विशेषताएं-एसपीसी रिपोर्ट

पूर्ण-कारक गुणवत्ता स्वास्थ्य ऑडिट। नियंत्रण चार्ट, CPK, ANOVA और AI अंतर्दृष्टि को एकीकृत करके अक्षम मैनुअल रिपोर्टिंग के युग को समाप्त करना।

सभी निरीक्षण डेटा SPC सिस्टम में संग्रहीत हैं, तो एक्सेल में रिपोर्ट क्यों बनाएं? NEXSPC गुणवत्ता रिपोर्टिंग मानकों को फिर से परिभाषित करता है। एक क्लिक के साथ, सिस्टम 18 कोर सांख्यिकीय तत्वों वाली एक पेशेवर रिपोर्ट तैयार करता है। Xbar-R चार्ट से लेकर उन्नत ANOVA और AI अंतर्दृष्टि तक, यह रिपोर्ट न केवल यह दिखाती है कि 'क्या हुआ'—बल्कि यह भी बताती है कि 'क्यों हुआ' और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करती है।

verifiedस्वचालित SPC रिपोर्ट जनरेशन library_booksXbar-R चार्ट जनरेशन fingerprintMinitab विकल्प fingerprintAI-संचालित अंतर्दृष्टि
Report
NEXSPC
1पैनोरमिक विज़ुअलाइज़ेशन चार्ट
  • व्यक्तिगत चार्ट: व्यक्तिगत (I) और मूविंग रेंज (MR) चार्ट स्वचालित रूप से उत्पन्न करें।
  • सबग्रुप चार्ट: बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए, सबग्रुप के भीतर और बीच के बदलावों को सटीक रूप से पकड़ने के लिए Xbar-R, Xbar-S और Xbar-MR चार्ट प्रदान करता है।
  • उन्नत वितरण विज़ुअलाइज़ation:
    क्षमता विश्लेषण हिस्टोग्राम: पूरी तरह से Minitab के साथ संरेखित, जिसमें विभिन्न मानक विचलन, PPK, CPK, PPM आदि शामिल हैं।
    सबग्रुप वितरण प्लॉट: प्रत्येक नमूना बिंदु पर डेटा के बिखराव को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी आउटलियर छूट न जाए।
2गहन सांख्यिकी और प्रक्रिया क्षमता
  • पूर्ण-आयामी क्षमता मूल्यांकन: एक क्लिक में Pp/Ppk, Cp/Cpk, Ca और PPM की गणना। वास्तविक वितरण के खिलाफ विनिर्देश सीमाओं (USL/LSL) की तुलना करने के लिए क्षमता तुलना चार्ट शामिल हैं।
  • कठोर सांख्यिकीय परीक्षण:
    सामान्यता परीक्षण: सामान्य वितरण को सत्यापित करने के लिए 4 मुख्य विधियां (एंडरसन-डार्लिंग सहित) शामिल हैं।
    वितरण फिटिंग: बुद्धिमानी से सर्वोत्तम वितरण प्रकार (जैसे वीबुल, लॉग-नॉर्मल) की पहचान करता है।
    ANOVA: बैच-टू-बैच उतार-चढ़ाव की पहचान करने के लिए सबग्रुप माध्य में महत्वपूर्ण अंतर निर्धारित करता है।
    सांख्यिकीय सारांश: माध्य, माध्यिका, तिरछापन, ककुदता और अन्य मेट्रिक्स का स्वचालित सारांश प्रदान करता है।
3AI इंटेलिजेंट डायग्नोस्टिक्स और विसंगति का पता लगाना
  • मशीन लर्निंग डिटेक्शन (ML Detection): पारंपरिक नियमों के पूरक के लिए उन्नत एमएल एल्गोरिदम पेश करता है, जटिल गैर-रैखिक विसंगति पैटर्न की पहचान करता है और गलत अलार्म दरों को कम करता है।
  • LLM व्याख्या: उद्योग की पहली विशेषता। अंतर्निहित एआई मॉडल सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करता है और प्राकृतिक भाषा में सारांश तैयार करता है। उदाहरण: 'इस सप्ताह का CPK 1.3 है, जो पिछले सप्ताह की तुलना में बेहतर है; हालाँकि, बुधवार को एक महत्वपूर्ण माध्य बदलाव (mean shift) हुआ...' यह गैर-विशेषज्ञों को गुणवत्ता स्थिति को तुरंत समझने में सक्षम बनाता है।
  • विसंगति मूल कारण सारांश: सिस्टम चार्ट प्रकार और डिटेक्शन नियमों द्वारा सभी आउटलेयर को स्वचालित रूप से वर्गीकृत और सारांशित करता है, ऑपरेटर द्वारा दर्ज किए गए कारणों और सुधारात्मक कार्यों को सूचीबद्ध करता है।
4लचीला इंटरेक्शन और डेटा ट्रैसेबिलिटी
  • बहु-आयामी डेटा स्लाइसिंग (Data Slicing): रिपोर्ट स्थिर नहीं हैं। विशिष्ट आयामों की विशेष रिपोर्ट तेज़ी से उत्पन्न करने के लिए आप शिफ्ट, मशीन, मोल्ड नंबर, आपूर्तिकर्ता आदि द्वारा फ़िल्टर कर सकते हैं।
  • डेटा विवरण और ट्रैसेबिलिटी: रिपोर्ट में पूर्ण डेटा तालिकाएं शामिल हैं। विसंगति पैदा करने वाले किसी भी डेटा को लाल रंग में हाइलाइट किया जाता है, जिसमें उल्लंघन किए गए नियम और संबंधित कारण रिकॉर्ड का सीधा लेबल होता है।