資料品質規則變更後如何比較前後統計影響

固定同一份資料再比較兩套規則

品質規則改版後，平均值下降不一定表示製程改善，可能只是高值被新規則排除。先把資料固定，再分別套用舊規則與新規則，才能辨別數字變化來自規則、資料補入或現場實際改變。不要拿昨天舊規則結果與今天新規則結果直接相減。

準備同一批原始事件，包含事件識別、時間、值、單位、來源品質與必要的設備狀態。保存資料截止時間或可還原的快照，兩次計算都使用這一份輸入；若中途補入事件，先停止比較或建立新的比較版本，不能只更新其中一側。

規則版本應包含有效範圍、邊界是否包含、空值處理、品質旗標、過期門檻及例外條件。只記「上限改小」不足以重現結果；攝氏與華氏、原始值與工程值的門檻也不能混用，必須說明判斷發生在哪一層。

本文適用於報表與資料分析規則的離線比較，不等於變更PLC保護條件或設備警報門檻。資料品質規則判定某筆是否適合統計，產品合格判定則是另一件事；一筆真實超限值可能非常重要，不能因不合格就當壞資料刪掉。

教學資料為零、十、二十、三十、四十、一百，單位一致且來源品質良好。舊規則允許零至一百，包含端點，六筆總和二百，平均約三十三點三三。新規則只允許零至四十，五筆總和一百，平均二十。

差異不是把一百改成四十，而是新規則將一百排除於這個統計。原始一百仍保存，並附新規則排除原因。若它其實是正常製程可能出現的高值，新規則可能設錯，不能因平均降低就宣布新規則更好。

比較表同時列總事件六筆、舊有效六筆、新有效五筆、舊新總和與平均，以及被改判的事件識別。有效率從百分之一百變成約百分之八十三點三三，這是規則接受比例變化，不直接代表設備量測能力下降。

再看一個百筆案例：八十筆兩版都有效，五筆僅舊版有效，三筆僅新版有效，十二筆兩版都無效。舊有效八十五、新有效八十三，淨減兩筆，但實際改判八筆。只看有效數差二，會漏掉同時新增與排除的影響。

完成後應能逐筆回答為何改判，並能從改判清單重算差異。四類筆數相加應等於輸入唯一事件數；若超過一百，先查分類重疊或事件重複，若少於一百，先查未處理的空值與例外條件。

一筆資料可能同時超量程、品質不良又過期。保留所有命中的原因，但若要將排除筆數加總成總數，另定唯一的主要原因與優先順序。原因明細可重疊，總表分類應明示是否互斥，避免使用者把各原因數直接相加。

一次只改一項規則最容易看出影響；若正式版本包含多項改動，可先逐項比較，再比較完整組合。各項單獨排除的筆數通常不能直接相加，因為同一事件可能被多條規則排除。完整組合結果仍須實際按同一資料計算。

先保留來源提供的品質，再增加分析規則的判定欄。不能把來源Good直接改成Bad而不留原值，否則後續查修者無法分清是儀表回報不良，還是報表新增範圍限制。規則名稱與來源品質狀態使用不同欄位。

PostgreSQL可用聚合的FILTER條件分別計算符合不同規則的資料，條件只會將判定為真的列送入該聚合。實作時平均、總和與有效計數使用同一套條件；如果空值使條件不是true，應按明確的缺值規則分類，不要讓它悄悄消失。

比較多設備時先逐設備、時段與產品看結果，再看總體。某個小產線受到重大影響，可能被大產線的樣本量掩蓋。若不同群組單位或取樣頻率不同，不應把全部數值直接混成一個平均來判斷改版好壞。

測試資料至少包含低於下限、等於下限、區間中間、等於上限、高於上限與缺值。時間規則再加入剛好達到過期門檻的事件，確認採大於或大於等於。這些差一點的案例，比隨機抽幾筆正常值更容易找出規則理解不一致。

正式切換先定義生效時間與歷史政策：舊報表維持當時版本，或使用新版重算並發布修訂。不能讓同一天的歷史查詢悄悄混用兩版，而頁面只顯示一個平均。跨生效點的查詢應分段或清楚標出統一重算的規則版本。

失敗時先查兩側輸入事件是否相同，再查單位、端點與空值，最後查規則順序和多條件組合。若總和變了但有效數沒變，可能是數值轉換也改了；把轉換版本與篩選版本拆開比較，避免把兩類變更混在同一個原因裡。

發布前保存比較摘要、改判明細、測試案例與決策理由。若結果顯示某設備所有資料都被排除，先調查量程或映射錯誤，不為了讓報表有值而默默放寬條件。回復舊規則時也保留版本紀錄，讓新舊結果都可解釋。

練習：二十筆事件中，十四筆兩版皆有效，兩筆僅舊有效，一筆僅新有效，三筆皆無效。舊有效十六筆，新有效十五筆，改判三筆，淨減一筆。請先列四類，再計有效率百分之八十與百分之七十五，避免只報少一筆。

問：新版排除更多資料就比較嚴謹嗎？答：不一定，可能排除了真實重要的製程變化。

問：兩版平均相同就可省略驗證嗎？答：不行，不同事件集合可能剛好得到相同平均。

問：多條規則的排除數可以直接相加嗎？答：只有互斥分類才可以，重疊原因應另列。

問：歷史一律用最新規則最好嗎？答：依用途決定，但要標明版本與修訂，不能改寫既有發布結果而不留記錄。