Guía detallada: Utilización de gráficos de medias móviles ponderadas exponencialmente para la supervisión de la media del proceso

Gráficos de medias móviles ponderadas exponencialmente para el seguimiento de la media del proceso

La supervisión de la media del proceso es un paso esencial para garantizar la calidad y la coherencia de un proceso de producción. Un método popular para controlar la media del proceso es el gráfico de medias móviles ponderadas exponencialmente (EWMA). El gráfico EWMA es una herramienta estadística que tiene en cuenta el rendimiento histórico de un proceso y proporciona una estimación más precisa de la media del proceso en comparación con otros gráficos de control.

Tabla de contenido

La principal característica del gráfico EWMA es su capacidad para asignar pesos a las observaciones anteriores en función de su frecuencia. Esto significa que se da más peso a los puntos de datos recientes, lo que hace que el gráfico sea más sensible a los cambios recientes en la media del proceso. Al incorporar este mecanismo de ponderación, el gráfico EWMA puede detectar pequeños cambios en la media del proceso antes que los gráficos de control tradicionales.

Para construir un gráfico EWMA, el primer paso es definir la constante de suavizado, que determina la velocidad a la que las ponderaciones decaen con el tiempo. Una constante de suavizado más alta da más peso a las observaciones recientes, mientras que una constante de suavizado más baja da más peso a las observaciones pasadas. La elección de la constante de suavizado depende del nivel deseado de sensibilidad a los cambios en la media del proceso.

Ejemplo: Una constante de suavizado de 0,2 significa que el peso asignado a la observación anterior es de 0,2, el peso asignado a la observación anterior es de 0,04 (0,2 * 0,2), y así sucesivamente. Como resultado, las observaciones recientes tienen un mayor impacto en el estadístico EWMA, proporcionando una estimación más actualizada de la media del proceso.

Una vez determinada la constante de suavizado, el siguiente paso es calcular el estadístico EWMA para cada punto de datos. Para ello, se multiplica el estadístico EWMA anterior por 1 menos la constante de suavizado y, a continuación, se suma el producto de la constante de suavizado y la observación actual. El estadístico EWMA se actualiza para cada nuevo punto de datos, proporcionando una estimación móvil de la media del proceso.

El último paso consiste en establecer límites de control en el gráfico EWMA para supervisar la media del proceso. Estos límites de control suelen fijarse a un cierto número de desviaciones estándar de la línea central, que es la media a largo plazo del proceso. Si los puntos de datos caen fuera de los límites de control, indica un cambio significativo en la media del proceso y da lugar a una mayor investigación y acción correctiva.

En conclusión, el gráfico de medias móviles ponderadas exponencialmente (EWMA) es una potente herramienta para controlar la media del proceso. Tiene en cuenta el rendimiento histórico de un proceso y proporciona una estimación más sensible de la media del proceso. Aplicando los principios descritos en esta guía detallada, los profesionales pueden supervisar y controlar eficazmente el rendimiento de sus procesos.

Leer también: ¿Está la moneda extranjera asegurada por la FDIC? Más información sobre los depósitos en moneda extranjera y la cobertura de la FDIC

Ventajas de la media móvil ponderada exponencialmente Media móvil

El método de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) es una herramienta útil para controlar la media de los procesos. Ofrece varias ventajas que lo convierten en una elección popular para el análisis de datos en diversas industrias.

1. Sensibilidad a los datos recientes: EWMA da más importancia a los datos recientes en comparación con el método de media móvil tradicional. Esto significa que el gráfico EWMA puede detectar rápidamente los cambios en la media del proceso, por lo que es eficaz para la supervisión de procesos con cambios a corto plazo.

2. Efecto suavizador: A pesar de ser sensible a los datos recientes, EWMA también tiene un efecto suavizador sobre los datos. Las ponderaciones asignadas a los puntos de datos anteriores disminuyen exponencialmente, lo que ayuda a reducir el impacto de la variación aleatoria en el proceso. Esto hace que el gráfico sea menos propenso a generar falsas alarmas debido a la variación natural.

3. Flexibilidad en la selección de parámetros: EWMA permite flexibilidad en la selección de parámetros, como la constante de suavizado. La constante de suavizado controla la velocidad a la que las ponderaciones disminuyen con cada punto de datos. Ajustando la constante de suavizado, los usuarios pueden afinar la sensibilidad del gráfico a los cambios en la media del proceso.

4. Capacidad para detectar pequeños cambios: EWMA es eficaz para detectar pequeños cambios en la media del proceso. Esto lo hace ideal para monitorizar procesos donde incluso pequeñas desviaciones del valor objetivo pueden tener consecuencias significativas, como en aplicaciones de control de calidad.

5. Fácil interpretación: Los gráficos EWMA son fáciles de interpretar. El gráfico incluye una línea central que representa la media estimada del proceso, los límites de control y los puntos de datos individuales. Esta representación visual simplifica la detección de puntos fuera de control y permite una rápida toma de decisiones.

En general, el método de la media móvil ponderada exponencialmente ofrece numerosas ventajas que lo convierten en una valiosa herramienta para la supervisión de la media del proceso. Su sensibilidad a los datos recientes, su efecto suavizador, su flexibilidad en la selección de parámetros, su capacidad para detectar pequeños cambios y su fácil interpretación contribuyen a su uso generalizado en diversas industrias.

PREGUNTAS MÁS FRECUENTES:

¿Qué es la media móvil ponderada exponencialmente (EWMA)?

La media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) es un método estadístico utilizado para suavizar los datos a lo largo del tiempo. Da más peso a los puntos de datos recientes y menos peso a los puntos de datos más antiguos.

Leer también: Aplicaciones legales para operar con binarias en EE.UU.: las mejores para 2021

¿Cómo se utiliza EWMA en la monitorización de la media del proceso?

El EWMA se utiliza en la supervisión de la media de procesos para realizar un seguimiento del valor medio de un proceso a lo largo del tiempo. Calculando el EWMA, se pueden identificar y controlar las desviaciones de la media del proceso.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar gráficos EWMA?

Las ventajas de utilizar gráficos EWMA incluyen: 1) capacidad para detectar pequeños cambios en la media del proceso, 2) sensibilidad a los puntos de datos recientes, 3) flexibilidad para ajustar la constante de suavizado y 4) sencillez de interpretación.

¿Cómo afecta la constante de suavizado al gráfico EWMA?

La constante de suavizado determina el peso dado a los puntos de datos recientes. Una constante de suavizado menor da como resultado una respuesta más rápida a los cambios recientes, mientras que una constante de suavizado mayor da más peso a los puntos de datos más antiguos. La elección de la constante de suavizado depende del nivel de ruido en los datos y del nivel deseado de sensibilidad a los cambios en la media del proceso.

¿Pueden utilizarse los gráficos EWMA para otros tipos de supervisión de procesos?

Sí, los gráficos EWMA también pueden utilizarse para controlar otros parámetros del proceso, como la variabilidad o el rendimiento del proceso. Modificando los límites de control y el estadístico utilizado en el cálculo EWMA, es posible crear gráficos EWMA para diferentes fines de supervisión de procesos.

¿Qué es un gráfico de media móvil ponderada exponencialmente?

Un gráfico de medias móviles ponderadas exponencialmente (EWMA) es una herramienta estadística utilizada para monitorizar la media de un proceso.

¿En qué se diferencia un gráfico EWMA de un gráfico de medias móviles tradicional?

Un gráfico EWMA asigna ponderaciones exponencialmente decrecientes a los puntos de datos más antiguos, dando más importancia a las observaciones recientes. Un gráfico de medias móviles tradicional asigna el mismo peso a todos los puntos de datos.