Экспоненциально взвешенное скользящее среднее - без среднего или стандартного отклонения?
Привет! Я собрал некоторые данные процесса за 3 года и хочу имитировать проспективный анализ EWMA, чтобы увидеть, обнаружит ли мой заданный параметр сглаживания все важные изменения (без слишком большого количества ложных тревог).
Кажется, что большинство учебников и литературы, которую я посмотрел, используют среднее значение и стандартное отклонение для расчета контрольных пределов. Обычно это "контролируемое" среднее значение и стандартное отклонение от некоторых исторических данных или среднее значение и стандартное отклонение популяции, из которой взяты образцы. У меня нет ни информации.
Есть ли другой способ расчета контрольных пределов?
Существуют ли изменения в диаграмме EWMA, в которых не используются среднее значение и стандартное отклонение?
Есть креативные идеи?
заранее спасибо
1 ответ
С практической / практической точки зрения использование статистического анализа исторических данных редко. Да, он дает некоторые рекомендации о том, как работает процесс (и его система управления), однако самое важное на сегодняшний день - это хорошее понимание и знание "технических ограничений".
Я имею в виду эксплуатационные ограничения, которые определяются спецификациями и эксплуатационными характеристиками различных единиц оборудования. Это позволяет лучше понять, как должен вести себя процесс (с точки зрения оптимальной рабочей точки и верхних / нижних контрольных пределов) и где находятся области наибольшего отклонения от оптимального. Это имеет очень мало общего со статистическим анализом исторических данных и очень сильно связано с технологическим проектированием / металлургией - в зависимости от типа процесса, с которым вы работаете.
Пределы контроля в конечном итоге определяются исходя из того, что ХОТИТ Менеджер процесса / Инженер-технолог, которые обычно (но не всегда) находятся в пределах паспортной таблички оборудования.
Если вы работаете в эксплуатационных пределах и находитесь в сфере оптимизации процессов, то да, статистический анализ более широко используется и может дать хорошее представление. В зависимости от изменчивости вашего процесса, от того, насколько хорошо настроена ваша система управления и от однородности вашего кормового продукта, выбранные верхние / нижние контрольные пределы будут варьироваться. Хорошей отправной точкой является оптимальная рабочая точка (например, 100 м3/ час), затем используйте разумное количество исторических данных для расчета стандартного отклонения и установите верхний предел 100 + 1 стандартное устройство и нижний предел 100 - 1 стандартное значение. девиация Это ни в коем случае не "жесткое и быстрое" правило, но это разумная отправная точка.