Moving Media Control Chart Template

Excel Trucchi e consigli in questo articolo, we8217ll mostrano come costruire un grafico di controllo di Excel per analizzare i dati e migliorare l'efficienza. Carte di controllo sono utili per monitorare qualsiasi processo che ha un livello di variazione 8211 per esempio, riempire contenitori con un certo numero di elementi. Essi possono facilmente illustrare se il processo è in funzione all'interno dei suoi parametri previsti. 1. Raccogliere e formattare i dati Una volta che hai i dati raccolti dal processo, il primo passo nella creazione di una carta di controllo di Excel è quello di garantire che sia correttamente formattato. Il vostro set di dati deve essere organizzato secondo una media (media) 8211 cioè un punto di destinazione che i punti dati sono raggruppati attorno. Se non it8217s, il grafico di controllo non sarà utile. 2. Organizzare colonne di dati secondo luogo, creare colonne per organizzare i dati. Etichettarli Range, Numero, Dati, inferiore, superiore e media. Riempire la colonna Dati con i tuoi punti di dati organizzati, e riempire la colonna numero con i valori in ordine numerico crescente, a partire da 1. 3. Get Your limiti superiore e inferiore Here8217s dove la formula entra in gioco. Nella prima cella della colonna Range, inserire la formula Abs (C2-C3). Selezionare la cella e trascinarlo verso il basso per copiare la formula alla fine dei tuoi dati. Nella colonna inferiore, fare lo stesso con la formula Media (C: C) -2.66Average (A: A). e nella colonna superiore utilizzare media (C: C) 2.66Average (A: A). 4. Get Your Average dati, infine, ha istituito la formula per la colonna media. In F2, tipo medio (C: C). Dopo aver colpito entrare, di inserire automaticamente la formula fino alla fine dei tuoi dati. Questo crea la media di destinazione. 5. creare il grafico di controllo Excel Ora che avete il quadro di riferimento per la vostra carta di controllo di Excel installati e importati i dati, selezionare i dati in colonne B a F e passare alla scheda Inserisci e individuare il gruppo grafico dal menu. Scegliere un tipo di grafico a dispersione. Per la fase finale, è necessario stabilire le zone di campo per la deviazione. Il grafico può sembrare completo, ma si mangia nel formato corretto appena ancora. Fare clic su un punto dati sulla linea limite inferiore e selezionare Cambia Serie Tipo di grafico. Quando si apre il menu, scegliere un grafico a linee. Ripetere questa operazione per le 8220Upper8221 e 8220Average8221 insiemi di dati. Fare clic su OK per confermare e il grafico di controllo di Excel sarà completa. In questo esempio Fred Pryor SeminarsExcel controllo ChartPractice, giocare con i numeri per vedere come la media e altre linee di limitare il cambiamento quando i dati turni o provare questo processo fuori da soli. Avete un processo o di dati campione adatto per questo tipo di grafico Cosa è possibile utilizzare una carta di controllo per Scritto da Tips and Tricks Excel da Pryor Excel Tips Tricks amp è scritto dagli esperti di Microsoft Excel Fred Pryor Seminari e CareerTrack. Noto per una vasta formazione Excel, vi offriamo alcuni dei migliori del settore. Non sprecare il tempo prezioso cercando di capire le cose da soli. Partecipare ad uno dei nostri corsi di Excel eccezionali e acquisire le conoscenze necessarie per utilizzare Excel in modo più efficace ed efficiente. Scopri un corso di Excel di giungere a una posizione vicino a te quando si fa clic qui. Lascia un Commento Annulla replyI-MR Grafici individui - Moving Gamma Grafici I-MR classifiche trama osservazioni individuali su un grafico accompagnato da un altro grafico della gamma delle singole osservazioni - normalmente da ogni punto di dati consecutivi. Questa tabella viene utilizzata per tracciare dati continui. Le trame Grafico individui (I) ogni misura (a volte chiamato un'osservazione) come punto di dati separato. Ogni punto di dati è a sé stante ed i mezzi non ci sono sottogruppi razionale e dimensioni 1. Un paio altri grafici comuni utilizzati con sottogruppi GT1 sono il sottogruppo: Una tipica Moving Range (MR) Grafico utilizza un valore predefinito di 2, il che significa che ogni punto dati traccia la differenza (range) tra due punti di dati consecutivi come vengono dal processo in ordine sequenziale. Quindi ci sarà un meno punto di dati nel grafico MR rispetto alla tabella di individui. Tuttavia, questo valore può essere regolato nella maggior parte dei programmi software statistici. grafici I-MR dovrebbero essere in controllo, secondo i test di controllo che si sceglie di utilizzare. Ci sono molti tipi di test che possono determinare il controllo e punti entro i limiti di controllo può anche essere fuori controllo o causa speciale. Esempio Uno I dati di seguito delle misure sono state prese dalla lunghezza complessiva di 30 diversi widgets. Il calcolo si applica la stima a breve termine con un-polarizzazione costante dal momento che è più probabile che un campione che rappresenta la performance a breve termine del processo. Tenete a mente ci sono diverse stime per sigma (deviazione standard) e per ciascun uso devono essere concordate con il cliente e la motivazione per la sua selezione. Il primo punto di dati nel grafico inventario da una gamma di movimento 2 è stato selezionato il valore assoluto (o la differenza positiva) di 5,77 - 4.57 1.20. Una misura per parte, senza sottogruppi razionali. Le parti sono misurati in modo da cui sono venuti dalla process. xa0 C'è un punto in meno di dati gamma di parti measured. xa0 Uso MR-bard2 per stima del sigma (stima a breve termine per la deviazione standard). Entrambe le tabelle indicano un processo che è stabile e sotto controllo. Ciò sarebbe sufficiente per la porzione stabilità di un MSA. Se questo fosse il dato nuova (dopo) da un miglioramento dei processi e questa performance è migliore e più desiderabile che le prestazioni prima, allora questi limiti di controllo possono essere impostati come i nuovi limiti di controllo di processo. Se questa fosse la (prima) i dati di un processo precedente, e tutta la variazione è spiegata dalla causa comune variazione inerente allora ci vorrà un cambiamento fondamentale (si spera un miglioramento) per cambiare e sostenere questa performance. L'obiettivo del team è quello di eliminare o spiegare tutto variante speciale causa e rendere fondamentali, miglioramenti senza precedenti per guidare l'attuale livello di prestazioni causa comune ad una variazione ridotta e prestazioni più precisa intorno a un bersaglio. Esempio Due PRIMA DOPO I-MR grafico seguente è un esempio di dati elaborati al termine della fase MIGLIORARE da uno studio tempo prima e dopo i miglioramenti sono stati implementati su un processo di ispezione. I tempi sono stati tracciato con ogni volta che rappresenta il proprio gruppo (formato sottogruppo 1). Il tempo è un tipo di dati continua che vuoi un SPC grafico, come un I-MR. Si può vedere dal grafico alla media per i singoli tempi di misura è sceso a 9.79 minuti e. esaminando il grafico in basso, si può vedere la variazione tra i tempi anche stato ridotto. Per analizzare statisticamente se la media è cambiato è possibile utilizzare il test 2 campioni-t o test accoppiato-t (a seconda dei dati e supponendo che i dati normalmente distribuiti). Ipotesi prova utilizzando i dati della tabella sopra, un t-test 2 campione è stato fatto con rischio alpha fissato a 0,05 per determinare se vi è una differenza significativa tra la performance del mezzo prima e dopo. NOTA: Anche se 52 campioni sono stati prelevati sia prima e dopo, le coppie non corrispondono a causa di diverse parti in corso di valutazione e di essere uno studio distruttiva. Era la valutazione stato fatto utilizzando le stesse parti e le parti non distruttive allora il test t accoppiato potrebbe essere used. xa0 ipotesi nulla Ho: Media PRIMA dire, dopo l'ipotesi alternativa H A. xa0Mean DOPO lt media PRIMA Questo crea un test a una coda. L'ipotesi nulla viene rifiutata. Ci sono un paio di modi per concludere questo. La statistica test di 26.42 è maggiore di t-valore critico a 0.05, e DF 76, che è 1,67 per un test di coda. dF Gradi di libertà del p-value essere inferiore a 0,05. Con le prove statistiche che un cambiamento si è verificato nel mezzo da 19.65 minuti a 9.79 minuti. La prestazione dopo anche superato tutti i test SPC in modo che i nuovi limiti di controllo devono essere utilizzati in futuro per monitorare questo processo. Questa è una parte importante della fase di controllo e la FMEA. xa0 Il FMEA Revised riveduta dovrebbe documentare i nuovi limiti di controllo per il processo e questo è fatto per identificare rapidamente se il futuro le prestazioni dei processi rimane in controllo ed è sustained. xa0 utilizzando il vecchio superiore e limiti di controllo inferiore di monitorare un migliorato processo dimostrato di non rischia esporre qualsiasi comportamento prestazioni che ritrae o comincia a cadere di nuovo a vecchi schemi. E, l'obiettivo è di non permettere questo, esporre i problemi in modo rapido e visibilmente in modo che possano essere affrontati e ottenere il processo selezionato in Test again. xa0 per la riduzione della Variante Per verificare statisticamente se la variazione è cambiato da prima che si possa utilizzare l'F-Test per varianze uguali. Da questo esempio si applica un livello di confidenza del 95, allora ogni p-value lt 0,05 sarebbe statisticamente significativa e si dovrebbe rifiutare l'ipotesi nulla e concludere c'è una differenza. AIUTO VISIVO . Un'altra linea guida visiva è quello di esaminare gli intervalli di confidenza indicati in blu per la (1) e dopo (2) i dati prima. Se le linee banda intervallo si sovrappongono allora non c'è differenza statistica tra la variazione prima e dopo. Se le linee banda intervallo non si sovrappongono, vi è una differenza statisticamente significativa tra la variazione prima e dopo. L'ulteriore le linee sono lontano dalla sovrapposizione minore è il p-value sarà e più fiducia hai nel concludere vi è una differenza significativa (sembra ovvio). Se il bordo delle linee erano vicine tra loro (ad esempio il bordo sinistro della riga superiore e il bordo destro della riga inferiore nel nostro esempio), allora il p-valore sarà vicino a zero e la statistica F avrebbe fatto essere circa lo stesso del valore F critico. RECALL: L'obiettivo della maggior parte dei progetti Six Sigma è quello di migliorare il mezzo per un obiettivo (aggiungere la precisione) e ridurre le variazioni (aggiungere precisione). Levenes test può essere utilizzato su insiemi non normali di dati per verificare varianze uguali. Con il nuovo (AFTER) processo di controllo, si può procedere a valutare la capacità di processo finale e venire con la nuova Z-score o utilizzare un indice di capacità. One-Way ANOVA C'è anche un interesse per determinare se vi è una differenza significativa tra le quattro estimatori nello studio AFTER. Questo potrebbe aiutare a identificare uno o più periti che potrebbero beneficiare di una maggiore formazione ed esaminare dove la nuova variante proviene da (all'interno di ciascun operatore, tra, o entrambi) Utilizzo di un One-Way ANOVA con alpha a 0.05, i seguenti risultati della DOPO i dati sono stati promemoria generated. xa0 c'erano 52 letture così dF 51. si conclude non c'era una differenza statistica tra gli operatori. Ci sono diverse cose che supportano le conclusioni. Il p-value ben al di sopra 0,05 (in altre parole, non rifiutare l'ipotesi nulla) F-statistica lt valore F-critica di 2,81 intervalli di confidenza fortemente sovrapposte. Jim e Dave avevano quasi gli stessi identici risultati. La differenza tra Paolo e Dave è il più grande, ma ancora non statisticamente significativo in un alfa-rischio di 0,05. sono tutti elementi che non c'è differenza tra qualsiasi coppia o combinazioni di essi. Il basso valore F di 0,27 dice che la variazione all'interno dei periti è superiore alla variazione tra loro e non all'interno della region. Navigation rifiuto: Una tabella di marcia per l'utilizzo ponderata nel tempo di carte di controllo Vishwajit Joshi 0 Selezionando il giusto tipo di carta di controllo è un punto di partenza fondamentale per il controllo statistico di processo (SPC). Quale tabella da utilizzare dipende principalmente dalla classificazione dei dati, del tipo di distribuzione sottostante e l'intento dell'applicazione. Selezione del tipo sbagliato può comportare molti falsi allarmi, che porta a ricerche costose e inutili per le cause assegnabili. Con la vasta gamma di opzioni di controllo grafico disponibili, la selezione del grafico che meglio si adatta un particolare processo può essere un compito difficile. La confusione aumenta con applicabilità di due diverse carte di controllo per gli stessi dati. Questo è particolarmente vero quando si utilizzano le carte di controllo ponderati nel tempo. Ad esempio, lo stesso insieme di dati possono essere analizzati utilizzando una gamma individuo-movimento (I-MR) grafico, così come le carte di controllo ponderati nel tempo come un grafico esponenziale ponderata media mobile (EWMA) o una carta di controllo cumulativo sum (CUSUM). Tuttavia, l'intento e il metodo di applicazione per entrambi i tipi di grafici ponderati nel tempo sono completamente diversi. I praticanti spesso non si concentrano abbastanza sulla 8220intent8221 di utilizzare un particolare tipo di grafico di controllo che può portare alla non corretta interpretazione dei risultati. Quando e come utilizzare una carta di controllo ponderata nel tempo è sempre stata una zona di confusione per i supervisori di qualità nelle linee di produzione (comprensione operativa), così come i professionisti SPC (confronto delle prestazioni statistico). Esempio di diverse carte di controllo Risultati I seguenti gruppi di dati forniscono un esempio delle diverse conclusioni raggiunte da due diverse carte di controllo. I dati vengono analizzati utilizzando un grafico I-MR nonché un grafico EWMA e le conclusioni tratte sono contraddittorie. E 'difficile prendere una decisione se l'intento dell'analisi non è compreso. Caso 1: Un grafico I-MR mostra un processo di out-of-controllo, mentre tali segni si vedono nelle carte di controllo ponderati nel tempo. Caso 2: Un grafico I-MR mostra un processo di controllo, mentre i grafici ponderati nel tempo mostrano una chiara tendenza al rialzo dei dati di processo. Confronto di performance statistica Uno dei principali svantaggi delle carte di controllo Shewhart-tipo è che usano solo le informazioni relative al processo nell'ultimo punto tracciato e quindi questi grafici non hanno memoria. osservazioni precedenti non influenzano la probabilità di futuro segnali out-of-controllo. regole Trend o regole di zona possono essere utilizzati per introdurre alcune di memoria che risulta un rilevamento rapido di piccoli spostamenti. carte di controllo ponderati nel tempo sono un'alternativa ai Shewhart grafici per il monitoraggio piccoli spostamenti in un processo. Al contrario di carte di Shewhart, che fanno uso di punti di dati storici e di rilevare rapidamente piccoli spostamenti (di ordine inferiore a 3 sigma). Tabella di marcia per ponderati nel tempo carte di controllo Anche se le carte di controllo ponderati nel tempo sono molto utili, che non sono destinate a sostituire completamente le classifiche Shewhart, che possono essere utilizzati per rilevare una più ampia gamma di effetti (turni di 3 sigma o di ordine superiore) che sono per cause assegnabili. Spesso si raccomanda limiti Shewhart essere utilizzati in combinazione con un grafico EWMA o cusum. L'intento di utilizzare una carta di controllo per l'analisi deve essere ben compreso in anticipo. Due domande importanti a cui rispondere sono: E 'la squadra specificamente alla ricerca di rilevamento di relativamente piccoli spostamenti nel processo Come piccolo uno spostamento (dell'ordine di 1 o 2 sigma) è importante per il processo di rispondere a queste domande aiuta a rendere chiara l'intenzione di utilizzare carte di controllo ponderati nel tempo. Essa determina i parametri (peso per i grafici EWMA e turni e gioco per i grafici CUSUM) di grafici ponderati nel tempo e analizza i dati impostati di conseguenza. I team di progetto dovrebbe iniziare con una carta di controllo di Shewhart per evidente instabilità processo, se del caso, e quindi utilizzare un grafico di controllo ponderata nel tempo per determinare piccoli spostamenti in corso. La tabella di marcia per l'utilizzo di carte di controllo ponderati nel tempo in concomitanza con carte di controllo di Shewhart è qui sotto: Tabella di marcia per l'utilizzo ponderata nel tempo di carte di controllo Conclusione: due carte di controllo meglio di uno carte di controllo ponderata nel tempo sono una buona alternativa per Shewhart carte di controllo per il rilevamento di piccole sposta rapidamente. Tuttavia, l'utente deve essere chiaro circa l'intenzione di usare queste carte di controllo. La tabella di marcia, che è stato sviluppato attraverso l'esperienza pratica, aiuta a ottenere migliori risultati utilizzando sia Shewhart e carte di controllo ponderati nel tempo. Lascia un grafico CommentControl Excel Scarica Template Questo post verrà brevemente spiegare e rispondere a ldquoWhat è un controllo Chartrdquo Nella parte inferiore della pagina, si può afferrare una serie di controllo grafico modelli di Excel che è possibile scaricare gratuitamente Prima di tutto: libri interi e tesi di dottorato sono scritti su carte di controllo ndash questo breve post wonrsquot rendono giustizia. Quindi, si prega di imparare da soli quello che molto probabilmente non coprire in questo articolo. Ogni processo varia. C'è una variazione intrinseca, ma varia tra i limiti prevedibili. Ci sono due tipi di variazione: ldquocommon causerdquo e causerdquo ldquospecial. Se si sta tagliando i diamanti, e qualcuno urta il gomito, la causa speciale può essere costoso. Ma, nel taglio dei diamanti e non il gomito è stato urtato, il processo stesso sarà intrinsecamente avere ndash variazione che si chiama causa comune. Per molti processi, è importante notare cause speciali di variazione non appena si verificano e rispondere adeguatamente. Tutte le carte di controllo hanno tre componenti di base: una linea di mezzeria, di solito la media matematica di tutti i campioni tracciati. Superiore e inferiore limiti di controllo statistico che definiscono i vincoli di variazioni causa comune. I dati di performance tracciati nel corso del tempo. Ecco un esempio di una carta di controllo: Qui ci sono alcune carte di controllo popolare (incluso nel download in basso): Gli individui variabili dati e range di movimento (X e MR o I e MR) Media e Range o media e la deviazione standard (X-bar e R o X-bar e S) Stima ponderata media mobile (EWMA) Somma cumulativa (CUSUM) attributo data proporzioni (P e NP) Difetto Conte (C e U)