Le logiciel vous permet d'importer des données à partir de fichiers tabulaires (XLSX, XLSB, ODS) pour la construction automatique de cartes de contrôle, d'histogrammes et de nuages de points Shewhart.
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La fonction de conversion automatique des fichiers CSV, XLSX, JSON à partir d'un dossier sélectionné par l'utilisateur vous permet de convertir toutes les données qu'ils contiennent en un seul fichier Excel (*.xlsx) sous la forme utilisée dans notre logiciel.
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La caractéristique unique du simulateur est de tracer séquentiellement des cartes de contrôle Shewhart (XmR) à partir de données historiques, comme si les cartes étaient gérées par des personnes qui saisissent des données, telles que des opérateurs en atelier.
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Mettez automatiquement à jour les cartes de contrôle Shewhart avec un délai d'expiration sélectionné, ou utilisez une liste de cartes personnalisées à ouvrir avec des données mises à jour.
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L'histogramme affiche les distributions de valeurs individuelles avec les limites de contrôle du processus et les limites de tolérance établies (spécifications, indicateurs planifiés)
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Formatage de la date et de l'heure, étiquettes pour les points, séparateurs verticaux, rupture de la ligne de connexion du graphique pour la séparation visuelle des séries de points, blocs de formules pour calculer les valeurs σ (sigma) et σ (sigma) avec indices de reproductibilité Cp et Cpk
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La fonction de redimensionnement du graphique sur l'axe [X] vous permet d'afficher uniquement la partie d'une série de points de carte de contrôle qui vous intéresse, et la mise à l'échelle de l'axe [Y] facilite la comparaison visuelle de la répartition des données de différentes cartes de contrôle. La mise à l'échelle du tracé de l'histogramme facilite la comparaison visuelle des histogrammes et des nuages de points générés pour différents ensembles de données.
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Vous pouvez activer ou désactiver toutes les règles appliquées à la carte de contrôle Shewhart pour signaler la présence de causes spéciales des variations observées, en mettant en surbrillance ces points ou séries entières en rouge et en les formant selon Critères zonaux de Western Electric .
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Cette fonction vous permet de supprimer les points « rouges » (sous-groupes) et d'obtenir des possibilités hypothétiques de type « et si » du processus analysé, à condition que les causes particulières soient éliminées.
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Enregistrez les graphiques avec toutes les informations qui y sont affichées au format vectoriel (PDF, SVG) ou raster (PNG). Le fichier graphique peut être envoyé aux membres de votre équipe ou inséré dans des rapports et des présentations.
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Il permet de prédire le comportement d'un processus stable dans le futur (pour une nouvelle série de points) et d'ajuster la sensibilité de la carte de contrôle. Les nouveaux points sont contrôlés par rapport à des limites de contrôle fixes.
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La fonction de construction de limites de contrôle, calculées pour des séries distinctes de sous-groupes sélectionnés par l'utilisateur, vous permet de sélectionner plusieurs zones avec des états de processus stables à court terme.
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Installez un ordinateur avec notre logiciel sur le poste de travail de l'opérateur dans l'atelier et commencez à travailler avec la qualité de la production dans l'atelier, et non au niveau du bureau.
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La fonction de regroupement rationnel des données tire pleinement parti du graphique XbarR des moyennes et des plages de sous-groupes en termes de capacité à regrouper les données en fonction de la source de variation étudiée.
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Erreur et erreur ; biais; augmentation effective ; Évaluation du processus de mesure (EMP)
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Vous pouvez analyser n'importe quel nombre de colonnes de mesures (indicateurs de performance), en reconstruisant instantanément le diagramme de Pareto.
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Fonction de construction et d'édition du diagramme d'Ishikawa classique pour trouver les causes des problèmes.
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Associez des diagrammes de corrélation (nuages de points) avec des histogrammes de distribution et une matrice de corrélation thermique pour un nombre illimité de facteurs.
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La régression linéaire multiple est un algorithme d'apprentissage automatique supervisé (ML) utilisé pour prédire les valeurs continues d'une variable dépendante lorsqu'il existe de nombreuses variables indépendantes (facteurs).
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Les arbres de décision sont classés comme algorithmes d'apprentissage automatique supervisé (ML) et sont utilisés pour prédire les variables de sortie continues (régression) et catégorielles (classification).
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Les réseaux de neurones entrent dans la catégorie des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé (ML) et sont utilisés pour prédire les variables de sortie continues (régression) et catégorielles (classification).
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Le clustering est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour regrouper des instances similaires dans des clusters de données distincts. Cette méthode est utilisée dans les tâches d’apprentissage automatique non supervisées.
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La fonctionnalité de personnalisation de l'interface utilisateur comprend l'ajustement de la taille de la zone graphique, de la taille des boutons et de la taille de la police.
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AQT | Le programme « Shewhart control charts PRO-Analyst +AI (pour Windows, Mac, Linux) » est un logiciel unique d'un développeur russe permettant d'améliorer la qualité des produits et de réduire les défauts à un nouveau niveau d'efficacité de la solution, auparavant inaccessible à la grande majorité des entreprises.