Программный продукт позволяет импортировать данные из табличных файлов (XLSX, XLSB, ODS) для автоматического построения контрольной карты Шухарта, гистограммы и точечного графика.
Перейти
Функция автоматизированного конвертирования файлов CSV, XLSX, JSON из выбранной пользователем папки позволяет преобразовать все имеющиеся в них данные в один файл Excel (*.xlsx) в форму, используемую в нашем программном обеспечении.
Перейти
Уникальная функция симулятора последовательного построения контрольных карт Шухарта (XmR) по историческим данным, как если бы карту вели те, кто вводят данные, например, операторы в цехе.
Перейти
Автоматическое обновление графиков контрольных карт Шухарта с выбранным таймаутом или использование списка настроенных графиков для открытия с обновлёнными данными.
Перейти
На графике гистограммы отображаются распределения индивидуальных значений с контрольными границами процесса и установленными границами допуска (спецификации, плановых показателей)
Перейти
Форматирование даты и времени, подписи к точкам, вертикальные разделители, разрыв соединительной линии графика для визуального разделения серий точек, блоки формул для расчёта σ (сигма) и значений σ (сигма) с индексами воспроизводимости Cp и Cpk
Перейти
Функция изменения масштаба графиков оси [X] позволяет вывести только интересующий вас участок серии точек контрольной карты, а масштабирование по оси [Y] упростит визуальное сравнение разброса данных различных контрольных карт. Масштабирование графика гистограммы упрощает визуальное сравнение гистограмм и точечных графиков, построенных для разных наборов данных.
Перейти
Вы можете включать или отключать любые правила, применяемые к контрольной карте Шухарта для сигнализации о присутствии особых причин наблюдаемых вариаций с выделением таких точек или целых серий красным цветом и формой в соответствии с зональными критериями Western Electric .
Перейти
Эта функция позволяет удалить "красные" точки (подгруппы) и позволяет получить гипотетические возможности анализируемого процесса "что если", при условии устранения особых причин.
Перейти
Сохраняйте графики со всей выведенной на них информацией в векторных (PDF, SVG) или растровом (PNG) форматах. Файл с графиками можно отправить членам вашей команды или вставить в отчёты и презентации.
Перейти
Применяется для прогнозирования поведения стабильного процесса в будущем (для нового ряда точек) и для повешения чувствительности контрольной карты. Новые точки контролируются относительно зафиксированных контрольных границ.
Перейти
Функция построения контрольных границ, рассчитанных для отдельных серий подгрупп выбранных пользователем, позволяет выделять несколько областей с кратковременными стабильными состояниями процесса.
Перейти
Установите компьютер с нашим программным обеспечением у рабочего места оператора в цехе и начните работу с качеством производства на цеховом, а не кабинетном уровне.
Перейти
Функция рациональной группировка данных использует все преимущества XbarR-карты средних и размахов подгрупп в части возможности группировки данных в зависимости от изучаемого источника вариаций.
Перейти
Ошибка и погрешность; смещение; эффективный инкремент; оценка измерительного процесса (Evaluating the Measurement Process, EMP)
Перейти
Вы можете провести анализ по любому количеству столбцов мер (показателей эффективности), моментально перестраивая диаграмму Парето
Перейти
Функция построения и редактирования классической диаграммы Исикавы (Ishikawa diagram) для поиска причин проблем.
Перейти
Графики парной корреляции (диаграмм рассеяния) с гистограммами распределения и тепловая корреляционная матрица для неограниченного числа факторов.
Перейти
Множественная линейная регрессия относится к категории алгоритмов машинного обучения (Machine learning, ML) с учителем и используется для предсказания непрерывных значений зависимой переменной при наличии множества независимых переменных (факторов).
Перейти
Деревья решений относятся к категории алгоритмов машинного обучения (Machine learning, ML) с учителем и используются для предсказания как непрерывных (регрессия), так и для категориальных (классификация) выходных переменных.
Перейти
Нейронные сети относятся к категории алгоритмов машинного обучения (Machine learning, ML) с учителем и используются для предсказания как непрерывных (регрессия), так и для категориальных (классификация) выходных переменных.
Перейти
Кластеризация – это метод машинного обучения, который используется для группировки похожих экземпляров к отдельные кластеры данных. Этот метод используется в задачах машинного обучения без учителя.
Перейти
Функция настройки пользовательского интерфейса включает настройку размера области с графиками, размеров кнопок и размер шрифта.
Перейти
AQT | Программа «Контрольные карты Шухарта ПРО-Аналитик +AI (для Windows, Mac, Linux)» - уникальное ПО от российского разработчика для повышения качества продукции и сокращения брака на новом, ранее недоступном абсолютному большинству компаний, уровне эффективности решений.