Panduan terperinci: Menggunakan Grafik Rata-Rata Bergerak Rata-Rata Tertimbang Eksponensial untuk Pemantauan Rata-Rata Proses

Grafik Rata-Rata Bergerak Tertimbang Eksponensial untuk Memantau Rata-rata Proses

Pemantauan rata-rata proses merupakan langkah penting dalam memastikan kualitas dan konsistensi proses produksi. Salah satu metode populer untuk memantau rata-rata proses adalah grafik Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Grafik EWMA adalah alat statistik yang memperhitungkan kinerja historis dari suatu proses dan memberikan estimasi yang lebih akurat dari rata-rata proses dibandingkan dengan grafik kontrol lainnya.

Fitur utama dari bagan EWMA adalah kemampuannya untuk memberikan bobot pada pengamatan sebelumnya berdasarkan kemutakhirannya. Ini berarti bahwa lebih banyak bobot diberikan pada titik data terbaru, membuat grafik lebih sensitif terhadap perubahan terbaru dalam rata-rata proses. Dengan memasukkan mekanisme pembobotan ini, grafik EWMA dapat mendeteksi pergeseran kecil dalam rata-rata proses lebih awal daripada grafik kontrol tradisional.

Daftar isi

Untuk membuat bagan EWMA, langkah pertama adalah menentukan konstanta penghalusan, yang menentukan laju peluruhan bobot dari waktu ke waktu. Konstanta penghalusan yang lebih tinggi memberikan bobot lebih besar pada pengamatan terkini, sementara konstanta penghalusan yang lebih rendah memberikan bobot lebih besar pada pengamatan sebelumnya. Pilihan konstanta penghalusan tergantung pada tingkat sensitivitas yang diinginkan terhadap perubahan rata-rata proses.

Contoh: Konstanta penghalusan sebesar 0,2 berarti bobot yang diberikan pada pengamatan sebelumnya adalah 0,2, bobot yang diberikan pada pengamatan sebelumnya adalah 0,04 (0,2 * 0,2), dan seterusnya. Hasilnya, pengamatan terbaru memiliki dampak yang lebih besar pada statistik EWMA, memberikan estimasi yang lebih mutakhir dari rata-rata proses.

Setelah konstanta pemulusan ditentukan, langkah selanjutnya adalah menghitung statistik EWMA untuk setiap titik data. Hal ini dilakukan dengan mengalikan statistik EWMA sebelumnya dengan 1 dikurangi konstanta penghalusan, lalu menambahkan hasil perkalian antara konstanta penghalusan dan pengamatan saat ini. Statistik EWMA diperbarui untuk setiap titik data baru, memberikan estimasi bergulir dari rata-rata proses.

Langkah terakhir adalah menetapkan batas kontrol pada grafik EWMA untuk memantau rata-rata proses. Batas kontrol ini biasanya ditetapkan pada sejumlah deviasi standar tertentu dari garis tengah, yang merupakan rata-rata jangka panjang proses. Jika titik data berada di luar batas kontrol, hal ini mengindikasikan pergeseran yang signifikan dalam rata-rata proses dan mendorong penyelidikan lebih lanjut serta tindakan perbaikan.

Kesimpulannya, grafik Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) adalah alat yang ampuh untuk pemantauan rata-rata proses. Grafik ini memperhitungkan kinerja historis dari suatu proses dan memberikan estimasi yang lebih sensitif terhadap rata-rata proses. Dengan menerapkan prinsip-prinsip yang diuraikan dalam panduan terperinci ini, para praktisi dapat secara efektif memantau dan mengendalikan kinerja proses mereka.

Manfaat Rata-rata Bergerak Tertimbang Eksponensial Rata-rata Bergerak

Metode rata-rata bergerak Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) adalah alat yang berguna dalam pemantauan rata-rata proses. Metode ini menawarkan beberapa manfaat yang membuatnya menjadi pilihan populer untuk analisis data di berbagai industri.

Baca Juga: Cara Menentukan Keabsahan Platform Investasi

1. Sensitivitas terhadap data terbaru: EWMA memberikan bobot lebih besar pada data terbaru dibandingkan dengan metode rata-rata bergerak tradisional. Ini berarti bahwa grafik EWMA dapat dengan cepat mendeteksi perubahan dalam rata-rata proses, membuatnya efektif untuk memantau proses dengan perubahan jangka pendek.

2. Efek penghalusan: Meskipun sensitif terhadap data terbaru, EWMA juga memiliki efek penghalusan pada data. Bobot yang diberikan pada titik data sebelumnya berkurang secara eksponensial, yang membantu mengurangi dampak variasi acak dalam proses. Hal ini membuat grafik lebih kecil kemungkinannya untuk menghasilkan alarm palsu karena variasi alami.

3. Fleksibilitas dalam pemilihan parameter: EWMA memungkinkan fleksibilitas dalam pemilihan parameter, seperti konstanta penghalusan. Konstanta penghalusan mengontrol laju penurunan bobot pada setiap titik data. Dengan menyesuaikan konstanta penghalusan, pengguna dapat menyempurnakan sensitivitas grafik terhadap perubahan rata-rata proses.

4. Kemampuan untuk mendeteksi pergeseran kecil: EWMA efektif dalam mendeteksi pergeseran kecil dalam rata-rata proses. Hal ini membuatnya ideal untuk memantau proses di mana bahkan penyimpangan kecil dari nilai target dapat memiliki konsekuensi yang signifikan, seperti dalam aplikasi kontrol kualitas.

5. Interpretasi yang mudah: Grafik EWMA sangat mudah untuk ditafsirkan. Grafik mencakup garis tengah yang mewakili estimasi rata-rata proses, batas kontrol, dan titik data individual. Representasi visual ini menyederhanakan pendeteksian titik-titik di luar kendali dan memungkinkan pengambilan keputusan yang cepat.

Secara keseluruhan, metode rata-rata bergerak Exponentially Weighted Moving Average menawarkan banyak manfaat yang menjadikannya alat yang berharga untuk pemantauan rata-rata proses. Sensitivitasnya terhadap data terbaru, efek penghalusan, fleksibilitas dalam pemilihan parameter, kemampuan untuk mendeteksi pergeseran kecil, dan interpretasi yang mudah berkontribusi pada penggunaannya yang luas di berbagai industri.

Baca Juga: Memahami Peraturan dan Regulasi untuk Penukaran Valuta Asing di India

PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN:

Apa yang dimaksud dengan Exponentially Weighted Moving Average (EWMA)?

Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) adalah metode statistik yang digunakan untuk memperhalus data dari waktu ke waktu. Metode ini memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru dan bobot yang lebih kecil pada titik data yang lebih lama.

Bagaimana EWMA digunakan dalam pemantauan rata-rata proses?

EWMA digunakan dalam pemantauan rata-rata proses untuk melacak nilai rata-rata proses dari waktu ke waktu. Dengan menghitung EWMA, penyimpangan dari rata-rata proses dapat diidentifikasi dan dipantau.

Apa saja keuntungan menggunakan grafik EWMA?

Keuntungan menggunakan grafik EWMA antara lain: 1) kemampuan untuk mendeteksi pergeseran kecil dalam rata-rata proses, 2) sensitivitas terhadap titik data terbaru, 3) fleksibilitas dalam menyesuaikan konstanta penghalusan, dan 4) kesederhanaan dalam interpretasi.

Bagaimana konstanta penghalusan mempengaruhi grafik EWMA?

Konstanta penghalusan menentukan bobot yang diberikan pada titik data terkini. Konstanta penghalusan yang lebih kecil menghasilkan respons yang lebih cepat terhadap perubahan terkini, sedangkan konstanta penghalusan yang lebih besar memberikan bobot yang lebih besar pada titik-titik data yang lebih lama. Pilihan konstanta penghalusan tergantung pada tingkat kebisingan dalam data dan tingkat sensitivitas yang diinginkan terhadap perubahan rata-rata proses.

Dapatkah grafik EWMA digunakan untuk jenis pemantauan proses lainnya?

Ya, grafik EWMA juga dapat digunakan untuk memantau parameter proses lainnya seperti variabilitas proses atau kinerja proses. Dengan memodifikasi batas kontrol dan statistik yang digunakan dalam perhitungan EWMA, dimungkinkan untuk membuat grafik EWMA untuk tujuan pemantauan proses yang berbeda.

Apa yang dimaksud dengan grafik rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial?

Grafik rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (EWMA) adalah alat statistik yang digunakan untuk memantau rata-rata suatu proses.

Apa perbedaan grafik EWMA dengan grafik rata-rata bergerak tradisional?

Grafik EWMA memberikan bobot yang menurun secara eksponensial pada titik-titik data yang lebih tua, sehingga lebih mementingkan pengamatan terbaru. Grafik rata-rata bergerak tradisional memberikan bobot yang sama untuk semua titik data.