2024年01月17日，虽然今天已经坐上全球GLP-1的头把交椅，但诺和诺德似乎已经把它当成了一款无限游戏，内卷没有尽头。

　　能源转型无法一蹴而就各国需要平衡好能源转型与能源安全而天然气具有明显的低碳、清洁优势将在能源转型中发挥重要的过渡作用

　　3月20日，香港金融管理局在官方网站发文表示，金管局及证券及期货事务监察委员会欢迎瑞士金融市场监督管理局和瑞士央行于3月20日早上，就有关瑞银集团收购瑞士信贷集团业务所发出的公告。瑞士央行将提供流动性援助支持收购。金管局表示，瑞士信贷在香港的业务包括一家受金管局监管的瑞士信贷香港分行，以及两家受证监会监管的持牌法团，所有公司今天都将照常营业。客户可以继续透过该分行存取存款及使用瑞士信贷提供的交易服务买卖香港股票和衍生产品。本地银行业对瑞信风险暴露不大。金管局表示，瑞士信贷银行股份有限公司香港分行总资产约为1000亿港元，占香港银行业总资产少于0.5%，本地银行业对瑞士信贷的风险承担不大。香港银行体系保持稳健，资本及流动性状况充裕。2022年底本地注册认可机构的总资本比率为20.1%，远高于8%的国际最低要求。第1类机构的季度平均流动性覆盖比率在2022年第4季为162.3%，远高于100%的法定最低要求。此外，瑞士信贷的持牌法团并非股票市场和衍生产品市场前十大活跃经纪商。截至2023年2月底，瑞士信贷是第9大上市结构性产品发行人，占未到期单位的总市值约4%。整体而言，他们没有对香港市场构成重大风险。金管局还表示，与证监会将继续与瑞士当局保持紧密联系，并密切监察金融市场运作。持续20年的“6·18”，京东首次未公布销售额，但在部分业内人士眼中，“6·18”在用户心智上依然有着存在感。中国数实融合50人论坛智库专家洪勇认为，未来一两年，面对更为激烈的行业竞争，电商平台需要强化自身的服务质量，并通过不断创新来保持竞争力。

　　一文悟透——测量系统分析（MSA）2018-11-13 11:17·质量与检测在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。下面主要针对测量系统分析（MSA）来进行讲解。01:何为测量系统？定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具，标准，操作，方法，夹具，软件，人员，环境及假设的集合。也就是说，用来获得测量结果的整个过程。由这一定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值（数据）。这样看待一个测量系统时很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念，原理，工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。检验本身就是一个过程。02：为什么要对测量系统进行分析？测量数据的质量：数据的质量取决于测量的统计特征：偏倚及变差。高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。低质量数据——测量数据均与该“特性”的参考值相差“很远”。理想的测量系统不存在雷火竞技，为什么？由于测量系统变差源：标准，人员（评价人）。仪器（量具），工作件（零件），程序（方法），环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际变差值不相等。03对测量系统分析要分析什么？前面我们谈到，数据的质量取决于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。为此，我们引申出如下一些术语：1.位置变差偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。稳定性：别名“漂移” 随时间变化的偏倚值。线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。2.宽度变差精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。重复性（设备变差）：E,V一个评价人，同一种仪器，同一零件的某一特性，在固定的和已定义的测量条件下，连续（短期内）多次测量中的变差。再现性：（评价人变差）：A,V不同评价人，同一种仪器，同一零件的某一特性的测量平均值得变差。GRP或量具的重复性和再现性：是重复性和再现性的联合估计值。04如何分析测量系统的“五性”评价一个测量系统需考虑：具有足够的分辨力和灵敏度。10比1规则：测量设备要能分辨出公差或过程变差的至少十分之一以上。测量系统必须是稳定的，应处于受控状态，即测量系统中的变差只能由普通原因造成。统计特性在预期的范围内一致，并满足测量目的：1）为了产品控制，测量系统中的变差必须小于范围限制2）为了过程控制，测量系统中的变差应该能小于制造过程变差，并能证明具有有效的解析度。量测过程：测量系统误差：05理想的测量系统理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。以上是对测量系统分析（MSA）的基本内容进行了介绍，MSA作为质量管理的五大核心工具之一，对于品质的质量控制起到了非常重要的作用。MSA 具体分析1测量的重要性如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。因此，要保证测量结果的准确性和可信度。2测量误差及来源1、分辨能力；2、精密度 (重复性)；3、准确度 ( 偏差 )；4、损坏；5、不同仪器和夹具间的差异；6、不同使用人员的差异 (再现性)；7、使用不同的方法所造成差异；8、不同环境所造成的差异。3测量的变异说明4为什么要进行测量系统分析1、即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。2、检测设备的检定或校准不能满足实际测量的需要。3、满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求：ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾客的批准。5测量系统分析的目的1、运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。2、确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。3、保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。6测量系统的基本知识和概念1、术语1）、测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量值。2）、量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格／不合格的装置。3）、测量系统：用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、雷火竞技官网入口设备、软件以及操作人员的集合。2、测量系统的组成3、测量系统的统计特性通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量：1）、分辨力（Discrimination）；2）、偏倚（Bias）；3）、重复性（Repeatability）；4）、再现性（Reproducibility）；5）、线性（Linearity）；6）、稳定性（Stability）。4、分辨力（率）1）、定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。2）、传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。5、偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。基准值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。6、重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。7、再现性再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。8、稳定性稳定性：是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。9、线性线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值：可以用整个仪器量程范围内的偏移之差（或偏差）的量度来度量样本的线性度。如果偏移在整个量程范围内不变，则具有很好的线、理想的测量系统理想的测量系统在每次使用时：1）、应只产生“正确”的测量结果；2）、每次测量结果总应该与一个标准值相符；3）、一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。12、测量系统所应具有的特性1）、测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；2）、测量系统的变异必须比制造过程的变异小；3）、变异应小于公差带；4）、测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一；5）、测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。7测量系统的评定第一阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个目的： 1）、确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。 2）、发现种环境因素对测量系统显著的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用的环境要求。第二阶段：目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。 常见的量具R&R分析是其中的一种试验型式。8计量型测量系统研究1、作业步骤：1）、确定M名操作者A、B、C……，选定N个被测零件，按1、2、……，编号。被选定零件尽可能反映整个过程的变差。2）、测取数据：A以随机顺序测取所有数据并记录之，B、C在不知他人测量结果的前提下，以同样方法测量各零件的数据并记录之。3）、再以随机顺序重复上述测量r次(如2～3次)。4）、数据处理-极差计算5）、数据处理-均值计算6）、结果分析以下计算的变差均以99%的正态概率为基础，即变差=5.15σ重复性：零件间变差（PV）零件间变异：是指同一人或不同人使用同一量具测量不同零件之相同特性所得之变异。PV = Rp×K3其中:Rp为样品的平均值极差,K3=5.15/d2注:d2取决于零件数(n)当n=10时,d2=1.62R&R可接受的条件是：数值30%的误差测量系统不能接受，须予以改进。进行各种努力发现问题并改正，必要时更换量具或对量具重新进行调整，并对以前所测量的库存品再抽查检验，如发现库存品已超出规格应立即追踪出货，通知客户，协调处理对策。当重复性(AV)变差值大于再现性(EV)时；量具的结构需再设计增强；量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善；量具应加以保养；当再现性(EV)变差值大于重复性(AV)时；作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育,作业标准应再明确订定或修订；可能需要某些夹具协助操作员,使其更具一致性的使用量具；量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析,并作记录。7）、线性分析A、线性：在测量仪器的工作范围内选择一些零件可确定线性。这些被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定。正如在偏倚研究中一样，零件的基准值可由工具室或全尺寸检验设备确定。在操作范围内选取的那些零件由一个或多个评价人测量，确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。B、线性示例:某工厂领班对确定某测量系统的线性感兴趣。基于该过程变差，在测量系统工作范围内选定五个零件。通过全尺寸检验设备测量每个零件以确定它们的基准值。然后一位评价人对每个零件测量12次。零件随机抽取，每个零件平均值与偏倚平均值的计算如下表所示。零件偏倚由零件平均值减去零件基准值计算得出。9计数型测量系统研究1、计数型量具就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限件则接受该零件否则拒收。计数型量具只能指示该零件被接受或拒收。计数型测量系统的分析方法有：1）小样法；2）大样法。2、GO/NO GO分析(小样法分析)1）、先选取20个零件来进行。选取二位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件。2）、在选取20个零件时，必须有一些零件稍许高或低于规范限值。3）、所有的测量结果(每个零件测4次)一致则接受该量具，否则应改进或重新评价该量具，如果不能改进该量具，则不能被接受并且应找到一个可接受之替代测量系统。4）、当为不能接受时，可能有但不限于下列情况，并应采取相对应的措施。仪器性能不稳定，检查并修理或更换仪器；对测量者进培训，提高测量者测量水平；量具的夹紧或定位装置需要改进。5）、GO/NOGO示例橡胶软管内径通过／不通过塞规3、大样法分析A、对于某计数型量具，用量具特性曲线的概念来进行量具研究，GPC是用于评价量具的重复性和偏倚；B、这种量具研究可用于单限值和双限值量具；C、对于双限值量具，假定误差是线性一致的，只需检查一个限值。D、一般地，计数型量具研究包括获得多个被选零件的基准值。这些零件经过多次(m)评价，连同接受总次数(a)，逐个零件地记录，从这些结果就能做估计重复性和偏倚。4、分析步驟选取零件；最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应尽可能按实际情况等间隔选取八个零件，其最大和最小值应代表该过程范围；八个零件必须用量具测量m=20，并记录接受的次数(a)；对于整个研究，最小的零件必须a=0，最大的零件a=20，记录接受的次数(a)。其余1

　　从持仓类型来看二季度期间QFII偏好细分行业龙头重点加仓医药制造、硬件设备、材料等板块其中江苏金租、爱尔眼科两家公司获增持超过千万股分别被QFII增持4741万股、2034万股；广联达、拓邦股份、华测检测、回天新材、东方雨虹5家公司均获增持超400万股