A média móvel móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dê cada vez menos peso aos dados à medida que eles são removidos no tempo. Comparação do gráfico de controle de Shewhart e das técnicas de controle de EWMA Para a técnica de controle de gráfico de Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t) depende apenas da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média ponderada exponencialmente de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Através da escolha do fator de ponderação, (lambda), o procedimento de controle EWMA pode ser sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. 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 (alvo) (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 Os pontos são os dados brutos, 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) se situam entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima nos últimos 5 Períodos de tempo. Informações sobre contato Site Search Knowledge Center Gráficos da média média em movimento Gráficos de alcance médio em movimento são um conjunto de gráficos de controle para dados de variáveis (dados quantitativos e contínuos em medidas, como uma dimensão ou tempo medido). Os monitores de gráfico de média móvel A localização do processo ao longo do tempo, com base na média do subgrupo atual e em um ou mais subgrupos anteriores. O gráfico do intervalo de mudança monitora a variação entre os subgrupos ao longo do tempo. Os pontos plotados para um gráfico de alcance médio móvel, chamado de célula, incluem o Subgrupo atual e um ou mais subgrupos anteriores. Cada subgrupo dentro de uma célula pode conter uma ou mais observações, mas todas devem ter o mesmo tamanho. Desde 1982: A ciência da arte para melhorar sua linha de fundo, a Quality America oferece software de Controle estatístico de processos, bem como materiais de treinamento para Lean Six Sigma, Quality Management e SPC. Adotamos uma abordagem orientada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente formas de oferecer aos nossos clientes as melhores e mais acessíveis soluções. Líderes em seu campo, a Quality America forneceu software e treinamento de produtos e serviços a dezenas de milhares de empresas em mais de 25 países. Copyright copy 2017 Quality America Inc. O que é um gráfico de média móvel Um tipo de gráfico de controle ponderado no tempo que traça a média móvel não ponderada ao longo do tempo para observações individuais. Este gráfico usa limites de controle (UCL e LCL) para determinar quando uma situação fora de controle ocorreu. Os gráficos da média móvel (MA) são mais eficazes do que os gráficos Xbar na detecção de pequenos turnos de processo e são particularmente úteis quando há apenas 1 observação por subgrupo. No entanto, os gráficos da EWMA geralmente são preferidos sobre os gráficos do MA porque eles pesam as observações. As observações podem ser medições individuais ou meios de subgrupo. As médias móveis são calculadas a partir de subgrupos artificiais criados a partir de observações consecutivas. Exemplo de gráfico de média móvel Um fabricante de rotores de centrífuga quer acompanhar o diâmetro de todos os rotores produzidos durante uma semana. Os diâmetros devem estar próximos do alvo, porque mesmo pequenas mudanças causam problemas. Os pontos parecem variar aleatoriamente em torno da linha central e estão dentro dos limites de controle no entanto, há um ponto que se aproxima do limite de controle que você pode querer investigar.
Análise da Estratégia de Cobertura Ótima para o potencial de reduzir os custos de cobertura O Modelo de Estratégia de Cobertura Ótima é uma ferramenta simples, que calcula automaticamente a porcentagem ideal de exposição ao hedge e as economias econômicas líquidas resultantes. O modelo utiliza um fator de aversão ao risco para determinar a porcentagem de exposição a não hedge, potencialmente economizando consideráveis custos de hedge. A aversão ao risco Sigma representa o nível de risco que a empresa está disposta a realizar, o que se traduz na máxima probabilidade admissível de a entidade não conseguir cumprir as obrigações financeiras em 10 anos. A maior proporção de lucros expostos aos ganhos totais com menor diversificação interna representa um maior potencial de hedge de ganho. Quanto mais volátil for o preço de risco de cobertura, mais hedge é útil. Em contraste, com ganhos mais voláteis que não podem ser cobertos, a cobertura é menos útil à medida que mais volatilidade de lucr...
Comments
Post a Comment