你好。 制造/统计问题在这里。 假设您有零件在制造过程中的多个点（节点）进行测试。 我很好奇人们是否/在第一个节点后扩大了他们的限制以解释 GRR？ 您只是将 1 GRR 添加到 USL 中/从 LSL 中减去 1 GRR 吗？ 还是统计界就如何处理这个问题达成了其他共识？
从历史上看，我在第一个节点之后将我的限制扩大了 +/- 1 GRR。 这样做是为了解决由测试人员/测试人员/操作人员的可变性引起的任何变化。 由于这种可变性，第一个节点的值接近限制的传递部件可能已向外移动，因此我扩大了下游限制以解决这个问题。 这仅在第一个测试节点之后完成，因为假设该部件只能移动 +/-1GRR。
1. 其他人也这样做吗？
2. 当设置限制以实现目标 Cpk = 2 时，我们将 +/- 3 sigma 添加到平均值。 按照这个逻辑，我应该将 +/- 3GRR 添加到我的限制而不是 +/-1GRR 吗？
我认为统计上正确的处理方法如下，但我想从社区得到一些确认。 假设我们将测量值视为该部分 X 的静态“真实”值与 Eps 的总和，Eps 是均值 = 0 且方差 = GRR^2 的正常随机变量。
节点 1：Xmeas1 = Xtrue + Eps1 mean(Xmeas1) = Xtrue Var(Xmeas1) = GRR1^2
节点 N：XmeasN = Xtrue + EpsN mean(XmeasN) = Xtrue Var(XmeasN) = GRRN^2
XmeasN 可以根据初始测量值和表示节点之间偏移的新随机变量 (EpsDiff) 重写：
XmeasN = Xmeas1 - Eps1 + EpsN = Xmeas1 + EpsDiff
在哪里：
均值（EpsDiff）= 0（因为均值（Eps）== 0）
Var(EpsDiff) = GRR1^2 + GRRN^2 = 2GRR^2 （假设所有节点的 GRR 相同）
按照这种逻辑，我是否应该将下游节点的限制扩大 +/-sqrt(2)*GRR？
很想知道人们对此的想法。 谢谢！
