neuen Punkt starten und Kommentare hinzufügen (siehe Abschnitt "Einzelpunktaktionen" in den Hilfedateien) sowie alle Kontrollpunkte entfernen oder den Bereich festlegen, Siehe den Abschnitt "Alle Punkte" in den Hilfedateien).Was ist ein gleitendes Durchschnittsdiagramm Eine Art von zeitgewichteten Kontrolltabellen, die den ungewichteten gleitenden Durchschnitt über die Zeit für einzelne Beobachtungen darstellen. 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 möchten. Bild von MiniTab Ein X-bar, S-Diagramm ist eigentlich 2 Plots zwischen dem Prozessmittel und dem Prozessbereich über die Zeit und ist ein Beispiel für die statistische Prozesssteuerung. Diese Kombination hilft Ihnen zu verstehen, die Stabilität der Prozesse erkennen das Vorhandensein von speziellen Ursache Variation. Verwenden Sie X-Bar S-Kontrollkarten Wenn: Wenn Sie Messungen in Untergruppen von allgemein mehr als 10 Messungen rational erfassen können. Verwenden Sie die X-Bar R-Kontrollkarte, wenn Sie zwischen 2 und 10 Untergruppen haben. Größer als 10 Mengen konstanter, kontinuierlicher Daten Mit anderen Worten, die Stichprobengrößen müssen konstant sein. Die Messungen erfolgen in regelmäßigen Abständen. Wir können davon ausgehen, dass die Daten normal verteilt sind. Das Probenahmeverfahren ist für jede Probe gleich und wird konsequent durchgeführt. X-Balken S Kontrolltafel-Definitionen S-Plan: Der Bereich von Untergruppenwerten. Dies überwacht die Prozeßstandardabweichung (wie durch den Abtastbewegungsbereich angenähert) X-Balkendiagramm: der Mittelwert aus den Untergruppenwerten. Die Kontrollgrenzen für die X-Bar bringen die Proben verbreitet und in den Mittelpunkt. Verwendung von X-Bar S-Kontrollkarten Überprüfen Sie das S-Diagramm zur Kontrolle. Wenn nicht in der Steuerung, zu stoppen. Wenn das S-Diagramm außer Kontrolle ist, können die Steuergrenzen für das X-Balkendiagramm ungenau sein und jede andere Analyse ruinieren. Kontrollieren Sie das X-Balkendiagramm. Nur gültig, wenn die Variabilität innerhalb der Stichprobe konstant ist (deshalb überprüfen wir zuerst das R-Diagramm.) Anwendungsbeispiele von X Bar R Kontrollkarten Überwachen des Prozessmittels und der Variation für Untergruppen von Produktionsprozessen. Ex. Teillängen. Gesprächszeitpunkte. Krankenhaus Patienten Blutdruck im Laufe der Zeit. Agile Softwareentwicklung MMF-Entwicklungszeiten. Wichtige Hinweise zu den X-Balken-S-Diagrammen Beachten Sie, dass NIEMALS die Spezifikationen für jede Steuerkarte gesetzt werden. Der Bediener kann die Tendenz haben, nicht auf eine Punktaussteuerung zu reagieren, wenn der Punkt innerhalb der Spezifikationsgrenzen liegt. Die Punkte auf dem Diagramm bestehen aus Durchschnittswerten, nicht Einzelpersonen. Die Spezifikationsgrenzen beziehen sich auf Einzelpersonen, nicht auf Durchschnittswerte. Sie möchten, dass die meisten Punkte außer Kontrolle geraten, da die Punkte die Produktvariation zeigen, während die engere (idealerweise) Breite der Kontrollgrenzen den Schlupf im Messsystem zeigt. Sie möchten, dass der Schlupf im Messsystem kleiner als die Variation des Produkts ist. Siehe auch Measurement System Evaluation (MSE).
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