SPC को लागू करने से पहले माप प्रणाली की विश्वसनीयता को सत्यापित करना आवश्यक है। NEXSPC में AIAG मानकों का पूरी तरह से पालन करने वाला एक पूर्ण MSA मॉड्यूल है। Minitab और Excel के बीच स्विच करना बंद करें—%GRR, NDC, और Kappa मानों के साथ पेशेवर रिपोर्ट स्वतः उत्पन्न करने के लिए डेटा दर्ज करें।
Gage R&R Study - Crossed
दोहराने योग्य भागों के लिए, सिस्टम मानक क्रॉस्ड आर एंड आर विश्लेषण प्रदान करता है। कई परीक्षणों में कई भागों को मापने वाले कई ऑपरेटरों का समर्थन करता है।
कुल भिन्नता (TV), पुनरावृत्ति (EV), प्रजनन क्षमता (AV), और %GRR का एक-क्लिक आउटपुट।
AIAG मानकों के अनुसार सिस्टम स्थिति का स्वतः मूल्यांकन (<10% उत्कृष्ट, 10-30% स्वीकार्य, >30% सुधार की आवश्यकता)।
R चार्ट, Xbar चार्ट, और ऑपरेटर/पार्ट द्वारा बॉक्स प्लॉट स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है ताकि 'ऑपरेटर' बनाम 'गेज' मुद्दों को जल्दी से इंगित किया जा सके।
Gage R&R Study - Nested
जब माप के दौरान पुर्जे नष्ट हो जाते हैं, या जब सभी ऑपरेटर एक ही पुर्जे को नहीं माप सकते हैं, तो NEXSPC पेशेवर नेस्टेड विश्लेषण प्रदान करता है।
बैच भिन्नता को माप प्रणाली भिन्नता से सटीक रूप से अलग करने के लिए उच्च-सटीक एनोवा मॉडल का उपयोग करता है।
तन्यता परीक्षण, कठोरता परीक्षण और रासायनिक अनुमापन जैसे गैर-दोहराने योग्य परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया।
Gage Linearity & Bias Study
गेज न केवल स्थिर (सटीक) होने चाहिए बल्कि सटीक भी होने चाहिए। NEXSPC गेज रैखिकता और पूर्वाग्रह के संयुक्त विश्लेषण का समर्थन करता है।
गेज की पूरी ऑपरेटिंग रेंज को कवर करने वाले संदर्भ मानों को मापकर, सिस्टम स्वचालित रूप से पूर्वाग्रह फिट लाइन को प्लॉट करता है।
R-Sq (फिट की अच्छाई), स्लोप और पी-वैल्यू की स्वचालित गणना करता है।
जल्दी से निर्धारित करें कि क्या प्रणालीगत पूर्वाग्रह मौजूद है (उदाहरण के लिए, कम मूल्यों पर सटीक लेकिन उच्च मूल्यों पर गलत)। अंशांकन प्रयोगशालाओं के लिए एक आवश्यक उपकरण।
Attribute Agreement Analysis
'अच्छा/बुरा' या 'पास/फ़ेल' जैसे विशेषता डेटा के लिए, NEXSPC विशेषता समझौता विश्लेषण प्रदान करता है ताकि निरीक्षकों के बीच असंगत मानकों की समस्या को हल किया जा सके।
मूल्यांकनकर्ता के भीतर, मूल्यांकनकर्ताओं के बीच, और मानक बनाम स्थिरता का मूल्यांकन करता है।
Fleiss' Kappa मूल्य की स्वचालित गणना करता है, सांख्यिकीय भाषा के साथ 'व्यक्तिपरक निर्णय' की विश्वसनीयता को मापता है।
मिस रेट और फाल्स अलार्म रेट को स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध करता है, जिससे उन निरीक्षकों की पहचान करने में मदद मिलती है जिन्हें फिर से प्रशिक्षण की आवश्यकता है।
