要求
定义产品或工艺特性、公差、方法、抽样、决定规则与测量不确定度。
部署评估 · 14
质量能力
把机器人与工艺波动连接到合格产品、工序能力、返工、流出与可追溯质量结果。
证据状态工程判断框架 · 须按具体工作站验证最近核验：2026年8月11日
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FUURAA 核心判断
机器人精度只有通过明确的工艺特性与合格产品结果才有价值。
工程拆解
把标题拆成可以观察、测量与复核的工程对象。
每一层都说明需要建立什么边界，以及什么证据能够支持下一步决定。
波动
区分零件、夹具、工具、机器人、传感器、工艺、环境、操作员与测量贡献。
控制与追溯
把标定、配方、工具状态、批次、报警、介入与处置连接到每项质量记录。
验证问题
先把问题写清，再决定需要演示、测试、试点还是长期运行证据。
问题应有明确对象、条件、分母、阈值和负责作出决定的人。
- 01
机器人指标支持哪个合格特性？
- 02
测量系统相对公差是否具备能力？
- 03
如何发现并遏制漂移与特殊原因？
- 04
结果是否计入返工与缺陷流出？
应保留的证据
让下一位读者能够重建条件、结果、失效和决定。
只保留结论会丢失复核能力；原始记录、配置与排除项同样重要。
- 01
证据包 1
要求与测量系统定义
- 02
证据包 2
按条件分层的质量与工序能力结果
- 03
证据包 3
从结果到配置、批次与处置的追溯
适用边界
页面明确说明这组证据仍然不能外推什么。
- 01
重复定位精度、轨迹准确度或一次量测本身不能证明工序能力或客户接收。
- 02
本页是工程阅读与决策框架，不替代针对具体应用的风险评估、符合性工作、采购验收或专业意见。
来源与证据状态
把标准范围、测量证据与应用结论分开阅读。
来源日期与核验状态均公开；外部来源在新窗口打开。