Moyenne mobile pondérée exponentiellement - sans écart moyen ou standard?

Question

Salut J'ai rassemblé quelques données de processus depuis 3 ans et je veux imiter une analyse prospective EWMA, pour voir si mon paramètre de lissage aurait détecté tous les changements importants (sans trop de fausses alarmes).

Il semble que la plupart des manuels et de la littérature que j'ai examinés utilisent une déviation moyenne et standard pour calculer les limites de contrôle. Il s'agit généralement de la moyenne «moyenne» et de l'écart-type de certaines données historiques, ou de la moyenne et de l'écart-type de la population à partir de laquelle les échantillons sont prélevés. Je n'ai pas d'information non plus.

Existe-t-il un autre moyen de calculer les limites de contrôle?

Y a-t-il une variation du diagramme EWMA qui n'utilise pas la moyenne et l'écart type?

Des idées créatives?

Nous vous remercions à l'avance

Answer 1

D'un point de vue pratique/opérationnelle, l'utilisation de l'analyse statistique des données historiques seul, est rare. Oui, il fournit des conseils sur la façon dont le processus (et son système de contrôle) fonctionnent, mais le plus important est de bien comprendre les «limites d'ingénierie». Je me réfère aux limites opérationnelles, qui sont déterminées par les spécifications et les caractéristiques de performance des différentes pièces d'équipement. Cela permet de développer une bonne compréhension de la façon dont le processus est supposé se comporter (en termes de point de fonctionnement optimal et de limites de contrôle supérieures/inférieures) et où se situent les zones de plus grand écart par rapport à optimal. Cela a très peu à voir avec l'analyse statistique des données historiques, et beaucoup de choses à faire avec l'ingénierie des procédés/métallurgie - en fonction du type de processus que vous avez affaire.

Les limites de contrôle sont finalement déterminées à partir de ce que le Process Manager/Process Engineer VEUT, qui sont généralement (mais pas toujours) dans la capacité nominale de l'équipement.

Si vous travaillez dans les limites opérationnelles, et vous êtes dans le domaine de l'optimisation des processus, alors oui, l'analyse statistique est plus largement utilisée et peut offrir un bon aperçu. En fonction de la variabilité de votre processus, de la configuration de votre système de contrôle et de l'homogénéité de votre produit d'alimentation, les limites de contrôle supérieures/inférieures sélectionnées varient. Un bon point de départ est le point de fonctionnement optimal (par exemple 100 m3/h), puis utilisez une quantité raisonnable de données historiques pour calculer un écart type, et faites votre limite supérieure 100 + 1 standard dev, et votre limite inférieure 100 - 1 standard dev. Ce n'est en aucun cas une règle «dure et rapide», mais c'est un point de départ raisonnable.