El producto de software le permite importar datos desde archivos tabulares (XLSX, XLSB, ODS) para la construcción automática de gráficos de control, histogramas y diagramas de dispersión de Shewhart.
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La función de conversión automática de archivos CSV, XLSX, JSON desde una carpeta seleccionada por el usuario le permite convertir todos los datos que contienen en un único archivo Excel (*.xlsx) en el formato utilizado en nuestro software.
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La característica única del simulador es trazar secuencialmente gráficos de control de Shewhart (XmR) a partir de datos históricos, como si los ingresadores de datos, como los operadores en el taller, mantuvieran el gráfico.
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Actualice automáticamente los gráficos de control de Shewhart con un tiempo de espera seleccionado, o use una lista de gráficos personalizados para abrir con datos actualizados.
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El gráfico de histograma muestra distribuciones de valores individuales con límites de control del proceso y límites de tolerancia establecidos (especificaciones, indicadores planificados)
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Formato de fecha y hora, etiquetas para puntos, separadores verticales, ruptura de la línea de conexión del gráfico para la separación visual de series de puntos, bloques de fórmulas para calcular los valores σ (sigma) y σ (sigma) con índices de reproducibilidad Cp y Cpk
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La función de cambio de escala del gráfico del eje [X] le permite mostrar solo la parte de una serie de puntos del gráfico de control que le interesa, y la escala del eje [Y] facilita la comparación visual de la distribución de datos de diferentes gráficos de control. Escalar el gráfico del histograma facilita la comparación visual de histogramas y diagramas de dispersión generados para diferentes conjuntos de datos.
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Puede habilitar o deshabilitar cualquier regla aplicada al gráfico de control de Shewhart para señalar la presencia de causas especiales de las variaciones observadas, resaltando dichos puntos o series completas en rojo y con la forma de acuerdo con Criterios zonales de Western Electric .
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Esta función permite eliminar puntos "rojos" (subgrupos) y permite obtener posibilidades hipotéticas de "qué pasaría si" del proceso analizado, siempre que se eliminen causas especiales.
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Guarde gráficos con toda la información que se muestra en ellos en formato vectorial (PDF, SVG) o rasterizado (PNG). El archivo gráfico puede enviarse a los miembros de su equipo o insertarse en informes y presentaciones.
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Se utiliza para predecir el comportamiento de un proceso estable en el futuro (para una nueva serie de puntos) y para ajustar la sensibilidad del gráfico de control. Los nuevos puntos se controlan en relación con límites de control fijos.
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La función de construir límites de control, calculados para series separadas de subgrupos seleccionados por el usuario, le permite seleccionar varias áreas con estados de proceso estables a corto plazo.
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Instale una computadora con nuestro software en la estación de trabajo del operador en el taller y comience a trabajar con calidad de producción en el taller, no a nivel de escritorio.
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La función de agrupación racional de datos aprovecha al máximo el gráfico XbarR de medias y rangos de subgrupos en términos de la capacidad de agrupar datos según la fuente de variación que se esté estudiando.
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Error y error; inclinación; incremento efectivo; Evaluación del proceso de medición (EMP)
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Puede analizar cualquier número de columnas de medidas (indicadores de desempeño), reconstruyendo instantáneamente el diagrama de Pareto.
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Función para construir y editar el diagrama de Ishikawa clásico para encontrar las causas de los problemas.
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Par de gráficos de correlación (gráficos de dispersión) con histogramas de distribución y matriz de correlación térmica para un número ilimitado de factores.
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La regresión lineal múltiple es un algoritmo de aprendizaje automático (ML) supervisado que se utiliza para predecir valores continuos de una variable dependiente cuando hay muchas variables independientes (factores).
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Los árboles de decisión se clasifican como algoritmos de aprendizaje automático (ML) supervisados y se utilizan para predecir variables de salida tanto continuas (regresión) como categóricas (clasificación).
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Las redes neuronales se incluyen en la categoría de algoritmos de aprendizaje automático (ML) supervisados y se utilizan para predecir variables de salida tanto continuas (regresión) como categóricas (clasificación).
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La agrupación en clústeres es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para agrupar instancias similares en grupos de datos separados. Este método se utiliza en tareas de aprendizaje automático no supervisadas.
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La función de personalización de la interfaz de usuario incluye ajustar el tamaño del área del gráfico, el tamaño de los botones y el tamaño de fuente.
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AQT | El programa "Shewhart control charts PRO-Analyst +AI (para Windows, Mac, Linux)" es un software único de un desarrollador ruso para mejorar la calidad del producto y reducir los defectos a un nuevo nivel de eficiencia de la solución, antes inaccesible para la gran mayoría de compañías.