การตรวจสอบความน่าเชื่อถือของระบบการวัดเป็นสิ่งจำเป็นก่อนที่จะใช้ SPC NEXSPC มีโมดูล MSA ที่สมบูรณ์แบบตามมาตรฐาน AIAG ไม่ต้องสลับระหว่าง Minitab และ Excel อีกต่อไป เพียงป้อนข้อมูลเพื่อสร้างรายงานที่มีค่า %GRR, NDC และ Kappa ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลแบบตัวแปร (คาลิปเปอร์, CMM) หรือการตรวจสอบด้วยสายตา
Gage R&R Study - Crossed
สำหรับชิ้นส่วนที่วัดซ้ำได้ ระบบเสนอการวิเคราะห์ R&R แบบไขว้ (Crossed) มาตรฐาน รองรับผู้ปฏิบัติงานหลายคนวัดชิ้นส่วนหลายชิ้นในการทดลองหลายครั้ง
ส่งออกค่าความแปรปรวนรวม (TV), การทำซ้ำ (EV), การทำซ้ำ (AV) และ %GRR ได้ในคลิกเดียว
ประเมินสถานะระบบอัตโนมัติตามมาตรฐาน AIAG (<10% ยอดเยี่ยม, 10-30% ยอมรับได้, >30% ต้องปรับปรุง)
สร้างแผนภูมิ R, แผนภูมิ Xbar และ Box Plots ตามผู้ปฏิบัติงาน/ชิ้นส่วนโดยอัตโนมัติ เพื่อระบุปัญหา 'ผู้ปฏิบัติงาน' หรือ 'เกจ' ได้อย่างรวดเร็ว
Gage R&R Study - Nested
เมื่อชิ้นส่วนถูกทำลายระหว่างการวัด หรือเมื่อผู้ปฏิบัติงานทุกคนไม่สามารถวัดชิ้นส่วนเดียวกันได้ NEXSPC จะให้การวิเคราะห์แบบซ้อน (Nested) ระดับมืออาชีพ
ใช้โมเดล ANOVA ที่มีความแม่นยำสูงเพื่อแยกความแปรปรวนระหว่างชุดการผลิตและความแปรปรวนของระบบการวัดอย่างแม่นยำ
ออกแบบมาสำหรับสถานการณ์ที่ไม่สามารถวัดซ้ำได้ เช่น การทดสอบแรงดึง การทดสอบความแข็ง และการไทเทรตทางเคมี เติมเต็มช่องว่างการคำนวณของ Excel
Gage Linearity & Bias Study
เกจไม่เพียงแต่ต้องเสถียร (แม่นยำ) แต่ยังต้องถูกต้องด้วย NEXSPC รองรับการวิเคราะห์ร่วมของความเป็นเชิงเส้นและความเอนเอียงของเกจ
ด้วยการวัดค่าอ้างอิงที่ครอบคลุมช่วงการทำงานทั้งหมดของเกจ ระบบจะพลอตกราฟเส้นตรงความเอนเอียงโดยอัตโนมัติ
คำนวณ R-Sq (ความเหมาะสมของการปรับ), ความชัน (Slope) และค่า P โดยอัตโนมัติ
ตรวจสอบอย่างรวดเร็วว่ามีความเอนเอียงอย่างเป็นระบบหรือไม่ (เช่น แม่นยำที่ค่าต่ำ แต่ไม่แม่นยำที่ค่าสูง) เครื่องมือจำเป็นสำหรับห้องปฏิบัติการสอบเทียบ
Attribute Agreement Analysis
สำหรับข้อมูลคุณลักษณะเช่น 'ดี/เลว' หรือ 'ผ่าน/ไม่ผ่าน' NEXSPC ให้การวิเคราะห์ความสอดคล้องของคุณลักษณะ เพื่อแก้ปัญหามาตรฐานที่ไม่ตรงกันระหว่างผู้ตรวจสอบ
ประเมินความสอดคล้องภายในผู้ประเมิน (Within Appraiser), ระหว่างผู้ประเมิน (Between Appraisers) และเทียบกับมาตรฐาน (vs Standard)
คำนวณค่า Fleiss' Kappa อัตโนมัติ เพื่อวัดปริมาณความน่าเชื่อถือของ 'การตัดสินเชิงอัตวิสัย' ด้วยภาษาสถิติ
แสดงอัตราการพลาด (Miss Rate) และอัตราการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด (False Alarm Rate) อย่างชัดเจน ช่วยระบุผู้ตรวจสอบที่ต้องฝึกอบรมใหม่