Memverifikasi keandalan sistem pengukuran sangat penting sebelum menerapkan SPC. NEXSPC memiliki modul MSA lengkap yang mematuhi standar AIAG. Tidak perlu beralih antara Minitab dan Excel—cukup masukkan data untuk menghasilkan laporan profesional dengan %GRR, NDC, dan nilai Kappa. Baik untuk data variabel (jangka sorong, CMM) atau inspeksi visual atribut.
Gage R&R Study - Crossed
Untuk suku cadang yang dapat diukur ulang, sistem menawarkan analisis R&R Crossed standar. Mendukung beberapa Operator mengukur beberapa Suku Cadang dalam beberapa Percobaan.
Output satu klik untuk Total Variasi (TV), Repeatability (EV), Reproducibility (AV), dan %GRR.
Evaluasi otomatis status sistem sesuai standar AIAG (<10% Sangat Baik, 10-30% Dapat Diterima, >30% Perlu Perbaikan).
Menghasilkan Bagan R, Bagan Xbar, dan Box Plot secara otomatis berdasarkan Operator/Bagian untuk menemukan masalah 'Operator' vs 'Alat Ukur'.
Gage R&R Study - Nested
Ketika suku cadang rusak selama pengukuran, atau tidak semua operator dapat mengukur suku cadang yang sama, NEXSPC menyediakan analisis Nested profesional.
Menggunakan model ANOVA presisi tinggi untuk memisahkan variasi batch dari variasi sistem pengukuran secara akurat.
Dirancang untuk skenario yang tidak dapat diulang seperti uji tarik, uji kekerasan, dan titrasi kimia. Mengisi celah perhitungan templat Excel.
Gage Linearity & Bias Study
Alat ukur tidak hanya harus stabil (presisi) tetapi juga akurat. NEXSPC mendukung analisis gabungan Linearitas dan Bias Gage.
Dengan mengukur nilai referensi yang mencakup seluruh rentang operasi alat ukur, sistem secara otomatis memplot garis bias.
Menghitung otomatis R-Sq (Goodness of Fit), Slope, dan P-Value.
Cepat tentukan apakah ada bias sistemik (misalnya, akurat pada nilai rendah tetapi tidak akurat pada nilai tinggi). Alat penting untuk laboratorium kalibrasi.
Attribute Agreement Analysis
Untuk data atribut seperti 'Baik/Buruk' atau 'Lulus/Gagal', NEXSPC menyediakan Analisis Kesepakatan Atribut untuk memecahkan masalah standar yang tidak konsisten antar inspektur.
Mengevaluasi konsistensi Di Dalam Penilai (Within Appraiser), Antar Penilai (Between Appraisers), dan vs Standar.
Menghitung nilai Fleiss' Kappa secara otomatis, mengukur keandalan 'penilaian subjektif' secara statistik.
Mencantumkan Miss Rate dan False Alarm Rate dengan jelas, membantu mengidentifikasi inspektur yang perlu pelatihan ulang.