الوحدة 01 · التحليلات
المحرّك التحليلي خلف كل وحدة من Zometric. تحليل رسومي، وخرائط تحكم، وقدرة عملية، واختبارات فرضيات، وANOVA وانحدار، وMSA، وDOE، وطرق لا معلمية، وتحليل متعدد المتغيرات، وموثوقية وعيّنات، كلٌّ منها مع تفسير مولَّد بلغة واضحة للمهندس أو المدقّق الذي يقرؤه.
ما الذي تفعله
ست قدرات، كل منها مرتبطة بقرار يحاول فريقك اتخاذه بالفعل.
عشرون أداة بصرية: Pareto وboxplot وMulti-Vari وrun chart وانتشار 2D/3D وفقاعات وكفافي وخريطة حرارية للكثافة وhistogram وتحديد التوزيع واحتمال طبيعي ومقدّر خارج المواصفات وإحصاء وصفي وGantt. النظرة الأولى على أي مجموعة بيانات، قبل أن تلتزم باختبار.
ثماني عشرة خريطة، تشمل Xbar-R وXbar-S وI-MR وZ-MR وMR وP وNP وC وU وLaney-P وLaney-U وCUSUM وEWMA وmoving average، بالإضافة إلى تحويلات Box-Cox وJohnson للبيانات غير الطبيعية.
ثماني أدوات: قدرة الآلة، وقدرة العملية، والقدرة غير الطبيعية وغير المعلمية، وCapability Six-Pack، وقدرة Poisson، وقدرة ثنائية، تغطي بيانات الصفات والمتغيرات والمنفصلة.
اختبارات t وz والنسبة والتباين لعيّنة واحدة وعيّنتين، وt المزدوج، والتكافؤ، والطبيعية، والقيم الشاذة (Grubbs)، وChi-square لجودة الملاءمة، وفترات التحمّل، وbootstrap. ANOVA أحادي الاتجاه، وتساوي التباينات، والآثار الرئيسية، ومكوّنات التباين، والخط المُلائَم، والانحدار المتعدد، ودراسة الاستقرار، والانحدار اللوجستي والمتعامد وPLS.
GRR Type 1، والخطية والانحياز، وGRR المتقاطع بصيغة AIAG، وGRR المتداخل، وتحليل توافق الصفات. تصميم تجارب فحص حاسم حتى 48 عاملاً، وDOE عاملي كامل وجزئي (من 2 إلى 15 عاملاً)، وDOE خليطي (من 2 إلى 7 مكوّنات)، ومحسّن الاستجابة.
تُحلَّل كل رسمة وكل اختبار وكل نموذج بطبقة الذكاء الاصطناعي وتُشرَح بلغة واضحة للمهندس أو المدير أو المدقّق الذي يطّلع عليها. ويمكن دمج واجهات API في أي وحدة من Zometric وتعمل ببيانات من أي مصدر.
الكتالوج الكامل
130 أداة موزّعة على 14 فئة. تفتح كل منها وثائقها — نفس المساعدة التي يصل إليها مهندسوك من داخل المنصة.
يختبر ما إذا كان متوسط العينة يختلف عن متوسط مجتمع معلوم ذي تباين معلوم.
يقارن متوسط العينة بقيمة مستهدفة عندما يكون الانحراف المعياري للمجتمع غير معلوم.
يختبر ما إذا كان متوسطا مجموعتين مستقلتين يختلفان اختلافاً معنوياً.
يقارن متوسطي مجموعتين مستقلتين باستخدام إحصاءات ملخِّصة بدلاً من البيانات الخام.
يختبر وجود فرق معنوي بين متوسطي مجموعتين مرتبطتين.
يختبر ما إذا كانت نسبة العينة تختلف اختلافاً معنوياً عن قيمة مستهدفة.
يقارن نسب وجود خاصية ما بين مجتمعين مستقلين.
يقارن تباين العينة بقيمة محدّدة باستخدام اختبار مربع كاي.
يتحقق مما إذا كانت مجموعتان أو أكثر تشترك في القدر نفسه من التباين.
يختبر ما إذا كانت متوسطات ثلاث مجموعات مستقلة أو أكثر تختلف اختلافاً معنوياً.
يقارن تبايني مجتمعين مستقلين للتحقق مما إذا كانا متساويين.
يوضّح كيف يتغيّر متوسط الاستجابة عبر مستويات كل عامل في الدراسة.
يلائم خطاً أمثل عبر نقاط البيانات لالتقاط الاتجاه العام.
يقيس علاقة المتنبئات بمتغير استجابة مستمر.
يقدّر المدة التي يبقى فيها المنتج ضمن مواصفات جودته بمرور الزمن.
تقدّر مدة صلاحية المنتجات الدوائية وفق معايير ICH Q1E مع قابلية تجميع الدفعات وإسقاط درجة الحرارة وتقييم الاستقراء.
يلائم علاقة بين متغيرين يحتوي كلاهما على خطأ قياس.
ينمذج عدداً كبيراً من المتنبئات مقابل استجابة واحدة أو أكثر باستخراج مكوّنات كامنة.
ينمذج علاقة المتنبئات باستجابة فئوية ذات نتيجتين.
ينمذج المتنبئات مقابل استجابة فئوية مرتّبة ذات ثلاثة مستويات أو أكثر.
ينمذج المتنبئات مقابل استجابة فئوية غير مرتّبة ذات ثلاث نتائج أو أكثر.
يقدّر الفاعلية النسبية بمقارنة خطوط الجرعة-الاستجابة اللوغاريتمية المتوازية لمستحضر الاختبار والمستحضر القياسي.
يقدّر الفاعلية النسبية من نسبة ميول الجرعة-الاستجابة عندما تشترك المستحضرات في استجابة أساسية واحدة.
يقدّر الجرعة الفعّالة والفاعلية النسبية عندما تكون الاستجابات البيولوجية نتائج ثنائية بدلاً من قياسات متصلة.
يقدّر الفاعلية النسبية بملاءمة منحنى سيني لوجستي رباعي المعالم، وهو مناسب للمقايسات المناعية مثل ELISA.
يقدّر فاعلية المضادات الحيوية من مناطق التثبيط على صفيحة الآجار باستخدام تصميم الأسطوانة-الصفيحة 5+1 وفق USP.
يدمج تقديرات الفاعلية من عدة مقايسات مستقلة في نتيجة مرجّحة واحدة مع اختبار التجانس.
يبني خطة فعّالة لفحص عدد كبير من العوامل المستمرة وكشف الانحناء.
يلائم نموذجاً لنتائج تصميم الفحص ويحدّد العوامل المؤثرة في الاستجابة.
ينشئ خطة تجربة عاملية ويحلّل تأثيرات العوامل والتفاعلات بينها.
يصمّم ويحلّل تجارب تكون فيها العوامل نسب مكوّنات يكون مجموعها ثابتاً.
يجد إعدادات العوامل التي تحقّق أكثر النتائج تفضيلاً عبر استجابة واحدة أو أكثر.
يحدّد حجم عينة الاختبار ومدته لإثبات هدف موثوقية بمستوى ثقة محدّد.
يحدّد حجم العينة والمدة اللازمين لتقدير معاملات الموثوقية.
يلائم توزيع عمر لبيانات الأعطال التي تتضمن مشاهدات خاضعة للرقابة.
يهيّئ بيانات مرتجعات الضمان الميدانية الخام لتحليل الموثوقية.
يتنبأ بمرتجعات الضمان المستقبلية المتوقعة من نموذج موثوقية مُلائَم.
ينمذج كيفية تغيّر معدّل أعطال نظام قابل للإصلاح مع تراكم زمن التشغيل.
يختزل عدداً كبيراً من المتغيرات المترابطة إلى مجموعة أصغر من المكوّنات غير المترابطة.
يختبر ما إذا كان وسيط العينة يساوي قيمة مستهدفة محدّدة.
يختبر ما إذا كان وسيط العينة يساوي قيمة مستهدفة باستخدام الرتب الإشارية.
يقارن مجموعتين مستقلتين باستخدام الرتب بدلاً من المتوسطات.
يقارن ثلاث مجموعات مستقلة أو أكثر دون افتراض توزيع طبيعي.
يقارن وسيطات مجموعتين أو أكثر بعدّ القيم الواقعة فوق الوسيط الكلي وتحته.
يقارن ثلاث مجموعات مرتبطة أو أكثر باستخدام اختبار رتبي لامعلمي.
يتحقق مما إذا كانت سلسلة من القيم مرتّبة بترتيب عشوائي حقيقي.
يرسم العلاقة بين متغيرين مستمرين على هيئة نقاط على مستوٍ.
يعرض نقاط البيانات عبر ثلاثة محاور لإظهار العلاقات بين ثلاثة متغيرات.
يوسّع مخطط الانتشار لعرض ثلاثة متغيرات مستمرة بجعل حجم الفقاعة هو المتغير الثالث.
يقيس قوة واتجاه العلاقات الخطية بين المتغيرات.
يعرض توزيع البيانات الرقمية على شكل أعمدة تكرارية متجاورة.
يعرض توزيعاً رقمياً على شكل أعمدة تكرارية غالباً ما يُراكب عليها منحنى ملائم.
يقيّم ما إذا كانت البيانات تتبع توزيعاً طبيعياً باستخدام مخطط احتمالي.
يلخّص التوزيع من خلال الأرباع والوسيط والتشتت والقيم الشاذة.
يكشف مصادر ومقدار التباين عبر عدة عوامل في آنٍ واحد.
يقيّم التكرارية الذاتية لأداة القياس وانحيازها باستخدام قياسات متكررة لقطعة واحدة.
ينشئ ورقة عمل معشّاة لجمع البيانات لدراسة Gage R&R.
يقيّم دقة أداة القياس وانحيازها عبر مدى قياسها.
يقيس تباين القياس الناتج عن المشغّلين والأدوات عند قياس القطع نفسها.
يقيّم تباين القياس عندما يقيس كل مشغّل قطعاً مختلفة.
يفكّك التباين الكلي إلى مصادره المتميزة القابلة للتحديد.
يقيّم اتساق وموثوقية عملية فحص بنظام قبول/رفض.
يبني نموذج جمع بيانات معشّى لدراسة توافق وصفية.
يقيّم مدى اتساق المقيّمين في تصنيف العناصر إلى فئات.
يحوّل البيانات نحو الطبيعية قبل تحليل القدرة أو رسم خرائط الضبط.
يحوّل البيانات غير الطبيعية نحو الطبيعية لإجراء التحليلات التي تتطلبها.
يتتبع متوسطات المجموعات الفرعية ومداها لمراقبة استقرار العملية للبيانات المتغيرة.
يراقب متوسطات المجموعات الفرعية وانحرافاتها المعيارية للبيانات المتغيرة كبيرة العينة.
يتتبع التباين الفردي والتباين بين المجموعات الفرعية وداخلها معاً.
يراقب متوسط المجموعات الفرعية بمرور الزمن لكشف إزاحات المتوسط.
يراقب التباين داخل المجموعة الفرعية برسم مدى كل مجموعة فرعية.
يراقب التباين داخل المجموعة الفرعية برسم الانحرافات المعيارية للمجموعات الفرعية.
يراقب القياسات الفردية ومداها المتحرك للعمليات ذات القيمة المفردة.
يقيس مدى جودة إنتاج العملية لمخرجات ضمن حدود المواصفات.
يقيّم القدرة قصيرة المدى للماكينة مقابل مواصفاتها وفق المعيار ISO 22514-3.
يقيّم قدرة العملية عندما لا تتبع البيانات توزيعاً طبيعياً.
يقيس مدى تلبية عملية غير موزّعة توزيعاً طبيعياً لحدود مواصفاتها.
يقيّم قدرة العملية دون افتراض أي توزيع محدّد للبيانات.
يقيس قدرة العملية عندما يُصنّف كل عنصر مطابقاً أو غير مطابق.
يقيس قدرة العملية لمعدّلات العيوب التي تتبع توزيع بواسون.
يقيّم استقرار العملية وقدرتها بافتراض أن البيانات موزّعة توزيعاً طبيعياً.
يفحص استقرار العملية وقدرتها عندما يختلف التباين بين المجموعات الفرعية.
يبني خطط فحص حسب مستوى الجودة المقبول لبيانات وصفية بنظام قبول/رفض.
يحدّد خطط أخذ عينات الفحص استناداً إلى مستوى جودة مقبول.
يبني خطة أخذ عينات قبول لبيانات القياس المستمرة.
يقارن خطط أخذ العينات جنباً إلى جنب باستخدام منحنيات الخاصية التشغيلية لها.
ينشئ خطط فحص حسب مستوى الجودة المقبول لخصائص جودة مقاسة مستمرة.
يولّد قيماً عشوائية تتبع توزيعاً طبيعياً على شكل جرس.
يولّد قيماً عشوائية من توزيع لوغاريتمي طبيعي ملتوٍ إلى اليمين.
يولّد قيماً عشوائية من توزيع أسّي ينمذج الزمن بين الأحداث.
يولّد قيماً عشوائية من توزيع ويبل المستخدم في تحليل الموثوقية.
يولّد قيماً عشوائية من توزيع t ذي ذيول أثقل.
يولّد قيماً عشوائية من توزيع F مُعرَّف بدرجتي حرية.
يولّد قيماً عشوائية من توزيع ثنائي الحدّ للنجاحات في عدد ثابت من المحاولات.
يولّد أعداداً عشوائية من توزيع بواسون لأحداث ضمن فترة ثابتة.
المعايير والامتثال
أفضل معًا
تشترك وحدات Zometric في عمود فقري واحد للبيانات — واعتماد المزيد منها يضاعف ميزة نسبة الإشارة إلى الضوضاء.
مكالمة استكشافية مدتها 30 دقيقة. نموذج تجريبي مدته 2–3 أسابيع على بيانات مصنع حقيقية. ثم توسّع بالوتيرة التي تناسبك.
