A Média Móvel Ponderada Exponencialmente (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dá menos e menos peso aos dados à medida que são removidos no tempo. Para a técnica de controle de gráficos Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t), depende unicamente da medida mais recente do processo e, é claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle a partir de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média exponencialmente ponderada de todos os dados anteriores, incluindo a medição mais recente. Através da escolha do factor de ponderação (lambda), o procedimento de controlo EWMA pode ser tornado sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto que o procedimento de controlo Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controlo. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (meta) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Pontos são os dados em bruto a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) estão entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima para os últimos 5 Os gráficos de controle multivariados tradicionais, tais como os gráficos de controle multivariados e os gráficos de controle multivariados tradicionais, mostram que os gráficos de controle multivariados variam exponencialmente ponderados, tais como: Alipour, H. Noorossana, R. Int J Adv Manuf Technol (2010) 48: 1001. doi: 10.1007s00170-009-2365-4 Como as cartas de controle de Hotellings 2 e T 2 são projetadas para monitorar vetores de características de qualidade variável, porém, em determinadas situações, os dados são expressos em termos linguísticos e, nessas circunstâncias, os gráficos de controle multivariados variáveis ou de atributo não são escolhas adequadas para monitoramento. Fuzz Os gráficos de controle multivariados, como os Hotellings difusos T 2, poderiam ser considerados instrumentos eficientes para superar os problemas das observações lingüísticas. O objetivo deste trabalho é desenvolver um gráfico de controle de média móvel ponderada exponencialmente fuzzy multivariada (F-MEWMA). Neste artigo, o controle estatístico multivariado de qualidade ea teoria dos conjuntos fuzzy são combinados para desenvolver o método proposto. Conjuntos difusos e lógica fuzzy são ferramentas matemáticas poderosas para modelar sistemas incertos na indústria, na natureza e na humanidade. Através de um exemplo numérico, o desempenho do gráfico de controle proposto foi comparado ao gráfico de controle fuzzy de Hotellings T 2. Os resultados indicam um desempenho uniformemente superior do gráfico de controlo F-MEWMA sobre o gráfico de controlo de Hotellings T 2. Tabelas de controle multivariadas Teoria de conjuntos difusos Diagrama de controle multivariável difuso Valor representativo Unidades T 2 Média móvel ponderada exponencial multivariada Linna KW, Woodall WH (2001) O desempenho de gráficos de controle multivariados na presença de erro de medida. J Qual Technol 33: 349355 Google Acadêmico Mason RL, Champ CW, Tracy ND, Wierda SJ, Young JC (1997) Avaliação de técnicas de controle de processos multivariadas. 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Este estudo desenvolve um procedimento para o desenho estatístico da tabela de média móvel com ponderação exponencial multivariada (VSI) variável de intervalos de amostragem variável (MEWMA). O gráfico VSI MEWMA é comparado com o gráfico MEWMA do intervalo de amostragem fixo (FSI) correspondente, em termos do tempo médio de estado estacionário para sinalizar para diferentes magnitudes de deslocamentos no vector médio do processo. Mostra-se que o gráfico VSI MEWMA funciona melhor do que o correspondente padrão FSI MEWMA gráfico para detectar uma ampla gama de mudanças no vetor médio do processo. Tempo médio de sinalização Gráfico multivariável EWMA Desenho estatístico Intervalos de amostragem variáveis Referências Aparisi F, Haro CL (2001) Gráfico de controle de Hotellings () com intervalos variáveis de amostragem. Int J Prod Res 39: 31273140 Google Acadêmico Aparisi F, de Luna MA (2009) O desenho e desempenho do gráfico de controle sintético multivariável. 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