Fonctions-Rapports SPC

Bilan de santé qualité complet. Intègre cartes de contrôle, CPK, ANOVA et analyse IA pour en finir avec l'ère de l'édition manuelle de rapports.

Toutes les données d'inspection sont dans le SPC, pourquoi s'obstiner sur Excel ? NEXSPC redéfinit les standards du reporting qualité. En un clic, le système génère un rapport professionnel incluant 18 éléments statistiques clés. Des cartes Xbar-R à l'ANOVA en passant par l'IA, ce rapport ne montre pas seulement 'ce qui s'est passé', il explique le 'pourquoi' et les tendances futures.

verifiedGénération auto. de rapports SPC library_booksGénération de graphiques Xbar-R fingerprintAlternative à Minitab fingerprintAnalyse assistée par IA

1Graphiques de visualisation panoramique

Cartes individuelles : Génération automatique des cartes Individuelles (I) et Étendue Mobile (MR).
Cartes de sous-groupes : Pour la production de masse, fournit des cartes Xbar-R, Xbar-S et Xbar-MR pour capturer précisément les variations intra-groupe et inter-groupes.
Visualisation de distribution avancée :
Histogramme d'analyse de capabilité : Entièrement aligné sur Minitab, incluant divers écarts-types, PPK, CPK, PPM, etc.
Graphique de distribution des sous-groupes : Affiche clairement la dispersion des données à chaque point d'échantillonnage, garantissant qu'aucun point aberrant n'est omis.

2Statistiques avancées et capabilité de procédé

Évaluation de capabilité multidimensionnelle : Calcul en un clic des Pp/Ppk, Cp/Cpk, Ca et PPM. Inclut des Graphiques de comparaison de capabilité pour visualiser les limites de spécification (USL/LSL) par rapport à la distribution réelle.
Tests statistiques rigoureux :
Test de normalité : Propose 4 méthodes (dont Anderson-Darling) pour vérifier la distribution normale.
Ajustement de distribution : Identifie intelligemment le meilleur type de distribution (Weibull, Lognormal, etc.).
ANOVA : Détermine automatiquement les différences significatives des moyennes de sous-groupes pour identifier les variations inter-lots.
Résumé statistique : Résume automatiquement la moyenne, la médiane, l'asymétrie, la curtose et d'autres mesures.

3Diagnostic intelligent par IA et détection d'anomalies

Détection par Machine Learning (ML Detection) : Introduit des algorithmes de ML avancés pour compléter les règles traditionnelles, identifiant des schémas d'anomalies complexes et non linéaires, réduisant le taux de fausses alertes.
Interprétation par LLM : Une exclusivité sectorielle. Le modèle IA intégré analyse automatiquement les données statistiques et génère un résumé narratif en langage naturel. Exemple : 'Le CPK de cette semaine est de 1,3, en hausse ; cependant, un décalage de moyenne significatif a eu lieu mercredi...'
Résumé des causes racines d'anomalies : Le système catégorise automatiquement tous les points aberrants par type de carte et règles de détection, listant les causes et actions correctives saisies par l'opérateur pour un diagnostic en boucle fermée.

4Interaction flexible et traçabilité des données

Segmentation multidimensionnelle (Data Slicing) : Les rapports ne sont pas statiques. Filtrez par équipe, machine, numéro de moule, fournisseur, etc., pour générer des rapports spécifiques.
Détails des données et traçabilité : Les rapports incluent des tableaux de données complets. Chaque donnée anormale est surlignée en rouge, avec l'indication directe de la règle violée et des causes associées.

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