Fitur-Laporan SPC

Audit Kesehatan Kualitas Faktor Lengkap. Mengintegrasikan Peta Kendali, CPK, ANOVA, dan Wawasan AI untuk mengakhiri era pelaporan manual yang tidak efisien.

Semua data inspeksi disimpan di sistem SPC, mengapa masih membuat laporan di Excel? NEXSPC mendefinisikan ulang standar laporan kualitas. Dengan satu klik, sistem menghasilkan laporan profesional dengan 18 elemen statistik inti. Dari grafik Xbar-R hingga ANOVA dan wawasan AI, laporan ini menjelaskan 'mengapa' dan tren masa depan.

verifiedPembuatan Laporan SPC Otomatis library_booksPembuatan Grafik Xbar-R fingerprintAlternatif Minitab fingerprintWawasan Berbasis AI

1Bagan Visualisasi Panoramik

Bagan Individu: Membuat bagan Individuals (I) dan Moving Range (MR) secara otomatis.
Bagan Subgrup: Untuk produksi massal, menyediakan bagan Xbar-R, Xbar-S, dan Xbar-MR untuk menangkap variasi dalam dan antar subgrup secara akurat.
Visualisasi Distribusi Lanjutan:
Histogram Analisis Kemampuan: Sepenuhnya selaras dengan Minitab, mencakup berbagai deviasi standar, PPK, CPK, PPM, dll.
Plot Distribusi Subgrup: Menampilkan sebaran data dengan jelas pada setiap waktu pengambilan sampel, memastikan tidak ada outlier yang terlewat.

2Statistik Mendalam & Kemampuan Proses

Penilaian Kemampuan Dimensi Penuh: Perhitungan sekali klik untuk Pp/Ppk, Cp/Cpk, Ca, dan PPM. Dilengkapi dengan Bagan Perbandingan Kemampuan untuk membandingkan batas spesifikasi (USL/LSL) dengan distribusi aktual.
Pengujian Statistik yang Ketat:
Uji Normalitas: Dilengkapi 4 metode (termasuk Anderson-Darling) untuk memverifikasi distribusi normal.
Distribution Fitting: Mengidentifikasi jenis distribusi terbaik secara cerdas (misalnya Weibull, Lognormal).
ANOVA: Menentukan perbedaan signifikan pada rata-rata subgrup untuk mengidentifikasi fluktuasi antar batch.
Ringkasan Statistik: Merangkum Mean, Median, Skewness, Kurtosis, dan metrik lainnya secara otomatis.

3Diagnostik Cerdas AI & Deteksi Anomali

Deteksi Pembelajaran Mesin (ML Detection): Menggunakan algoritme ML tingkat lanjut untuk melengkapi aturan tradisional, mengidentifikasi pola anomali non-linear yang kompleks, dan mengurangi tingkat alarm palsu.
Interpretasi LLM: Fitur pertama di industri. Model besar AI bawaan secara otomatis menganalisis data statistik dan menghasilkan ringkasan naratif bahasa alami. Contoh: 'CPK minggu ini adalah 1,3, meningkat dari minggu lalu; namun, terjadi pergeseran rata-rata yang signifikan pada hari Rabu...' Memungkinkan non-ahli memahami status kualitas secara instan.
Ringkasan Penyebab Anomali: Sistem secara otomatis mengategorikan semua outlier berdasarkan jenis bagan dan aturan deteksi, mencantumkan penyebab dan tindakan korektif yang dimasukkan operator untuk membentuk diagnosis loop tertutup.

4Interaksi Fleksibel & Ketelusuran Data

Pemotongan Data Multidimensi (Data Slicing): Laporan tidak statis. Anda dapat memfilter berdasarkan shift, mesin, nomor cetakan, pemasok, dll., untuk menghasilkan laporan khusus dengan cepat.
Detail Data & Ketelusuran: Laporan dilengkapi tabel data lengkap. Setiap data yang memicu anomali akan disorot merah dan langsung dilabeli aturan mana yang dilanggar beserta catatan penyebabnya.

Gulir ke bawah untuk melihat efek laporan analisis SPC

Gulir ke bawah untuk melihat efek ekspor Excel laporan SPC