X B Moving Average

Rata-rata bergerak Penulis lain menyarankan agar untuk tujuan ini penggunaan grafik rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial (EWMA) akan sesuai (Khoo amp Quah, 2002 Takahashi, 2003). Dengan rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial (EWMA) dengan cakrawala masa depan yang tidak terbatas secara teoritis, pengamatan yang lebih baru memiliki dampak yang lebih besar pada profil karakteristik. Semua jenis diagram kontrol untuk memantau rata-rata proses dipengaruhi oleh autokorelasi positif, termasuk diagram kontrol Shewhart, bagan X-Individu, jumlah kumulatif (CUSUM), dan grafik rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial (EWMA) (28). Desain skema rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial. Kemiringan garis lurus mengukur tingkat perubahan. Bila Anda membuat grafik garis lurus. Anda melihat bahwa tingkat perubahan (kemiringan) adalah sama antara semua titik sepanjang garis. Tingkat perubahan untuk garis lurus dikatakan konstan (tidak berubah). Tingkat perubahan fungsi kuadratik. Namun, tidak konstan (tidak tetap sama). Tidak ada segmen garis lurus pada parabola. Jadi, bisakah kita berbicara tentang quotslopequot saat berhadapan dengan parabola Jawabannya adalah quotyes, dengan cara yang bagus, tapi hasilnya tidak sesuai dengan apa yang telah kita lihat dengan garis lurus. Ketika kita mencoba untuk berbicara tentang kemiringan (atau tingkat perubahan) untuk fungsi kuadrat (parabola), kita harus berbicara tentang tingkat perubahan rata-rata (kemiringan segmen yang menghubungkan dua titik pada parabola). Perbedaannya adalah bahwa tingkat perubahan rata-rata (kemiringan) ini TIDAK akan konstan. Ini akan berubah berdasarkan lokasi dari dua titik yang digunakan. Mari kita lihat rata-rata tingkat perubahan di sepanjang parabola. Perhatikan parabola y x 2. rata-rata laju perubahan slopeFuzzy bagan kontrol rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial untuk data univariat dengan aplikasi kasus nyata Sevil entrk a Nihal Erginel b hsan Kaya c ,. Cengiz Kahraman da Departemen Statistik, Universitas Anadolu, 26470 Eskiehir, Turki b Departemen Teknik Industri, Universitas Anadolu, 26555 Eskiehir, Turki c Departemen Teknik Industri, Universitas Teknik Yldz, 34349 stanbul, Turki d Departemen Teknik Industri, stanbul Technical University , 34367 stanbul, Turki Diterima pada tanggal 26 Desember 2011. Revisi 11 Februari 2014. Diterima pada tanggal 21 April 2014. Tersedia secara online 14 Mei 2014. Ikhtisar Karena data sampel mungkin termasuk ketidakpastian yang berasal dari sistem pengukuran dan kondisi lingkungan, nomor fuzzy dan atau variabel linguistik dapat digunakan untuk Menangkap ketidakpastian ini Dalam makalah ini, salah satu diagram kontrol yang paling populer, chart kontrol rata-rata bergerak rata-rata tertimbang (over eksponential moving average control chart / EWMA) untuk data univariat dikembangkan di bawah lingkungan fuzzy. Diagram kontrol EWMA fuzzy (FEWMA) dapat digunakan untuk mendeteksi pergeseran kecil pada data yang ditunjukkan oleh bilangan fuzzy. Statistical process control (SPC) adalah pendekatan untuk mengevaluasi proses apakah mereka berada dalam pengendalian statistik atau tidak. Untuk tujuan ini, diagram kontrol umumnya digunakan. Karena data sampel mungkin termasuk ketidakpastian yang berasal dari sistem pengukuran dan kondisi lingkungan, bilangan fuzzy dan atau variabel linguistik dapat digunakan untuk menangkap ketidakpastian ini. Dalam makalah ini, salah satu diagram kontrol yang paling populer, chart kontrol rata-rata bergerak rata-rata tertimbang (over eksponential moving average control chart / EWMA) untuk data univariat dikembangkan di bawah lingkungan fuzzy. Diagram kontrol EWMA fuzzy (FEWMA) dapat digunakan untuk mendeteksi pergeseran kecil pada data yang ditunjukkan oleh bilangan fuzzy. FEWMA mengurangi jumlah keputusan palsu dengan memberikan fleksibilitas pada batas kontrol. Proses produksi kancing plastik dipantau dengan FEWMA di Turki sebagai aplikasi nyata. Kontrol proses statistik Diagram kendali fuzzy EWMA Fuzzy EWMA Tabel 2. Gbr. 3.