Funktionen-SPC-Berichte

Umfassender Qualitäts-Health-Audit. Integration von Regelkarten, CPK, ANOVA und KI-Analyse beendet die Ära ineffizienter manueller Berichterstellung.

Wenn alle Inspektionsdaten im SPC-System gespeichert sind, warum sollten Sie Berichte in Excel erstellen? NEXSPC definiert Qualitätsberichtsstandards neu. Mit einem Klick generiert das System einen professionellen Bericht mit 18 statistischen Kernelementen. Von Xbar-R-Regelkarten bis hin zu ANOVA und KI-Analysen erklärt dieser Bericht nicht nur, was passiert ist, sondern auch das Warum und zukünftige Trends.

verifiedAutomatisierte SPC-Berichtserstellung library_booksXbar-R Diagrammerstellung fingerprintMinitab-Alternative fingerprintKI-gestützte Analyse

1Panorama-Visualisierungsdiagramme

Einzelwertkarten: Automatische Erstellung von Einzelwert- (I) und Moving-Range- (MR) Karten.
Subgruppenkarten: Für die Massenproduktion vollständige Xbar-R-, Xbar-S- und Xbar-MR-Karten zur präzisen Erfassung von Variationen innerhalb und zwischen Subgruppen.
Erweiterte Verteilungsvisualisierung:
Fähigkeitsanalyse-Histogramm: Vollständig mit Minitab abgestimmt, einschließlich verschiedener Standardabweichungen, PPK, CPK, PPM usw.
Subgruppen-Verteilungsdiagramm: Zeigt die Datenstreuung zu jedem Stichprobenzeitpunkt deutlich an, sodass keine Ausreißer übersehen werden.

2Fortgeschrittene Statistik & Prozessfähigkeit

Umfassende Prozessfähigkeitsbewertung: Ein-Klick-Berechnung von Pp/Ppk, Cp/Cpk, Ca und PPM. Inklusive Fähigkeitsvergleichsdiagrammen zur Visualisierung von Toleranzgrenzen (USL/LSL) gegenüber der tatsächlichen Verteilung.
Strenge statistische Tests:
Normalitätstest: Bietet 4 gängige Methoden (einschließlich Anderson-Darling) zur Überprüfung der Normalverteilung.
Verteilungsanpassung: Identifiziert intelligent den besten Verteilungstyp (z. B. Weibull, Lognormal).
ANOVA: Bestimmt automatisch signifikante Unterschiede in den Subgruppenmitteln zur Identifizierung von Chargenschwankungen.
Statistische Zusammenfassung: Fasst Mittelwert, Median, Schiefe, Kurtosis und andere Metriken automatisch zusammen.

3KI-gestützte Diagnose & Abweichungskennung

Erkennung durch maschinelles Lernen (ML Detection): Einführung fortschrittlicher ML-Algorithmen zur Ergänzung traditioneller Regeln, Identifizierung komplexer nichtlinearer Anomalienmuster und Reduzierung von Fehlalarmen.
LLM-Interpretation: Branchenweit erste Funktion. Das integrierte KI-Großmodell analysiert statistische Daten automatisch und erstellt eine verständliche Zusammenfassung in natürlicher Sprache. Beispiel: 'Der CPK dieser Woche liegt bei 1,3, eine Verbesserung gegenüber der Vorwoche; am Mittwoch trat jedoch ein deutlicher Mittelwertshift auf...'
Zusammenfassung der Abweichungsursachen: Das System kategorisiert alle Ausreißer automatisch nach Diagrammtyp und Erkennungsregeln und listet die vom Bediener eingegebenen Ursachen und Maßnahmen auf, um eine Closed-Loop-Diagnose zu bilden.

4Flexible Interaktion & Datenrückverfolgbarkeit

Multidimensionales Data-Slicing: Berichte sind nicht statisch. Filtern Sie nach Schicht, Maschine, Werkzeugnummer, Lieferant usw., um schnell spezifische Berichte zu erstellen.
Datendetails & Rückverfolgbarkeit: Berichte enthalten vollständige Datentabellen. Alle abweichenden Daten werden rot hervorgehoben und direkt mit der verletzten Regel und der Ursache beschriftet.

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