Funciones-Informes SPC

Informe integral de salud de calidad. Integración de gráficos de control, CPK, ANOVA e interpretación de IA para terminar con la era de la ineficiente elaboración manual de informes.

Con todos los datos en el sistema SPC, ¿por qué seguir usando Excel? NEXSPC redefine los estándares de los informes de calidad. Con un solo clic, genera un informe profesional con 18 elementos estadísticos principales. Desde gráficos Xbar-R hasta ANOVA e interpretación inteligente por IA, este informe no solo muestra qué pasó, sino por qué y las tendencias futuras.

verifiedGeneración automática de informes SPC library_booksGeneración de gráficos Xbar-R fingerprintAlternativa a Minitab fingerprintInterpretación inteligente por IA

1Gráficos de visualización panorámica

Gráficos individuales: Genera automáticamente gráficos de Valores Individuales (I) y Rango Móvil (MR).
Gráficos de subgrupos: Para producción en masa, ofrece gráficos Xbar-R, Xbar-S y Xbar-MR para capturar con precisión las variaciones dentro y entre subgrupos.
Visualización de distribución avanzada:
Histograma de análisis de capacidad: Totalmente alineado con Minitab, incluye diversas desviaciones estándar, PPK, CPK, PPM, etc.
Gráfico de distribución de subgrupos: Muestra claramente la dispersión de los datos en cada punto de muestreo, sin omitir ningún valor atípico.

2Estadísticas avanzadas y capacidad del proceso

Evaluación integral de capacidad: Cálculo con un clic de Pp/Ppk, Cp/Cpk, Ca y PPM. Incluye Gráficos de comparación de capacidad para visualizar límites de especificación (USL/LSL) frente a la distribución real.
Pruebas estadísticas rigurosas:
Prueba de normalidad: Incluye 4 métodos (como Anderson-Darling) para verificar la distribución normal.
Ajuste de distribución: Identifica de forma inteligente el mejor tipo de distribución (Weibull, Lognormal, etc.).
ANOVA: Determina automáticamente diferencias significativas en las medias de subgrupos para identificar fluctuaciones entre lotes.
Resumen estadístico: Resume automáticamente Media, Mediana, Asimetría, Curtosis y otros indicadores.

3Diagnóstico inteligente por IA y detección de anomalías

Detección por aprendizaje automático (ML Detection): Introduce algoritmos de ML avanzados para complementar las reglas tradicionales, identificando patrones de anomalía no lineales complejos y reduciendo falsas alarmas.
Interpretación por LLM: Función pionera en la industria. El modelo de IA integrado analiza automáticamente los datos estadísticos y genera un resumen narrativo en lenguaje natural. Ejemplo: 'El CPK de esta semana es 1.3, una mejora respecto a la anterior; sin embargo, el miércoles ocurrió un desplazamiento de media significativo...' Permite que los no expertos comprendan el estado de calidad al instante.
Resumen de causas raíz de anomalías: El sistema categoriza y resume automáticamente todos los valores atípicos por tipo de gráfico y reglas de detección, listando las causas y medidas correctivas ingresadas por el operador para un diagnóstico de ciclo cerrado.

4Interacción flexible y trazabilidad de datos

Segmentación de datos multidimensional (Data Slicing): Los informes no son estáticos. Filtre por turno, máquina, número de molde o proveedor para generar informes específicos al instante.
Detalle de datos y trazabilidad: Los informes incluyen tablas de datos completas. Cualquier dato anómalo se resalta en rojo, indicando la regla infringida y el registro de causa asociado.

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