Tính năng-Báo cáo SPC

Báo cáo khám sức khỏe chất lượng toàn yếu tố. Tích hợp biểu đồ kiểm soát, CPK, phân tích phương sai và giải mã AI, chấm dứt kỷ nguyên lập bảng thủ công hiệu quả thấp.

Tất cả dữ liệu kiểm tra đều được lưu trữ trong hệ thống SPC, tại sao vẫn phải làm báo cáo trong Excel? NEXSPC định nghĩa lại tiêu chuẩn báo cáo chất lượng. Chỉ với một cú nhấp chuột, hệ thống sẽ tạo ra báo cáo phân tích chuyên nghiệp bao gồm 18 yếu tố thống kê cốt lõi. Từ biểu đồ Xbar-R đến ANOVA và giải mã thông minh từ mô hình lớn, báo cáo này không chỉ cho biết 'điều gì đã xảy ra' mà còn cho biết 'tại sao' và 'xu hướng tương lai'.

verifiedTự động tạo báo cáo phân tích SPC library_booksTạo biểu đồ Xbar-R fingerprintGiải pháp thay thế Minitab fingerprintGiải mã thông minh AI

1Biểu đồ trực quan toàn cảnh

Biểu đồ đơn giá trị: Tự động tạo biểu đồ đơn giá trị (I) và biểu đồ dải di động (MR).
Biểu đồ nhóm con: Đối với sản xuất hàng loạt, cung cấp đầy đủ các biểu đồ Xbar-R, Xbar-S và Xbar-MR để nắm bắt chính xác các biến động trong và giữa các nhóm con.
Trực quan hóa phân phối nâng cao:
Biểu đồ phân phối năng lực: Hoàn toàn nhất quán với Minitab, bao gồm các loại độ lệch chuẩn, PPK, CPK, PPM, v.v.
Biểu đồ phân phối nhóm con: Hiển thị rõ ràng sự phân tán dữ liệu tại mỗi thời điểm lấy mẫu, không bỏ sót bất kỳ điểm ngoại lệ nào.

2Thống kê chuyên sâu & Năng lực quy trình

Đánh giá năng lực toàn diện: Tính toán Pp/Ppk (dài hạn), Cp/Cpk (ngắn hạn), Ca (độ chính xác) và PPM chỉ với một cú nhấp chuột. Kết hợp với Biểu đồ so sánh năng lực, đối chiếu trực quan giới hạn đặc tính (USL/LSL) với phân phối thực tế.
Kiểm tra thống kê nghiêm ngặt:
Kiểm tra tính chuẩn: Tích hợp 4 phương pháp phổ biến (bao gồm Anderson-Darling) để xác định dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
Khớp phân phối: Nhận dạng thông minh loại phân phối tối ưu (như Weibull, Lognormal).
Phân tích phương sai (ANOVA): Tự động xác định sự khác biệt có ý nghĩa giữa các giá trị trung bình nhóm để nhận diện biến động giữa các lô sản xuất.
Tóm tắt thống kê: Tự động tổng hợp giá trị trung bình, trung vị, độ lệch, độ nhọn, v.v.

3Chẩn đoán thông minh AI & Phát hiện bất thường

Phát hiện bằng máy học (ML Detection): Giới thiệu các thuật toán máy học tiên tiến để bổ sung cho các quy tắc truyền thống, nhận diện các mẫu bất thường phi tuyến tính phức tạp, giảm tỷ lệ báo động giả.
Giải mã bằng mô hình lớn (LLM Interpretation): Tính năng tiên phong trong ngành. Mô hình AI lớn tích hợp sẵn sẽ tự động đọc dữ liệu thống kê và tạo ra một bản tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên dễ hiểu. Ví dụ: 'CPK tuần này là 1.3, cao hơn tuần trước; tuy nhiên, vào thứ Tư đã xuất hiện sự trôi dạt giá trị trung bình rõ rệt...'
Tổng hợp nguyên nhân bất thường: Hệ thống tự động phân loại và tổng hợp tất cả các điểm bất thường theo loại biểu đồ và quy tắc phát hiện, đồng thời liệt kê các nguyên nhân và biện pháp do người vận hành nhập vào, tạo thành chẩn đoán vòng lặp kín.

4Tương tác linh hoạt & Truy xuất nguồn gốc dữ liệu

Lọc cắt dữ liệu đa chiều (Data Slicing): Báo cáo không ở dạng tĩnh. Bạn có thể lọc theo ca, máy, số khuôn, nhà cung cấp, v.v., để nhanh chóng tạo các báo cáo chuyên biệt.
Chi tiết dữ liệu & Truy xuất: Báo cáo đi kèm bảng chi tiết dữ liệu đầy đủ. Mọi dữ liệu gây ra bất thường sẽ được đánh dấu đỏ, kèm theo nhãn quy tắc vi phạm và ghi chép nguyên nhân tương ứng.

Cuộn xuống để xem hiệu ứng báo cáo phân tích SPC

Cuộn xuống để xem hiệu ứng xuất báo cáo SPC ra Excel