该软件产品允许您从表格文件(XLSX、XLSB、ODS)导入数据,以自动构建休哈特控制图、直方图和散点图。
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用户选择的文件夹中的 CSV、XLSX、JSON 文件的自动转换功能允许您将其中的所有数据转换为单个 Excel 文件 (*.xlsx),并转换为我们软件中使用的形式。
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该模拟器的独特功能是根据历史数据顺序绘制休哈特控制图 (XmR),就好像图表是由数据输入者(例如车间操作员)维护的一样。
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使用选定的超时自动更新休哈特控制图,或使用自定义图表列表来打开更新的数据。
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直方图显示具有过程控制限值和既定公差限值(规格、计划指标)的各个值的分布
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日期和时间格式、点标签、垂直分隔符、断开图形连接线以视觉分离一系列点、用于计算 σ (sigma) 和 σ (sigma) 值以及再现性指数 Cp 和 Cpk 的公式块
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[X] 轴图形重新缩放功能允许您仅显示一系列控制图点中您感兴趣的部分,而 [Y] 轴缩放可以更轻松地直观地比较来自不同控制图的数据分布。缩放直方图可以更轻松地直观地比较针对不同数据集生成的直方图和散点图。
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您可以启用或禁用应用于休哈特控制图的任何规则,以表明观察到的变化的特殊原因的存在,并根据形状以红色突出显示这些点或整个系列。 西部电气区域标准 。
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此功能允许您删除“红色”点(子组),并允许您获得分析过程的假设“假设”可能性,前提是消除了特殊原因。
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以矢量(PDF、SVG)或光栅(PNG)格式保存图形及其上显示的所有信息。图形文件可以发送给您的团队成员或插入到报告和演示文稿中。
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它用于预测未来稳定过程的行为(对于一系列新的点)并调整控制图的灵敏度。新点是相对于固定控制限进行控制的。
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构建控制限的功能(针对用户选择的单独系列子组进行计算)允许您选择具有短期稳定过程状态的多个区域。
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在车间操作员工作站安装装有我们软件的计算机,并开始在车间(而不是办公桌层面)处理生产质量。
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合理的数据分组功能充分利用了子组平均值和范围的 XbarR 图,能够根据所研究的变异源对数据进行分组。
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错误与错误;偏见;有效增量;评估测量过程 (EMP)
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您可以分析任意数量的度量列(绩效指标),立即重建帕累托图
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构建和编辑经典石川图以查找问题原因的功能。
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将相关图(散点图)与分布直方图和热相关矩阵配对,以表示无限数量的因素。
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多元线性回归是一种监督机器学习 (ML) 算法,用于在存在许多自变量(因素)时预测因变量的连续值。
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决策树被归类为监督机器学习 (ML) 算法,用于预测连续(回归)和分类(分类)输出变量。
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神经网络属于监督机器学习 (ML) 算法的范畴,用于预测连续(回归)和分类(分类)输出变量。
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集群是一种机器学习技术,用于将相似的实例分组到单独的数据集群中。该方法用于无监督机器学习任务。
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用户界面定制功能包括调整图形区域的大小、按钮大小和字体大小。
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阿QT | “Shewhart 控制图 PRO-Analyst +AI(适用于 Windows、Mac、Linux)”程序是俄罗斯开发商开发的一款独特软件,旨在以新的解决方案效率水平提高产品质量并减少缺陷,这是以前绝大多数人无法访问的。公司。