使用 UCL 值對各種缺陷應用警報限制大家好
我對 JMP 比較陌生，並且在 JMP 教程等的大力幫助下導航
我的任務是對我們部門內的各種缺陷應用警報限制。
所以我有 30 個或更多批次的可變數據，我使用 Laney P 生成圖表，並將我的 UCL 的平均值製成表格，這是我應用於特定缺陷類型的警報限制的值。然後在一年後，這些值將根據為這些缺陷收集的當年數據重新計算。
我在使用 UCL 值的方法上是否正確（因為這會導致我的數據過度分散和分散不足）
平均值不會用於設置我的警報限制？請有人能準確解釋一下為什麼我不使用平均值（我的想法是，從業務角度來看，平均值是我們在 30 批中丟失的值，這將是我們預期會丟失的值，並且應用 UCL 以確保我們的過程在控制之中
數據表回复：使用 UCL 值對各種缺陷應用警報限制這將是哲學上的，而不是方法上的，，，，但我的評論是你基本問題的核心，我相信這是，“我應該在哪裡設置控制限制？” 如果回到控制限制的基本目的，它們就是為經濟平衡犯兩個錯誤的風險提供信號的限制：
1. 在實際上不存在的情況下尋找可分配的原因變異。
2. 不尋找事實上存在的可分配原因變異。
上面的關鍵詞是“……經濟上的平衡……”。 使用老式的 Shewhart 派生限製或其他方法來計算控制限制的任何數學算法都沒有什麼神奇之處。 休哈特本人說，他的過程似乎在各種環境中都“有效”。 因此，如果您可以從經濟平衡的角度證明您設置限制的“位置”是合理的……那麼沒有人可以告訴您您的限制是不合適的。 從您的敘述看來，您似乎在沿著這些思路思考……但只有您和您的流程知識才能適當地應用這種經濟平衡思維。
