Esquemas de Controlo de Média Móvel Ponderados Exponencialmente: Propriedades e Melhorias Lucas, James M. Saccucci, Michael S. (1990, American Statistical Association and ASQC) E. I. Du Pont de Nemours e Company, Newark, DE Universidade Drexel, Filadélfia, PA Technometrics Vol. 32 No. 1 QICID: 13425 February 1990 pp. 1-12 List 10.00 Membro 5.00 Este artigo não está disponível online. Entre em contato conosco para receber uma varredura do arquivo, em formato PDF. Novo para ASQ REGISTAR AQUI. Artigo Resumo Roberts (1959) introduziu pela primeira vez o esquema de controle da média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Usando simulação para avaliar suas propriedades, ele mostrou que o EWMA é útil para detectar pequenas mudanças na média de um processo. O reconhecimento de que um esquema de controle EWMA pode ser representado como uma cadeia de Markov permite que suas propriedades sejam avaliadas mais facilmente e completamente do que anteriormente foi feito. Neste artigo, avaliamos as propriedades de um esquema de controle EWMA usado para monitorar a média de um processo normalmente distribuído que pode experimentar mudanças de distância do valor-alvo. Um procedimento de projeto para esquemas de controle EWMA é dado. Valores de parâmetros não comummente utilizados na literatura são mostrados como sendo úteis para detectar pequenas mudanças num processo. Além disso, são consideradas várias melhorias nos esquemas de controle EWMA. Estes incluem um recurso de resposta inicial rápido que torna o esquema de controle EWMA mais sensível a problemas de inicialização, um Shewhart EWMA combinado que fornece proteção contra mudanças grandes e pequenas em um processo e um EWMA robusto que fornece proteção contra outliers ocasionais no Dados que poderiam causar um sinal fora de controle. Uma extensa comparação revela que os esquemas de controle EWMA têm propriedades de comprimento médio de execução semelhantes aos dos esquemas de controle de soma cumulativa. Tabela de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), gráficos de média móvel movimentada (GMA), resposta inicial rápida (FIR) Esquemas de controle da média móvel ponderada exponencialmente: propriedades e melhorias O valor inicial x 0 é ajustado igual à média do processo em controle, 0. Geralmente, valores menores de aumento da sensibilidade do gráfico para menores mudanças no processo significam, enquanto valores maiores aumentam sua sensibilidade a mudanças maiores (Lucas e Saccucci, 1990 ). O desvio padrão de z t é definido como quot A detecção de quedas é uma questão crucial nos cuidados de saúde dos idosos. Neste trabalho, propomos um método inovador para a detecção de quedas através de um simples descritor de corpo humano. As características extraídas são suficientemente discriminativas para descrever posturas humanas e não complexas computacionalmente para permitir um processamento rápido. A detecção de queda é abordada como um problema de detecção de anomalias estatísticas. A abordagem proposta combina a modelagem usando a modelagem de análise de componentes principais com a carta de monitoramento de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA). O esquema EWMA é aplicado sobre os componentes principais ignorados para detectar a presença de quedas. Usando dois diferentes conjuntos de dados de detecção de queda, URFD e FDD, temos demonstrado a maior sensibilidade e eficácia do método desenvolvido sobre os métodos convencionais PCA-based. Artigo em texto completo Dec 2017 Transações IEEE em Engenharia de Conhecimento e Dados Nabil Zerrouki Fouzi Harrou Ying Dom Amrane Houacine quotUma área bem conhecida envolve a estatística EWMA, que é um estimador de média ótima quando a média segue um modelo de média móvel de primeira ordem 19 E quando a média está sujeita a mudanças de passo aleatórias 14. EWMA é tão simples de aplicar como CUSUM, ele pode ser usado para estimar a média atual e executa, bem como o procedimento CUSUM 20. Pesos na EWMA média estimatorX t decrescente exponencialmente como Em uma série geométrica no tempo: X t (1) X t1 X t. Onde atua como fator de esquecimento (0 lt 1), X t é o valor atual de uma seqüência de variáveis aleatórias e X 0 pode ser tomado como a média dos dados preliminares. RESUMO: Os algoritmos de aprendizado incremental e on - line são mais relevantes no contexto de mineração de dados devido à crescente necessidade de processar fluxos de dados. Neste contexto, a função alvo pode mudar ao longo do tempo, um problema inerente de aprendizagem on-line (conhecido como deriva conceito). A fim de lidar com a deriva conceito, independentemente do modelo de aprendizagem, propomos novos métodos para monitorar as métricas de desempenho medido durante o processo de aprendizagem, para desencadear sinais de deriva quando uma variação significativa foi detectada. Para monitorar esse desempenho, aplicamos algumas desigualdades de probabilidade que assumem apenas variáveis aleatórias independentes, univariadas e delimitadas para obter garantias teóricas para a detecção de tais mudanças distribucionais. Algumas restrições comuns para a detecção de mudança on-line, bem como os tipos relevantes de mudança (abrupta e gradual) são considerados. São propostas duas abordagens principais, a primeira envolve médias móveis e é mais adequada para detectar mudanças bruscas. O segundo segue uma idéia intuitiva generalizada para lidar com mudanças graduais usando médias móveis ponderadas. A simplicidade dos métodos propostos, juntamente com a eficiência computacional tornam-nos muito vantajosos. Usamos um classificador Nave Bayes e um Perceptron para avaliar o desempenho dos métodos sobre dados sintéticos e reais. Artigo Aug 2017 quotEWMA 14 é um cálculo para analisar pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. A média móvel é usada com dados de séries temporais para suavizar as flutuações de curto prazo e destacar as tendências de longo prazo. Quot Full-text Conference Paper Ago 2017 IEEE transações sobre conhecimento e dados Engineeringby Yang Zhao, Neal Patwari, Jeff M. Phillips. Os sistemas de detecção do ambiente de rádio frequência (RF) de rede identificam e rastreiam pessoas em edifícios usando mudanças nas medições de força de sinal feitas por uma rede de sensores sem fio. Foi demonstrado que tais sistemas podem localizar pessoas que não participam do sistema usando qualquer rádio. Os sistemas de detecção do ambiente de rádio frequência (RF) de rede identificam e rastreiam pessoas em edifícios usando mudanças nas medições de força de sinal feitas por uma rede de sensores sem fio. Foi demonstrado que tais sistemas podem localizar pessoas que não participam do sistema usando qualquer dispositivo de rádio, mesmo através das paredes, por causa das mudanças que as pessoas causam às redes estáticas de sensores sem fio. No entanto, muitos desses sistemas não conseguem localizar pessoas estacionárias. Nós apresentamos e avaliamos um sistema que pode localizar pessoas estacionárias ou em movimento, sem calibração, usando a distância do kernel para quantificar a diferença entre dois histogramas de medidas de força de sinal. A partir de cinco experimentos, mostramos que o nosso sistema de localização de tomografia por radiofrequência com base em distorção do kernel funciona melhor do que os sistemas NRES de última geração em diferentes ambientes sem linha de visão. Erm histogramas. Nós, no entanto, exigem a inicialização dos histogramas no tempo zero. Em operação em tempo real, simplesmente executaríamos o sistema por um curto período para coletar as medições RSS -14 - necessárias para permitir que o LTH se instalasse antes de usar seus resultados. Usando o filtro EWMA, nosso KRTI não tem essa imagem falsa como mostrado na Figura 14. Para ver como EWMA vence o efeito de chan de posição. Por Galit Shmueli, Stephen E. Fienberg - Métodos Estatísticos em Contra-Terrorismo. 2004. Uma revisão recente da literatura sobre sistemas de vigilância revelou um enorme número de artigos relacionados com a pesquisa, uma série de sites e um número relativamente pequeno (mas em rápido aumento) de sistemas de vigilância, especialmente para a detecção precoce de um ataque bioterrorista Bravata et Al. Uma revisão recente da literatura sobre sistemas de vigilância revelou um enorme número de artigos relacionados com a pesquisa, uma série de sites e um número relativamente pequeno (mas em rápido aumento) de sistemas de vigilância, especialmente para a detecção precoce de um ataque bioterrorista Bravata et Al. 2004. Sistemas modernos de vigilância do bioterrorismo, como os que foram implantados em Nova York, Western Penn, por George V. Moustakides, Aleksey S. Polunchenko, Er G. Tartakovsky. 907. Resumo: Para as regras de detecção de mudanças seqüenciais mais populares, como CUSUM, EWMA e o teste de Shiryaev-Roberts, desenvolvemos equações integrais e um método numérico conciso para calcular um número de métricas de desempenho, incluindo atraso médio de detecção e tempo médio para alarme falso. Nós pagamos specia. Resumo: Para as regras de detecção de mudanças seqüenciais mais populares, como CUSUM, EWMA e o teste de Shiryaev-Roberts, desenvolvemos equações integrais e um método numérico conciso para calcular um número de métricas de desempenho, incluindo atraso médio de detecção e tempo médio para alarme falso. Prestamos especial atenção ao procedimento de Shiryaev-Roberts e avaliamos seu desempenho para várias estratégias de inicialização. Em relação à variante de inicialização aleatória proposta por Pollak, que é conhecida por ser assintoticamente óptima de ordem-3, oferecemos, pela primeira vez, um meio para calcular numericamente a distribuição quasi-estacionária, que é a distribuição da variável aleatória inicial, Tornando assim este teste aplicável na prática. Um produto secundário significativo da nossa técnica computacional é a observação de que as inicializações determinísticas do procedimento de Shiryaev-Roberts também podem desfrutar da mesma propriedade de otimidade da ordem-3 do que o teste aleatório de Pollaks e, após uma seleção cuidadosa, até mesmo superá-lo uniformemente. Por Nong Ye, Connie Borror, Yebin Zhang - Internacional. A detecção de intrusão é usada para monitorar e capturar intrusões em sistemas de computadores e redes, que tentam comprometer a segurança dos sistemas de computadores e redes. Para proteger os sistemas de informação de intrusões e assim garantir a confiabilidade e qualidade de serviço dos sistemas de informação, ele. A detecção de intrusão é usada para monitorar e capturar intrusões em sistemas de computadores e redes, que tentam comprometer a segurança dos sistemas de computadores e redes. Para proteger os sistemas de informação das intrusões e assim assegurar a confiabilidade ea qualidade do serviço dos sistemas de informação, é altamente desejável desenvolver técnicas que detectem intrusões nos sistemas de informação. Muitas intrusões se manifestam em mudanças dramáticas na intensidade dos eventos que ocorrem nos sistemas de informação. Devido à capacidade de gráficos de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) para monitorar a taxa de ocorrências de eventos com base na sua intensidade, aplicamos três estatísticas EWMA para detectar alterações anormais na intensidade de eventos para detecções de intrusão. Eles incluem o gráfico EWMA para dados autocorrelacionados, o gráfico EWMA para dados não correlacionados e o gráfico EWMA para monitorar o desvio padrão do processo. Os objetivos deste trabalho são fornecer procedimentos de projeto para a realização desses gráficos de controle e investigar seu desempenho usando diferentes configurações de parâmetros com base em um grande conjunto de dados. A capacidade de detecção precoce destas técnicas EWMA também é examinada para fornecer a orientação sobre a capacidade de design de sistemas de informação. Copyright 2002 John Wiley ampamp Sons, Ltd. PALAVRAS-CHAVE: média exponencialmente ponderada (EWMA) detecção de intrusão detecção de anomalias informação garantia auditoria de computador dados 1. lous mudanças na intensidade do evento em um sistema de informação. O gráfico de controle da EWMA para a média de um processo foi introduzido pela primeira vez por Roberts 8. Crowder 9,10, Hunter 11 e Lucas e Saccucci -12 - fornecem sugestões e avaliações do gráfico de controle EWMA e seu uso na monitoração e controle do processo . MacGregor e Harris 13 apresentam o esquema EWMA para monitorar a variabilidade do processo. Borr. Por Changliang Zou, Yujuan Zhang, Zhaojun Wang - IIE transações. 2006. Os quadros de controle baseados no modelo de ponto de mudança são propostos para monitorar os perfis lineares quando os valores nominais dos parâmetros do processo não são conhecidos, mas algumas amostras históricas estão disponíveis. Esses gráficos podem detectar uma mudança na interceptação ou na inclinação ou no desvio padrão. O. Os quadros de controle baseados no modelo de ponto de mudança são propostos para monitorar os perfis lineares quando os valores nominais dos parâmetros do processo não são conhecidos, mas algumas amostras históricas estão disponíveis. Esses gráficos podem detectar uma mudança na interceptação ou na inclinação ou no desvio padrão. Os resultados simulados mostram que nossa abordagem tem bom desempenho em toda a gama de possíveis mudanças e pode ser usada durante as fases iniciais do processo. Os auxílios de diagnóstico simples também são dados para estimar a localização da alteração e determinar qual dos parâmetros mudou. 1 por Ruediger Martin, Ruediger Martin, Michael Menth, Michael Menth - em Proc. De GIITG Conferência sobre Medição, Modelagem e Avaliação de Sistemas de Computador e Comunicação (MMB), juntamente com PolishGerman Teletraffic Symposium (PGTS, 2004) As medições de taxa são necessárias para muitos fins, por exemplo, para análise de sistemas e modelagem ou para sistemas vivos que reagem a medições. Para a medição off-line, todos os dados estão disponíveis com antecedência, mas não há problema de tempo entre a coleta de dados e a análise de dados. Medições on-line são necessárias para muitos propósitos, por exemplo, para análise e modelagem de sistemas ou para Live sistemas que reagem a medições. Para off-line medição todos os dados estão disponíveis antecipadamente. Aqui, tempo de atraso entre a coleta de dados e análise de dados não é um problema. A medição on-line, no entanto, mede as taxas na mosca. Assim, a medição Algoritmos que fornecem a sua produção o mais rápido possível são necessários. Nós apresentamos três bem conhecidos algoritmos para a taxa de medição: O Disjoint Intervals método, a média móvel, E a Média Móvel Ponderada Exponencialmente sobre Intervalos Disjuntos. Analisamos e comparamos suas propriedades e encontramos problemas como atraso de tempo pesado ou reação excessiva a flutuações aleatórias. Para resolver esses problemas, derivamos um novo algoritmo chamado Time Exponentially Weighted Moving Average como uma versão contínua da Exponentially Weighted Moving Average. Finalmente, comparamos este algoritmo com os outros métodos e mostramos que ele resolve esses problemas. O EWMA-DI foi introduzido por 3 e esse mecanismo tem sido estudado de forma bastante intensa, especialmente no campo da economia para a análise gráfica -4, 5, 6, 7, 8 , 9--. O EWMA também é usado em muitos documentos técnicos do IETF 10, 11, o mais proeminente é provavelmente a estimativa obsoleta do tempo de ida e volta para TCP em 12. Como este algoritmo é design. Por Taber H. Smith, Duane S. Boning - Simpósio Internacional de Fabricação Eletrônica, IEMT ampapos96. 1996. Resumo Trabalhos recentes têm mostrado que um controlador de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) pode ser usado em processos de semicondutores para manter metas de processo em períodos ex-tendidos para melhorar a qualidade do produto e diminuição do tempo de inatividade da máquina. Os trabalhos recentes mostraram que um controlador de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) pode ser usado em processos de semicondutores para manter as metas do processo em períodos ex-tended para melhorar a qualidade do produto e diminuir o tempo de inatividade da máquina. Este trabalho analisa como diferentes fatores de processo afetam os parâmetros de controle ótimos. Mostramos que uma função de mapeamento a partir do estado de perturbação (magnitude da deriva linear e ruído aleatório) De um dado processo para os correspondentes pesos EWMA óptimos podem ser gerados e uma rede neural artificial (ANN) treinada para aprender o mapeamento. Um controlador auto-ajustável EWMA é proposto que atualiza dinamicamente seus parâmetros de controlador estimando o estado de perturbação e usando o ANN para fornecer atualizações aos parâmetros do controlador. O resultado é um controlador adaptativo whi Ch elimina a necessidade de um engenheiro experiente para ajustar o controlador, permitindo assim que ele seja mais facilmente aplicado a processos de semicondutores. Termos de indexação Controle adaptativo, rede neural artificial, EWMA, processo congtrol. Por Peihua Qiu, Douglas Hawkins - Technometrics. 2001. Consideramos o controle estatístico do processo quando as medições são multivariadas. Sugere-se um procedimento CUSUM na detecção de uma alteração no vector médio das medições, que se baseia nos anticorpos transversais das medições. Em cada ponto de tempo, as medidas são ordenadas e seus anti. Consideramos o controle estatístico do processo quando as medições são multivariadas. Sugere-se um procedimento CUSUM na detecção de uma alteração no vector médio das medições, que se baseia nos anticorpos transversais das medições. Em cada ponto de tempo, as medidas são ordenadas e seus antiranks, que são os índices da estatística de ordem, são registrados. Quando o processo está no controle e a distribuição conjunta das medidas multivariadas satisfaz algumas condições de regularidade, o vetor antirange em cada ponto de tempo tem uma dada distribuição. Esta distribuição muda para alguma outra distribuição quando o processo está fora de controle e os componentes da mudança no vetor médio do processo não são todos iguais. Este CUSUM pode, portanto, detectar mudanças em todas as direções, exceto aquela em que os componentes do deslocamento no vetor médio são todos iguais, mas não zero. O deslocamento com componentes iguais, no entanto, pode ser facilmente detectado por outro CUSUM univariado. Seu segundo procedimento foi melhor do que o primeiro em muitos casos. 2 Lowry, Woodall, Champ e Rigdon (1992) estenderam o procedimento de controle da média móvel ponderada exponencial univariada (por exemplo, Lucas e Saccucci 1990) ao caso multivariado. O seu procedimento sinaliza uma mudança quando Z 0 i 1 Z i Z i gt h, onde Z i RX (i) (IR) Z i 1 Z 0 0 R diag (r 1 r 2 rp) e 0si 1 para todo i 1 A gama bastante limitada de ferramentas para o controle de processos estatísticos multivariados baseia-se, geralmente, na suposição de que os vetores de dados seguem uma distribuição normal multivariada - uma suposição que raramente é satisfeita O intervalo bastante limitado de ferramentas para o controle de processos estatísticos multivariados geralmente descansa na suposição de que os vetores de dados seguem uma distribuição normal multivariada - uma suposição que raramente é satisfeita Neste trabalho, discute-se a detecção de possíveis mudanças no vetor médio de uma medida multivariada de um processo estatístico quando a distribuição multivariada da medida é não Gaussiana. Sugere-se um procedimento de soma cumulativa não paramétrica (CUSUM), o qual Baseia-se tanto na informação da encomenda entre os componentes de medição como na informação da encomenda entre os componentes de medição e os seus meios de controlo. Crosier (1988) concluiu que seu segundo procedimento geralmente teve melhor desempenho do que o primeiro. Lowry et ai. (1992) estendeu o procedimento de controlo da média móvel ponderada exponencial univariada (por exemplo, Lucas e Saccucci 1990 -) ao caso multivariado. Na literatura, o desempenho de um procedimento CUSUM é muitas vezes medido pelo comprimento médio de execução (ARL), que é o número médio de amostras necessárias para o procedimento t. Por Stefan H. Steiner. 1998. Este artigo propõe uma versão de gráficos de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) aplicáveis para monitorar os dados agrupados para turnos de processo. As propriedades de comprimento de execução deste novo gráfico de dados agrupados EWMA são comparadas com resultados semelhantes anteriormente obtidos para os gráficos EWMA para var. Este artigo propõe uma versão de gráficos de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) aplicáveis para monitorar os dados agrupados para turnos de processo. As propriedades de comprimento de execução deste novo gráfico de dados agrupados de EWMA são comparadas com resultados semelhantes obtidos previamente para gráficos EWMA para dados de variáveis e com aqueles para esquemas de Cumulativa Sum (CUSUM) com base em dados agrupados. Dados agrupados Os gráficos EWMA são mostrados como sendo quase tão eficientes quanto as variáveis baseadas em gráficos EWMA e, portanto, são uma alternativa atraente quando a coleta de dados de variáveis não é viável por Jiujun Zhang, B Changliang Zoub, Zhaojun Wangb. Recentemente, monitorar a média do processo ea variância simultaneamente usando um único gráfico tem atraído cada vez mais atenção. Neste artigo, propomos um novo gráfico único que integra o procedimento EWMA com as estatísticas de teste de razão de verossimilhança generalizada (GLR) para monitorar conjuntamente tanto o pro. Recentemente, monitorar a média do processo ea variância simultaneamente usando um único gráfico tem atraído cada vez mais atenção. Neste artigo, propomos um novo gráfico único que integra o procedimento EWMA com as estatísticas de teste de razão de verossimilhança generalizada (GLR) para monitorar conjuntamente a média do processo ea variância. Ele pode ser facilmente projetado e construído, e seu comprimento médio de execução pode ser avaliado por um modelo de cadeia Markov bidimensional. Devido às boas propriedades do teste GLR e EMWA, os resultados de computação mostram que ele fornece um desempenho bastante robusto e satisfatório em vários casos, incluindo a detecção da diminuição da variabilidade ea observação individual no ponto de amostragem, que são muito importantes em Muitas aplicações práticas, mas podem não ser bem tratadas pelas abordagens existentes na literatura. A aplicação de nosso método proposto é ilustrada por um exemplo de dados reais do controle de processo químico. Copyright 2009 John Wiley ampamp Sons, Ltd. por Harriet Black Nembhard, Nicola J. Ferrier, Tim A. Osswald, Juan R. Sanz-uribe. 2002. Transições de fabricação têm aumentado devido a pressões mais elevadas para a variedade de produtos. Uma dimensão desta variedade é a cor. Um grande desafio de controle de qualidade é regular a cor capturando dados em cores em tempo real durante a operação e usá-la para avaliar as oportunidades para ir. Transições de fabricação têm aumentado devido a pressões mais elevadas para a variedade de produtos. Uma dimensão desta variedade é a cor. Um grande desafio de controle de qualidade é regular a cor capturando dados em cores em tempo real durante a operação e usá-lo para avaliar as oportunidades de partes boas. O gráfico de controle, quando aplicado a um processo de estado estável, é uma ferramenta de monitoramento eficaz para verificar continuamente mudanças de processo ou perturbações. No entanto, a presença de eventos de transição pode impedir o desempenho normal de um gráfico de controle tradicional. Neste artigo, apresentamos um modelo integrado para monitoramento estatístico e de visão usando um sinal de rastreamento para determinar o início da transição e um sinal de confirmação para garantir que qualquer oscilação do processo tenha sido concluída. Também desenvolvemos um Sistema Automatizado de Análise e Previsão de Cores (ACAFS) que podemos ajustar e calibrar para implementar esta metodologia em diferentes processos de produção. Utilizamos um processo de transição de cores na extrusão plástica para ilustrar um evento de transição e demonstrar nossa metodologia proposta. Ggested by Roberts 11. Na comunidade SPC, o gráfico de controle EWMA é conhecido por sua capacidade de detectar pequenos deslocamentos de processo mais eficazmente do que os gráficos de Shewhart tradicionais (por exemplo, ver 12 e 13). A estatística EWMA é definida como Nembhard, Ferrier, Oswald e Sanz-Uribe (2002) 12z t yt (1) zt 1 (3) onde zt é o novo valor da variável de interesse, é a constante de suavização. Por Harriet Black Nembhard, Ming, Shu Kao - Internacional. 2001. As peças não-configuráveis são frequentemente produzidas quando um processo se move de um nível para outro devido a eventos de transição. O gráfico de controle, quando aplicado a um processo de estado estável, é uma ferramenta de monitoramento eficaz para verificar continuamente mudanças de processo ou perturbações. No entanto, a presença de eventos de transição pode. As peças não-configuráveis são frequentemente produzidas quando um processo se move de um nível para outro devido a eventos de transição. O gráfico de controle, quando aplicado a um processo de estado estável, é uma ferramenta de monitoramento eficaz para verificar continuamente mudanças de processo ou perturbações. No entanto, a presença de eventos de transição pode impedir o desempenho normal do gráfico de controle tradicional com o aumento de falsos alarmes. A presença de autocorrelação também requer modificação no procedimento de gráficos de controlo. Apresentamos uma metodologia para caracterizar a transição do processo que envolve uma estatística de sinal de rastreamento, com base na média móvel ponderada exponencialmente baseada em previsão (EWMA). Este teste complementará o gráfico de controle EWMA baseado em previsão como um meio de detectar quando o evento de transição está completo. Tal procedimento facilita a aplicação suave da carta de controle apropriada por saber quando a transição terminou. A metodologia de caracterização de transição também traz benefícios em economia de custo e material. Utilizamos um processo de transição de cores na extrusão plástica para ilustrar um evento de transição e demonstrar nossa metodologia proposta. A simulação é empregada para avaliar o desempenho da metodologia. Copyright 2001 John Wiley ampamp Sons, Ltd. PALAVRAS-CHAVE: controle de processo estatístico sinal de rastreamento processo de extrusão de transição de cores I. gráfico Qual. Reliab. Engng. Int. 2001 17: 307-321MONTAGEM DE DESENVOLVIMENTO DE PROCESSO é conhecida por sua capacidade de detectar mudanças de processo mais altas do que as cartas de Shewhart tradicionais (por exemplo, ver -13,14-). A estatística EWMA é definida como Zt Ayt (I - A) Zt-l (2) em que 0 Ia A I é a constante de suavização. Os valores típicos para A estão entre 0,05 e 0,25 em aplicações de SPC. O EWMA também tem uma tonelada. Por Michael D. Joner, por William H. Woodall, por Marion R. Reynolds, por Ronald D. Fricker. Muitas vezes é importante detectar rapidamente um aumento na taxa de incidência de uma dada doença ou outra condição médica. Foi demonstrado que quando a contagem de doenças está sequencialmente disponível a partir de uma única região, um gráfico de controlo univariado concebido para detectar aumentos de taxa, tais como um cumul de um lado. Muitas vezes é importante detectar rapidamente um aumento na taxa de incidência de uma dada doença ou outra condição médica. Foi demonstrado que quando a contagem de doenças está sequencialmente disponível a partir de uma única região, um gráfico de controlo univariado concebido para detectar aumentos de taxa, tal como um gráfico de soma cumulativa unilateral, é muito eficaz. Quando a contagem de doenças está disponível a partir de várias regiões em momentos correspondentes, o método de monitorização mais eficiente não é prontamente aparente. Métodos de monitorização multivariada têm sido sugeridos para lidar com este problema de detecção. Algumas destas abordagens têm deficiências que foram recentemente demonstradas na literatura de controlo de qualidade. Discutimos essas limitações e sugerimos uma alternativa multivariada exponencialmente ponderada média móvel gráfico. Comparamos o desempenho médio de comprimento de corrida deste gráfico com o de métodos concorrentes. Também avaliamos o desempenho estatístico desses gráficos quando o real aumento na taxa de contagem de doença é diferente do que o gráfico foi otimizado para detectar rapidamente. Direitos autorais de Francisco Aparisi, J. Carlos García-daz. Resumo: O gráfico de controle de qualidade EWMA e sua versão multivariada (MEWMA) podem ser projetados para detectar com eficiência pequenas mudanças no vetor médio de um conjunto de p características de qualidade de um processo de produção. Resumo: O gráfico de controle de qualidade EWMA e sua versão multivariada (MEWMA) podem ser projetados para detectar eficientemente pequenas mudanças no vetor médio de um conjunto de P características de qualidade de um processo de produção. No entanto, este trabalho apresenta um método para o projeto ótimo dos parâmetros dos gráficos MEWMA e EWMA para controlar processos onde não é conveniente detectar mudanças de pequena magnitude e, ao mesmo tempo, poderoso o suficiente para detectar mudanças consideradas importantes. Esse problema pode ser considerado como uma otimização multiobjetivo onde duas regiões de desempenho diferentes são definidas. O objetivo deste trabalho é encontrar os melhores mapas de controle de qualidade MEWMA e EWMA, dados as regiões anteriores, onde os requisitos para cada região devem ser equilibrados para decidir qual solução é melhor. Para isso, o software amigável do Windows foi desenvolvido para otimizar esse problema, usando Algoritmos Genéticos. Os resultados mostram que o projeto usando nossa abordagem supera os outros projetos. Para r é 0,2 (Caçador 5). Para alguns, o valor adotado é o valor médio nominal 0 ou o valor médio de amostragem em processos sob controle. Alguns autores (Hunter 5, Crowder 6 e Lucassand Saccucci -7--) estudaram as propriedades deste diagrama para o controle estatístico de processos industriais. SLet039s analisar o projeto do gráfico. Se a qualidade variável de controle é distribuída de acordo com). Por autores desconhecidos. Comparação com outros procedimentos de controle de qualidade por simulação computacional. (Rili-BAK) 7 e o algoritmo completo de Westgard 8. Entre as várias soluções para o cálculo das ARLs dos gráficos EWMA (ver, por exemplo, -9, 10- -), eu escolhi a simulação Monte Carlo por causa de sua facilidade de implementação para cada tipo de gráfico de controle. A simulação foi escrita em Pascal em um PC compatível com DOS. Para cada valor de ARL, 10 000 repe. Por Francisco Aparisi Resumo não encontrado ou r é 0,2 (Hunter 5). Para Z0, o valor adotado é o valor médio nominal 0 ou o valor médio de amostragem em processos sob controle. Alguns autores (Hunter 5, Crowder 6 e Lucas e Saccucci -7--) estudaram as propriedades deste gráfico para o controle estatístico de processos industriais. Vamos analisar o desenho do gráfico. Se a variável de qualidade a controlar é distribuída de acordo com N. por David L. Buckeridge A, Howard Burkom C, Murray Campbell D., William R. Hogan E. 2004. A ameaça do bioterrorismo estimulou o interesse em melhorar a vigilância da saúde pública para detectar os surtos de doenças mais rapidamente do que é atualmente possível. Para avançar na investigação sobre a melhoria da pontualidade da detecção de surtos, a Defense Advanced Research Project Agency patrocinou o Bio-evento. A ameaça do bioterrorismo estimulou o interesse em melhorar a vigilância da saúde pública para detectar os surtos de doenças mais rapidamente do que é atualmente possível. Para avançar na pesquisa sobre a melhoria da pontualidade da detecção de surtos, a Agência de Pesquisa Avançada de Pesquisa de Defesa patrocinou o projeto de Tecnologia de Reconhecimento Avançado de Indicadores Avançados Bio-evento (BioALIRT), iniciado em 2001. O objetivo deste trabalho é fornecer uma síntese de pesquisa sobre detecção de surtos Algoritmos realizados por parceiros acadêmicos e industriais no projeto BioALIRT. We first suggest a practical classification for outbreak detection algorithms that considers the types of information encountered in surveillance analysis. We then present a synthesis of our research according to this classification. The research conducted for this project has examined how to use spatial and other covariate information from disparate sources to improve the timeliness of outbreak detection. Our results suggest that use of spatial and other covariate information can improve outbreak detection performance. We also identified, however, methodological challenges that limited our ability to determine the benefit of using outbreak detection algorithms that operate on large volumes of data. Future research must address challenges such as forecasting expected values in high-dimensional data and generating spatial and multivariate test data sets. Published by Elsevier Inc. ly weighted moving average (EWMA) to be a simple and robust SPC method for surveillance of sparse data 16. We noted that theoretically defined alerting thresholds for the EWMA and other SPC methods -17-- tend to produce false alarm rates in ranges that are not useful for public health practice, possibly because public health surveillance data tend to violate assumptions of SPC methods as we discuss b. by Kanan Jassal, Biplab Sarkar, Anusheel Munshi, Shilpi Roy, Sayan Paul, Bidhu Kalayan Mohanti, Tharmar Ganesh, Arun Chougule, Kanupriya Sachdev . Consistency analysis for the performance of planar detector systems used in advanced radiotherapy. Consistency analysis for the performance of planar detector systems used in advanced radiotherapy by Helen Meyers Bush, Panitarn Chongfuangprinya, Victoria C. P. Chen, Thuntee Sukchotrat, Seoung Bum Kim . 2 Control charts have been widely recognized as important and critical tools in system monitoring for detection of abnormal behavior and quality improvement. In particular, multivariate control charts have been effectively used when a process involves a number of correlated process variables. Most e. 2 Control charts have been widely recognized as important and critical tools in system monitoring for detection of abnormal behavior and quality improvement. In particular, multivariate control charts have been effectively used when a process involves a number of correlated process variables. Most existing multivariate control charts were developed using the assumption of normally distributed process variables. However, process data from modern industries often do not follow the normal distribution. Despite the great need for nonparametric control charts that can control the error rate regardless of the underlying distribution, few efforts have been made in this direction. In this paper, we propose a new nonparametric control chart (called the kLINK chart) based on a k-linkage ranking algorithm that calculates the ranking of a new measurement relative to the in-control training data. A simulation study was performed to demonstrate the effectiveness of our kLINK chart and its superiority over the traditional Hotellings T2 chart and the ranking depth control chart in nonnormal situations. In addition, to enable increased sensitivity to small shifts, we present an exponentially weighted moving average version of a kLINK chart.
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