判异规则管理
# 入口
# 概念
# 何为判异规则
判异规则（Discriminant Rules）是一种统计学方法，用于将个体归类到不同的组或类中
在SPC中，判异规则用于检测数据点（样本）的变化，通过数据点与已知控制限、规范限的比较，来识别潜在的问题或异常，以判断过程是否处于控制状态，以便及时采取纠正措施并保持过程的稳定性
统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）的输出结论 = ∑判异规则执行结果
数据点（个体）的分析结果为：正常点、某某规则引发的失控点
- 判异规则的原理：小概率事件
- 数据点触发某条判异规则=某个小概率事件发生
- 不同规则代表不同的小概率事件，一旦发生，需要及时确认引发该事件的异常原因以纠正问题，确保产品质量稳定
一组数据的整体分析结果分为：统计受控、统计不受控
- 当失控点个数＞0时，统计不受控
- 统计受控：说明这组数据代表的生产过程只是随机原因引起的起伏，不存在【异常原因】
- 统计不受控：说明这种数据代表的生产过程存在【异常原因】造成的数据起伏，需要警惕
- 提示：统计受控≠产品合格、统计不受控≠产品不合格
# 平台优势
- 我们的判异规则已经封装为配置项，用户可通过选择算法、填写参数值的方式实现自定义规则
- 基础数据导入成功后，会自带12条初始规则，可按需删减
# 使用前提
判异规则里涉及到的算法在基础数据相关表里，使用前，必须把基础数据导到生产环境数据库中
基础数据获取请到公司云盘 云盘地址 (opens new window) (opens new window)，可以问云盘管理员申请一个账号才能登录，基础数据已经共享全体成员，只要有账号都能看到，它的名称叫【公司平台基础数据】，进入文件夹下找到自己想要的模块基础数据进行下载，生产环境通过执行sql脚本一键生成
导入成功的判断方法：
- 判异规则管理列表中，可以正常显示12条初始判异规则
- 在规则新增页面，点击算法，可以正常显示算法的参照列表（8个算法）
# 原理
判异规则=判异算法+参数1+参数2+参数3+参数4
算法一共有8种，根据算法描述选择即可
算法运行时涉及到4个参数
参数1：代表执行本规则判断所需要的、连续的、数据点的数量
参数2：代表【参数1】个连续点中，触发规则的、数据点数量的边界值
参数3、参数4：共同描述本规则所指的控制区域
控制区域即控制分区，除通用的ABC区外，也支持自定义区域设置（即X倍σ）
用户可通过（选择算法+设置参数）实现自定义规则
- 规则（新增/编辑）界面已经增加防呆措施，避免参数填写超出范围
- 说明：新增规则是否符合“小概率事件”原理，我们不做校验，由用户自行判断
为了减少配置工作量，参考国标与行业经验，提供12条初始判异规则
- 方法1：基础数据导入即可，基础数据获取地址 云盘地址 (opens new window) (opens new window)入口【公司平台基础数据】
- 方法2：参考列表上的截图（算法、参数值），自行新增
- 方法2的前提也要求导入基础数据，因为算法参照列表在基础数据里
# 专业名词
| 名词 | 描述 | 详解 |
|---|---|---|
| 规范限 | 有3种：双侧规范、单侧上限、单侧下限 | 当前版本仅支持双侧规范，即合格要求∈[规范下限，规范上限] |
| 内控线 | 类似规范限，由客户自行定义 | |
| 控制限 | 根据样本数据计算得出 | 实际使用时带有控制图（算法）前缀，如：均值控制限、极差控制限等 |
| σ | 数据标准偏差 | 不同控制图的σ计算公式不同 |
| 控制限分区 | 基于统计学方法的概念 | 当用户需要自定义判异规则时，会用到 |
- C区：[-σ，中心线)、(中心线，σ]
- B区：[-2σ，-σ)、(σ，2σ]
- A区：[-3σ，-2σ)、(2σ，3σ]
- 除通用的ABC分区外，用户也可以按需自行定义指定区间（X倍σ），X支持带小数点
# 开始配置
本列表可同时用于分析方案、控制方案
- 本页面中的规则，作为后续方案的可选规则池，但无捆绑关系，即
- 如果本列表为空，则后续方案中的可选规则为空，会造成方案配置失败
- 如果增、删、改本列表中的规则，不影响方案中已有规则
- 如果修改方案中的规则，不影响本列表中的规则
- 本页面属于定制页，未开放二开
# 新增规则
# 选择算法
参考算法描述挑选
# 填写算法参数
参数1：代表执行本规则判断所需要的、连续的、数据点的数量，如需填写，要求＞0
参数2：代表【参数1】个连续点中，触发规则的、数据点数量的边界值，如需填写，要求＞0
参数3、参数4：共同描述本规则所指的控制区域，选择控制分区可以自行带出
控制区域即控制分区，除通用的ABC区外，也支持自定义区域设置（即X倍σ）
# 常见问题
- 判异规则管理的初始列表为空，请检查基础数据是否正确导入
- 点击算法，参照列表为空，请检查基础数据是否正确导入