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    输入上控制限,下控制限和控制限

    Q: InfinityQS是否允许我输入我自己的上下控制限?

  • A: InfinityQS完全致力于精确而且准确地过程统计控制应用,为此,我们聘请了数位工业统计领域内的专家来保证我们的软件真实性和精确性。 我们之所以把控制限设定为通过制定的中值和标准偏差(西格玛)来计算,是因为我们对统计方法及其使用的正确性的保证。为什么这么说呢?我们知道,休哈特控制图的控制限只与

    正确的中值和一个给定子组大小的标准偏差。通过要求用户输入中值和标准偏差,InfinityQS才能保证计算出来的控制限的正确性(基于中值和给定的子组大小的标准偏差计算)。 在我们所有的竞争对手的统计方法存在一个严重的缺陷,即它们允许用户自行输入控制限而不考虑标准偏差和子组大小。因此,这些假定的“控制限”能表达出什么意义呢?用户对零件的最佳猜测,抑或是工程学公差。不管如何,不考虑标准偏差和子组大小而直接输入控制限是错误的,违背了SPC相关的规则 它看起来可能很简单,但是手动输入控制限在统计学上并不可靠。那些手动输入的“控制限”很可能并不是表达出实际的过程变化(标准偏差可证明),除非用户清楚地知道标准偏差、中值和子组大小。但是,如果用户清楚这些,他们为什么还希望手动输入控制限呢,而不一次性把标准偏差,中值和子组大小输入呢?事实上,(按照InfinityQS的方法计算控制限)效率更高。我们可以想象一下:如果用户给一张均值图输入了上X控制限和中值,那么,他不得不给与这张控制图相关的极差图或者西格玛图做同样操作。而InfinityQS需要的,仅仅是对各种变量图,输入标准偏差、中值和子组大小即可。这种方法将更高效,甚至更高效地管理控制限的创建(相关控制限通过给定的标准偏差、中值和自组大被均后台计算,即使自组大小是可变的)。 为什么我们的竞争对后会让这么严重的一个错误(让用户自行输入控制限)存在呢?因为他们的开发团队并没有深厚统计学基础。事实上,我们的竞争对手们如果聘请一位统计学家的话,诸如此类的错误将会少很多了。 也许我们和我们的竞争对手们有不同之处,但是,我们一直以有效的统计方式和正确的数学方法来为我们的客户计算他们的控制限。
     

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