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title: 利用指数加权移动平均值 (EWMA) 控制图检测过程均值中较小的偏移 | Detect Small Shifts in the Process Mean with Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) Charts
description: 控制图是专业时间序列图，可协助您确定过程是否受统计控制。尽管 Xbar-R 和单值控制图等几个使用最广泛的控制图能够出色地检测出过程中较大的偏移（1.5+ 西格玛偏移），但对于较小的偏移，您可能需要不一样的功能。我们看下指数加权移动平均值 (EWMA) 控制图。
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[Minitab博客](https://blog.minitab.com/zh/blog)

# [利用指数加权移动平均值 (EWMA) 控制图检测过程均值中较小的偏移 | Detect Small Shifts in the Process Mean with Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) Charts](https://blog.minitab.com/zh/blog/detect-small-shifts-in-the-process-mean-with-exponentially-weighted-moving-average-ewma-charts)

 Written by [José Padilla](https://blog.minitab.com/zh/blog/author/josé-padilla) | 2022-11-25 5:00:00

控制图是专业时间序列图，可协助您确定过程是否受统计控制。尽管 Xbar-R 和单值控制图等几个使用最广泛的控制图能够出色地检测出过程中较大的偏移（1.5+ 西格玛偏移），但对于较小的偏移，您可能需要不一样的功能。我们看下指数加权移动平均值 (EWMA) 控制图。

EWMA 控制图的部分重要属性包括： 

- 每一个后续标绘点都会合并之前所有标绘点的数据。因此，所有数据都会用于计算图中所标绘的点。 
- 可单独收集或按子组收集数据。 
- 它们对正态性假设不敏感。 

但是 EWMA 控制图最大的优势是可以将其用于检测过程均值中较小的偏移。这一点非常重要，越早检测就能让您越快做出反应并修复过程。 

### 相关资源：检测供应链中较小的偏移

 

## EWMA 和单值控制图在检测较小的过程偏移时的对比

假设聚丙烯小龙头制造商想要使用过程控制图来监控抗拉拔强度。制造商关注的是均值中出现较小偏移的可能性。

数据的单值控制图显示过程受控。然而，观测值 66 附近确实显示过程有较小的偏移。

对于相同的过程数据，EWMA 控制图将最后一个数据点标记为失控。

这样工程师就能够调查过程是否存在可能影响过程均值的特殊原因，然后将其消除。

 

## EWMA 控制图可用在哪些地方？

相同的概念可应用到您为组织追踪的数值指标。尽管 I 控制图上的信号会让您知道是否有突发、极端偏移或极端事件，EWMA 可能会揭示过程是否稍微偏离中心（假定一开始就处于中心）以及产品质量是否已恶化。  仔细思考可在哪些领域将这款工具应用于已使用的图表，才能更全面地了解您的过程！ 

使用控制图来监控过程特征至关重要。选择正确的控制图能更好地协助公司检测可能存在的过程偏移。传统的控制图能够有效检测过程中的较大偏移，而快速检测成熟或高度敏感过程中较小的偏移却是 EWMA 控制图的真正亮点。 

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