穩定性指數我正在使用過程能力平台，並在幾個地方看到計算“穩定性指數”。但我在幫助文件中找不到如何計算穩定性指數的定義。有人可以幫忙嗎？
品質和工藝工程回覆：穩定性指數請務必了解整體西格瑪和組內西格瑪的計算方式。
穩定性指數=（總體西格瑪/西格瑪內）
穩定比= （總西格瑪/西格瑪內）^2
總體而言，西格瑪很簡單，並假設資料屬於一個大子組。西格瑪是根據數據的總平均值計算的。 每個觀測值到總平均值的距離平方和。除以觀察總數。
在 Sigma 中，情況並不那麼簡單，它取決於理性抽樣和理性分組的原則。它可以透過多種不同的方式計算，這取決於子分組。以這種方式對資料進行分組是否有意義？如果是，為什麼？
如果我們將「不同的事物」分組在一起，那麼我們就會將子組內的變異與子組之間的變異混淆——我們不希望這樣，因為圖表限制無法幫助我們檢測有意義的訊號。因此，我們必須考慮以下因素：加工歷史（製造順序）以及零件是否來自同一個烤箱或在同一小時內製造。
回覆：穩定性指數穩定性指數 >1 可能表示過程中存在潛在的特殊原因變化。 我建議在進行能力研究之前測試穩定性違規的觀察結果。
回覆：穩定性指數謝謝你！
回覆：穩定性指數這是從「穩定性指數計算」幫助頁面搜尋中剪下並貼上的內容
穩定指數
衡量穩定的過程。 一個穩定的過程有一個穩定指數接近一。 數值越高表示越少穩定。這穩定指數定義如下：
（總西格瑪/西格瑪內）
如果在啟動時選擇三向控製圖，穩定指數定義如下：
（整體西格瑪/間西格瑪和內西格瑪）
回覆：穩定性指數製程篩選報告 - 穩定指數
回覆：穩定性指數大家好，
對不穩定指數的標準有什麼想法嗎？
Istab 接近 1 是不現實的，因為如果 sigma 是整體機器變化，那麼還有另外 4 個 M（人、方法、材料、自然）對整體 sigma 有貢獻
如果我們認為每個 M 的變異數相似，則經驗法則可以是穩定過程的不穩定性指數 < 2.23（5 的平方根）
你能挑戰一下這個標準嗎
問候，
弗朗索瓦
回覆：穩定性指數我對這個指數沒有標準。
此比率由總體變異（整個樣本的標準差，無子組）和子組內的平均變異（帶有偏差校正的平均標準差）定義。因此，該指數取決於給定控製圖構造中使用的合理子組的定義。機器或其他因素如何定義合理子群和整體樣本？
回覆：穩定性指數@francois_berger我同意@Mark_Bailey的評論。
這裡還有一些可能有幫助的資訊。
文獻中似乎沒有就穩定性指數的閾值標準達成強烈的共識（文獻中提到“接近 1”，但這是一個粗略的經驗法則）。從實踐者的角度來看，我認為我們應該用邏輯來解釋和捍衛所選擇的分析門檻。
根據我們的支援文件：在過程篩選報告中，我們說“穩定的過程具有接近 1 的穩定性指數。值越高，表示穩定性越低。 ” 過程性能圖我們說：“穩定性指數超過 1.25 表示該過程不穩定。 ”
在論文[1]中，Sall寫道：「對於成百上千個流程，最好對流程進行排序，將最受關注的流程放在最上面。」按穩定性比率排序[或穩定性指數 (SI)，它只是穩定性比率的平方根；請參閱論文中題為「流程穩定性措施」的部分。
在這篇論文[2]中，作者提出了一個令人信服的論點，即 SI 應該用作「過程狀態」的篩選檢查，而不是「穩定性」的衡量標準。他們也在討論部分詳細介紹了他們自己使用 SI 的程序（第 12-14 頁）。
參考：
[1] Sall，J.「放大過程表徵。」品質工程30，no. 1 (2018): 62–78。 https://doi.org/10.1080/08982112.2017.1361539 。
[2] 王傑，&王Y. (2023)。穩定指數的真正意義探討及實證分析.過程，11 (10), 2958. https://doi.org/10.3390/pr11102958
