第五部份：EWMA
（Exponentially Weighted Moving Average)指数加权移动平均控制图
一、数据随时间变化的权重
二、EWMA图的特点
1、特点
（1）EWMA图对过程位置的稍小变动十分敏感。
（2）EWMA图的每一点都综合考虑了前面子组的信息。
（3）对过程位置的大幅度移动EWMA图没有XBA图敏感。
（4）EWMA图可以应用于单值，也可以应用于子组容量大于1的场合。
2、EWMA图的适用场合
EWMA图可用检测任意大小的过程位置变化，因此常用于已监控过程，以发现过程均值相对于目标值的漂移
三、EWMA图数据和收集注意事项
1、数据应当是连续的
2、数据中的小偏移非常重要
3、每个子组我爱线报网内的观测值不应当相互关联
4、数据应当采用时间顺序
5、应当按照适当的时间间隔收集数据
四、制作EWMA图
1、同Xbar-R图
2、注意加权移动均值计算
X(i)=(1-λ)X(i-1)+λXbar
3、权重系数λ的确定
4、注意控制限计算公式
五、颜料控制案例和MINIBTAB应用
同学们，我们学习SPC，需要注意以下事项：
SPC统计过程控制，从97年前修哈特博士提出一张控制表，目前已经在各个行业各个产品得到非常广泛的应用。但是，不同过程不同场景，如果选择不合适的SPC方法，就会得到矛盾的结果。大家务必结合自己公司生产过程特点和场景，选择最合适的SPC方法。我已经给大家讲过20种以上SPC方法。由于种类繁多，我爱线报网也给大家选择带来困惑。选择总体思路是：
1、根据数据类型选择，计量型还是计数型
2、是大批量生产还是少批量生产？
3、过程波动是大还是小？
4、你的目的是什么？是控制过程还是诊断过程？是改进过程还是维持过程？
5、你对过程认识程度？位置、波动影响最有哪些可能因素？这些因素是普通的还是特殊的？
6、你的测量系统和测量成本？
7、你的顾客要求是什么？
需要我们对过程本身有全部深刻认识，前面学过的流程IPO分析和后面将要学习的PFMEA对认识分析过程很有帮助。同时，大家也要对统计本质认识清楚，统计目的就是帮助我们花较小的成本（样本）对总体和未来判断。需要推断和假设，有不确定性，有误差。我们希望以最小的误差，最高的把我爱线报网握性得出结论。但是，认何统计推断，总会有二类风险，误判风险（合格当不合格），漏判风险（不合格当做合格）。一切SPC方法就是如何兼顾这2类风险，得到最可靠结论。
我只所以花如此大的时间和精力，帮助大家掌握,MSA和SPC,实际上是帮助大家掌握了管理的三分之一功能，解决数据收集的准确性和精度问题，解决过程管理问题。任何管理活动，就是三大部分组成，事前策划、事中控制和事后改进！
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