Ciri-ciri-Laporan SPC

Audit Kesihatan Kualiti Faktor Penuh. Mengintegrasikan Carta Kawalan, CPK, ANOVA dan Cerapan AI untuk menamatkan era pelaporan manual yang tidak cekap.

Semua data pemeriksaan disimpan dalam sistem SPC, mengapa perlu buat jadual dalam Excel? NEXSPC mentakrifkan semula piawaian laporan kualiti. Dengan satu klik, sistem menjana laporan profesional dengan 18 elemen statistik teras. Dari carta Xbar-R asas ke ANOVA lanjutan dan cerapan AI, laporan ini menjelaskan 'mengapa' dan trend masa depan.

verifiedPenjanaan Laporan SPC Automatik library_booksPenjanaan Carta Xbar-R fingerprintAlternatif Minitab fingerprintCerapan Berkuasa AI

1Carta Visualisasi Panoramik

Carta Individu: Menjana carta Individu (I) dan Julat Bergerak (MR) secara automatik.
Carta Subkumpulan: Untuk pengeluaran besar-besaran, menyediakan carta Xbar-R, Xbar-S dan Xbar-MR yang lengkap untuk menangkap variasi dalam dan antara subkumpulan dengan tepat.
Visualisasi Taburan Lanjutan:
Histogram Analisis Keupayaan: Selaras sepenuhnya dengan Minitab, termasuk pelbagai sisihan piawai, PPK, CPK, PPM, dsb.
Plot Taburan Subkumpulan: Memaparkan penyebaran data dengan jelas pada setiap titik pensampelan, memastikan tiada outlier yang terlepas.

2Statistik Mendalam & Keupayaan Proses

Penilaian Keupayaan Dimensi Penuh: Pengiraan satu klik Pp/Ppk, Cp/Cpk, Ca dan PPM. Disertakan dengan Carta Perbandingan Keupayaan untuk membandingkan had spesifikasi (USL/LSL) dengan taburan sebenar.
Ujian Statistik yang Ketat:
Ujian Kenormalan: Mempunyai 4 kaedah utama (termasuk Anderson-Darling) untuk mengesahkan taburan normal.
Padanan Taburan: Mengenal pasti jenis taburan terbaik secara pintar (cth., Weibull, Lognormal).
ANOVA: Menentukan perbezaan ketara dalam purata subkumpulan untuk membantu mengenal pasti turun naik antara kelompok.
Ringkasan Statistik: Merumuskan Min, Median, Kepencongan, Kurtosis dan metrik lain secara automatik.

3Diagnostik Pintar AI & Pengesanan Anomali

Pengesanan Pembelajaran Mesin (ML Detection): Memperkenalkan algoritma ML lanjutan untuk menambah peraturan tradisional, mengenal pasti corak anomali bukan linear yang kompleks dan mengurangkan kadar penggera palsu.
Interpretasi LLM: Ciri pertama dalam industri. Model besar AI terbina dalam menganalisis data statistik secara automatik dan menjana ringkasan naratif bahasa semula jadi. Contoh: 'CPK minggu ini ialah 1.3, peningkatan berbanding minggu lepas; namun, anjakan min yang ketara berlaku pada hari Rabu...' Membolehkan bukan pakar memahami status kualiti serta-merta.
Ringkasan Punca Anomali: Sistem mengkategorikan secara automatik semua outlier mengikut jenis carta dan peraturan pengesanan, menyenaraikan punca dan tindakan pembetulan yang dimasukkan oleh operator untuk membentuk diagnosis gelung tertutup.

4Interaksi Fleksibel & Kebolehkesanan Data

Hiris Data Pelbagai Dimensi (Data Slicing): Laporan bukan statik. Anda boleh menapis mengikut syif, mesin, nombor acuan, pembekal, dsb., untuk menjana laporan khusus dengan cepat.
Perincian & Kebolehkesanan Data: Laporan disertakan dengan jadual data yang lengkap. Setiap data yang mencetuskan anomali akan diserlahkan dalam warna merah dan dilabelkan terus dengan peraturan yang dilanggar serta rekod punca.

Tatal ke bawah untuk melihat kesan laporan analisis SPC

Tatal ke bawah untuk melihat kesan eksport Excel laporan SPC