คุณสมบัติ-รายงาน SPC

รายงานตรวจสุขภาพคุณภาพแบบครบวงจร รวมแผนภูมิควบคุม CPK, ANOVA และการตีความด้วย AI เพื่อยุติยุคของการทำรายงานด้วยมือที่ไม่มีประสิทธิภาพ

ข้อมูลการตรวจสอบทั้งหมดถูกเก็บไว้ในระบบ SPC แล้ว ทำไมยังต้องทำรายงานใน Excel อีก? NEXSPC กำหนดมาตรฐานใหม่ของรายงานคุณภาพ เพียงคลิกเดียว ระบบจะเรียกข้อมูลประวัติจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างรายงานการวิเคราะห์ระดับมืออาชีพที่มีองค์ประกอบทางสถิติหลัก 18 รายการ ตั้งแต่แผนภูมิ Xbar-R พื้นฐานไปจนถึง ANOVA ขั้นสูงและการตีความอัจฉริยะโดย AI รายงานนี้ไม่เพียงแสดง 'สิ่งที่เกิดขึ้น' แต่ยังบอก 'ทำไมถึงเกิด' และ 'แนวโน้มในอนาคต'

verifiedสร้างรายงานการวิเคราะห์ SPC อัตโนมัติ library_booksสร้างแผนภูมิ Xbar-R fingerprintทางเลือกทดแทน Minitab fingerprintการตีความอัจฉริยะด้วย AI

1แผนภูมิภาพแบบพาโนรามา

แผนภูมิค่าเดี่ยว: สร้างแผนภูมิค่าเดี่ยว (I) และแผนภูมิช่วงเคลื่อนที่ (MR) โดยอัตโนมัติ
แผนภูมิกลุ่มย่อย: สำหรับการผลิตจำนวนมาก มีแผนภูมิ Xbar-R, Xbar-S และ Xbar-MR ครบชุดเพื่อตรวจจับความแปรปรวนภายในกลุ่มและระหว่างกลุ่มอย่างแม่นยำ
การแสดงภาพการกระจายขั้นสูง:
ฮิสโตแกรมการวิเคราะห์ความสามารถ: ฮิสโตแกรมการวิเคราะห์ความสามารถที่ตรงกับ Minitab อย่างสมบูรณ์ รวมถึงส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่างๆ, PPK, CPK, PPM เป็นต้น
แผนภูมิการกระจายกลุ่มย่อย: แสดงการกระจายของข้อมูลในแต่ละช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างอย่างชัดเจน ไม่พลาดแม้แต่จุดที่ผิดปกติเพียงจุดเดียว

2สถิติเชิงลึกและความสามารถของกระบวนการ

การประเมินความสามารถทุกมิติ: คำนวณ Pp/Ppk (ความสามารถระยะยาว), Cp/Cpk (ความสามารถระยะสั้น), Ca (ความแม่นยำ) และ PPM ในคลิกเดียว พร้อม แผนภูมิเปรียบเทียบความสามารถ เพื่อเทียบขีดจำกัดข้อกำหนด (USL/LSL) กับการกระจายจริง
การทดสอบทางสถิติที่เข้มงวด:
การทดสอบความเป็นปกติ: มี 4 วิธีหลัก (รวมถึง Anderson-Darling) เพื่อตรวจสอบการกระจายแบบปกติ
การจัดรูปแบบการกระจาย: ระบุประเภทการกระจายที่ดีที่สุดโดยอัจฉริยะ (เช่น Weibull, Lognormal)
ANOVA: กำหนดความแตกต่างที่มีนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยกลุ่มย่อยโดยอัตโนมัติเพื่อระบุความผันผวนระหว่างงวดผลิต
สรุปสถิติ: สรุปค่าเฉลี่ย, ค่ากลาง, ความเบ้, ความโด่ง และมาตรวัดอื่นๆ โดยอัตโนมัติ

3การวินิจฉัยอัจฉริยะด้วย AI และการตรวจจับความผิดปกติ

การตรวจจับด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (ML Detection): ใช้อัลกอริทึม ML ขั้นสูงเพื่อเสริมกฎแบบเดิม ระบุรูปแบบความผิดปกติที่ไม่เป็นเส้นตรงที่ซับซ้อน และลดอัตราการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด
การตีความด้วย LLM: ฟีเจอร์แรกในอุตสาหกรรม โมเดล AI ขนาดใหญ่ในตัวจะวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติและสร้างสรุปด้วยภาษาธรรมชาติที่เข้าใจง่าย เช่น 'CPK สัป다ห์นี้คือ 1.3 ดีขึ้นจากสัปดาห์ก่อน แต่เกิดการเลื่อนของค่าเฉลี่ยที่ชัดเจนในวันพุธ...' ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเข้าใจสถานะคุณภาพได้ทันที
สรุปสาเหตุความผิดปกติ: ระบบจะจัดหมวดหมู่และสรุปจุดที่ผิดปกติทั้งหมดโดยอัตโนมัติตามประเภทแผนภูมิและกฎการตรวจจับ พร้อมระบุสาเหตุและการดำเนินการแก้ไขที่ผู้ปฏิบัติงานป้อนไว้ เพื่อสร้างการวินิจฉัยแบบครบวงจร

4การโต้ตอบที่ยืดหยุ่นและการย้อนกลับข้อมูล

การแบ่งข้อมูลหลายมิติ (Data Slicing): รายงานไม่ใช่แบบคงที่ คุณสามารถกรองตามกะ, เครื่องจักร, หมายเลขแม่พิมพ์, ซัพพลายเออร์ ฯลฯ เพื่อสร้างรายงานเฉพาะมิติได้อย่างรวดเร็ว
รายละเอียดข้อมูลและการย้อนกลับ: รายงานมาพร้อมกับตารางรายละเอียดข้อมูลที่สมบูรณ์ ข้อมูลที่ทำให้เกิดความผิดปกติจะถูกไฮไลต์เป็นสีแดง พร้อมระบุกฎที่ละเมิดและบันทึกสาเหตุที่เกี่ยวข้องโดยตรง

เลื่อนลงเพื่อดูตัวอย่างรายงานการวิเคราะห์ SPC

เลื่อนลงเพื่อดูตัวอย่างการส่งออกรายงาน SPC เป็น Excel