指數加權移動平均 - 沒有均值或標準偏差？

Question

嗨我收集了一些過程數據3年，我想模仿一個EWMA前瞻性分析，看看我設定的平滑參數是否能夠檢測到所有重要變化（沒有太多虛假警報）。

看起來像我看過的大多數教科書和文獻都使用均值和標準差來計算控制限制。這通常是來自一些歷史數據的「在控」平均值和標準偏差，或者是樣本繪製人羣的均值和標準差。我沒有任何信息。

是否有另一種方法來計算控制限制？

EWMA圖表是否存在不使用均值和標準差的變體？

有沒有什麼創意？

預先感謝您

Answer 1

從實際/操作的角度來看，利用歷史數據的統計分析的孤獨，是罕見的。是的，它提供了關於過程（及其控制系統）如何執行的一些指導，但是迄今爲止最重要的事情是對「工程極限」有很好的理解和了解。

我指的是操作限制，它是由各種設備的規格和性能特徵決定的。這使得人們能夠很好地理解過程應該如何表現（就最佳操作點和上限/下限控制而言）以及與最優偏差最大的區域。這與歷史數據的統計分析很少有關，與流程工程/冶金學有很大關係 - 取決於您正在處理的流程類型。

控制限制最終取決於過程管理器/過程工程師的WANTS，它通常（但不總是）在設備的銘牌容量內。

如果您在操作限制範圍內工作，並且您處於流程優化領域，那麼是的，統計分析應用更廣泛，可以提供良好的洞察力。根據過程的可變性，控制系統設置的好壞以及飼料產品的均勻性，選擇的上限/下限控制限值會有所不同。一個好的起點是最佳操作點（例如100立方米/小時），然後使用合理數量的歷史數據來計算標準偏差，並使您的上限爲100 + 1標準開關，並且您的下限爲100-1標準開發。這絕不是一個「硬性和快速」的規則，但它是一個明智的起點。