Tolerance analysis versus ChatGPT’s analysis for a spring in
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這是一個很 typical 的例子，彈簧必須放在一個密閉的空間，
那麼彈簧的總長度和彈簧的直徑有相對的關係，但是一個密閉的空間內的公差以及彈簧的長度公差，
到底我們必須採取哪一種公差放在公差分析的路徑上面。
另外，這個例子跟業界中所謂的矽鋼片貼平組裝的狀況類似，
不仿從公差分析 及RSS, DPMO, Sigma值得角度去優化彈簧的設計。
案例描述:
假設我們有一個彈簧，彈簧的長度和直徑的公差如下：
彈簧長度 L= 80 ± 0.4 mm
彈簧直徑 D= 5 ± 0.05 mm
設定彈簧的安裝空間為 H= 81 ± 1 mm。
另外，ChatGPT 也幫我們做了解答，你認為ChatGPT的回答夠嗎? 對嗎？
提醒: ChatGPT 就像汽車的自駕系統一樣，如果我們不會隨時去校正，汽車會翻車的，同樣的，ChatGPT 回答的也會是張冠李戴，如果我們沒有一套正確的TA methodology，在客戶面前也會翻車。
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