Action ewmaChart SAS Viya : Maîtrisez le Contrôle Statistique SPC

Description

L'action spc.ewmaChart est votre meilleure alliée pour détecter de légères dérives dans la moyenne d'un processus industriel ou métier. Contrairement aux cartes de contrôle classiques (ShewhartMéthode de contrôle statistique des processus utilisant des cartes de contrôle pour distinguer les variations courantes des causes spéciales, assurant la stabilité et la qualité d'une production.), elle utilise une moyenne mobile pondérée exponentiellement (EWMAMoyenne mobile pondérée exponentiellement accordant plus d'importance aux données récentes. Idéale pour détecter de petits changements persistants dans un processus via les cartes de contrôle.), ce qui donne plus de poids aux données récentes tout en conservant une mémoireGemini said

Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya. des données passées. C'est un peu comme un GPS qui recalcule votre itinéraire en tenant compte de la circulation actuelle sans oublier où vous vouliez aller ! Elle est particulièrement efficace pour identifier les petits décalages que les autres cartes pourraient ignorer. Documentation officielle :

Syntaxe Officielle

                                spc.ewmaChart / 

    allN=true | false, 

    asymptotic=true | false, 

    chartsTable={casouttable}, 

    display={displayTables}, 

    exChart=true | false, 

    groupByLimit=64-bit-integer, 

    limitN=integer, 

    limitsTable={castable}, 

    outLimitsTable={casouttable}, 

    outputTables={outputTables}, 

    processName="variable-name", 

    processValue="variable-name", 

    reset=true | false, 

    sigmas=double, 

    sMethod="RMSDF" | "SMVLUE" | "SNOWEIGHT", 

    subgroupName="variable-name", 

    subgroupValue="variable-name", 

    table={castable}, 

    weight=double

Paramètres Clés

Nom du paramètre	Description
table	Spécifie la table CAS contenant les mesures du processus à analyser. C'est le paramètre requis indispensable.
processValue	Désigne la variable numérique contenant les mesures réelles (ex: poids, température, rendement). Par défaut : 'process'.
subgroupValue	Variable identifiant le sous-groupe, souvent un horodatage ou un numéro de lot. Par défaut : 'subgroup'.
weight	Définit le paramètre de lissage (lambda), compris entre 0 et 1. Une valeur faible (ex: 0.2) rend la carte très sensible aux petites variations.
reset	Si activé (true), réinitialise la valeur EWMA après chaque point hors limites. Utile pour éviter qu'une alerte passée ne pollue les prévisions futures.
outLimitsTable	Permet de sauvegarder les limites de contrôle calculées dans une nouvelle table CAS pour une utilisation ultérieure.
sigmas	Définit la largeur des limites de contrôle en multiples de l'erreur standard. La règle d'or est généralement de 3 sigmas.
sMethod	Définit la méthode d'estimation de l'écart-type (RMSDF pour la racine carrée pondérée, SMVLUE ou SNOWEIGHT).

Préparation des données

Création de données de production fictives

Ce code génère un jeu de données simulant des mesures de rendement sur 30 jours pour tester la sensibilité de la carte EWMA.

1	DATA casuser.usine_rendement;
2	call streaminit(123);
3	DO jour = 1 to 30;
4	DO observation = 1 to 5;
5	/* Simulation d'un rendement stable autour de 50 avec un peu de bruit */
6	rendement = 50 + rand('Normal', 0, 2);
7	/* Simulation d'une légère dérive à partir du jour 20 */
8	IF jour > 20 THEN rendement = rendement + 0.5;
9	OUTPUT;
10	END;
11	END;
12	RUN;

Exemples d'utilisation

Carte EWMA basique

Analyse simple du rendement avec un poids de lissage standard de 0.3.

1	PROC CAS;
2	spc.ewmaChart /
3	TABLE={name="usine_rendement"},
4	processValue="rendement",
5	subgroupValue="jour",
6	weight=0.3;
7	RUN;

Résultat Attendu :

                                                    Une table de résultats affichant la moyenne mobile pondérée pour chaque jour avec les limites de contrôle supérieures et inférieures.                                                

ewmaChart