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Module 01 · Analytique

Que vous disent réellement les données sur votre procédé ?

Le moteur analytique derrière chaque module de Zometric. Analyse graphique, cartes de contrôle, capabilité de procédé, tests d'hypothèses, ANOVA et régression, MSA, DOE, méthodes non paramétriques, analyse multivariée, fiabilité et échantillonnage, chacun accompagné d'une interprétation en langage clair générée pour l'ingénieur ou l'auditeur qui la lit.

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Ce qu'il fait

Statistical AI — ce que vous obtenez concrètement.

Six fonctionnalités, chacune liée à une décision que votre équipe cherche déjà à prendre.

Analyse Graphique

Vingt outils visuels : Pareto, boîte à moustaches, Multi-Vari, graphique de séquences, nuage de points 2D/3D, bulles, contour, carte de chaleur de densité, histogramme, identification de distribution, probabilité normale, estimateur de hors spécification, statistiques descriptives et Gantt. Le premier regard sur n'importe quel jeu de données, avant de s'engager dans un test.

Cartes de Contrôle

Dix-huit cartes, dont Xbar-R, Xbar-S, I-MR, Z-MR, MR, P, NP, C, U, Laney-P, Laney-U, CUSUM, EWMA et moyenne mobile, ainsi que les transformations Box-Cox et Johnson pour les données non normales.

Capabilité de Procédé

Huit outils : capabilité machine, capabilité de procédé, capabilité non normale et non paramétrique, Capability Six-Pack, capabilité Poisson et capabilité binomiale, couvrant les données par attributs, par variables et discrètes.

Tests d'Hypothèses, ANOVA et Régression

Tests t, z, de proportion et de variance à un et deux échantillons, t apparié, équivalence, normalité, valeurs aberrantes (Grubbs), test d'ajustement du Khi-deux, intervalles de tolérance et bootstrap. ANOVA à un facteur, égalité des variances, effets principaux, composantes de variance, droite ajustée, régression multiple, étude de stabilité, régression logistique, orthogonale et PLS.

MSA et DOE

GRR Type 1, linéarité et biais, GRR croisé au format AIAG, GRR imbriqué et analyse de concordance par attributs. DOE de criblage définitif jusqu'à 48 facteurs, DOE factoriel complet et fractionnaire (2 à 15 facteurs), DOE de mélanges (2 à 7 composants) et optimiseur de réponse.

Interprétation par l'IA sur Chaque Résultat

Chaque graphique, chaque test et chaque modèle est analysé par la couche d'IA et expliqué en langage clair pour l'ingénieur, le manager ou l'auditeur qui le consulte. Les API peuvent s'intégrer à n'importe quel module de Zometric et fonctionnent avec des données de toute source.

Catalogue complet

Tous les outils Statistical AI, regroupés par type d’analyse.

130 outils dans 14 catégories. Chacun ouvre sa documentation — la même aide que vos ingénieurs consultent depuis la plateforme.

Tests d'hypothèses

19 outils
  • Test z à un échantillon

    Teste si la moyenne d'un échantillon diffère d'une moyenne de population connue à variance connue.

  • Test t à un échantillon

    Compare la moyenne d'un échantillon à une valeur cible lorsque l'écart-type de la population est inconnu.

  • Test t à deux échantillons

    Teste si les moyennes de deux groupes indépendants diffèrent significativement.

  • Test t à deux échantillons (résumé)

    Compare les moyennes de deux groupes indépendants à partir de statistiques résumées plutôt que de données brutes.

  • Test t apparié

    Teste l'existence d'une différence significative entre les moyennes de deux groupes liés.

  • Test de proportion à un échantillon

    Teste si une proportion d'échantillon diffère significativement d'une valeur cible.

  • Test de proportion à deux échantillons

    Compare les proportions d'une caractéristique entre deux populations indépendantes.

  • Test d'une variance

    Compare la variance d'un échantillon à une valeur spécifiée à l'aide d'un test du khi-deux.

  • Test d'égalité des variances

    Vérifie si deux groupes ou plus présentent la même variabilité.

ANOVA

3 outils
  • ANOVA à un facteur

    Teste si les moyennes de trois groupes indépendants ou plus diffèrent significativement.

  • Test de deux variances

    Compare les variances de deux populations indépendantes pour vérifier si elles sont égales.

  • Graphique des effets principaux

    Montre comment la réponse moyenne évolue selon les niveaux de chaque facteur de l'étude.

Régression

9 outils
  • Ajuster un modèle linéaire

    Ajuste une droite de meilleur ajustement à travers les points de données pour capturer la tendance globale.

  • Ajuster un modèle de régression

    Quantifie la relation entre des prédicteurs et une variable de réponse continue.

  • Étude de stabilité

    Estime la durée pendant laquelle un produit reste conforme à ses spécifications de qualité dans le temps.

  • Étude de stabilité avancée (conforme ICH)

    Estime la durée de conservation pharmaceutique selon les normes ICH Q1E avec regroupement des lots, projection de température et évaluation de l'extrapolation.

  • Régression orthogonale

    Ajuste une relation entre deux variables comportant toutes deux une erreur de mesure.

  • Moindres carrés partiels

    Modélise de nombreux prédicteurs face à une ou plusieurs réponses en extrayant des composantes latentes.

  • Régression logistique binaire

    Modélise la relation entre des prédicteurs et une réponse catégorielle à deux issues.

  • Régression logistique ordinale

    Modélise des prédicteurs face à une réponse catégorielle ordonnée à trois niveaux ou plus.

  • Régression logistique nominale

    Modélise des prédicteurs face à une réponse catégorielle non ordonnée à trois issues ou plus.

Dosage biologique

6 outils
  • Dosage biologique - Méthode des droites parallèles

    Estime la puissance relative en comparant les droites parallèles dose-réponse logarithmiques d'une préparation testée et d'une préparation étalon.

  • Dosage biologique - Méthode du rapport des pentes

    Estime la puissance relative à partir du rapport des pentes dose-réponse lorsque les préparations partagent une réponse de base commune.

  • Dosage biologique - Méthode de la réponse quantique

    Estime la dose efficace et la puissance relative lorsque les réponses biologiques sont binaires plutôt que continues.

  • Dosage biologique - Méthode logistique à quatre paramètres

    Estime la puissance relative en ajustant une courbe sigmoïde logistique à quatre paramètres, adaptée aux immunodosages tels que l'ELISA.

  • Dosage biologique - Essai cylindre-plaque 5+1

    Estime la puissance des antibiotiques à partir des zones d'inhibition sur gélose au moyen d'un plan cylindre-plaque 5+1 de l'USP.

  • Dosage biologique - Combiner les essais

    Combine les estimations de puissance de plusieurs essais indépendants en un seul résultat pondéré avec test d'homogénéité.

Plans d'expériences

5 outils
  • Créer un plan de criblage définitif

    Construit un plan efficace qui crible de nombreux facteurs continus et détecte la courbure.

  • Analyser un criblage définitif

    Ajuste un modèle aux résultats d'un plan de criblage et identifie les facteurs influençant la réponse.

  • Créer et analyser un DOE factoriel

    Génère un plan d'expériences factoriel et analyse les effets des facteurs et de leurs interactions.

  • Créer et analyser un DOE de mélange

    Conçoit et analyse des expériences où les facteurs sont des proportions d'ingrédients dont la somme est constante.

  • Optimiseur de réponse

    Trouve les réglages de facteurs qui produisent les résultats les plus souhaitables pour une ou plusieurs réponses.

Fiabilité

6 outils
  • Plans d'essais de démonstration

    Détermine la taille d'échantillon et la durée d'essai pour démontrer un objectif de fiabilité à un niveau de confiance donné.

  • Plans d'essais d'estimation

    Détermine la taille d'échantillon et la durée nécessaires pour estimer les paramètres de fiabilité.

  • Analyse de distribution paramétrique (censure à droite)

    Ajuste une distribution de durée de vie à des données de défaillance comportant des observations censurées.

  • Prétraiter les données de garantie

    Prépare les données brutes de retours de garantie sur le terrain en vue de l'analyse de fiabilité.

  • Prévision de garantie

    Prévoit les retours de garantie futurs attendus à partir d'un modèle de fiabilité ajusté.

  • Courbe de croissance paramétrique

    Modélise l'évolution du taux de défaillance d'un système réparable à mesure qu'il accumule du temps de fonctionnement.

Analyse multivariée

1 outil
  • Analyse en composantes principales

    Réduit de nombreuses variables corrélées en un ensemble plus restreint de composantes non corrélées.

Tests non paramétriques

7 outils
  • Test des signes à un échantillon

    Teste si la médiane d'un échantillon est égale à une valeur cible spécifiée.

  • Wilcoxon à un échantillon

    Teste si la médiane d'un échantillon est égale à une cible à l'aide des rangs signés.

  • Mann-Whitney

    Compare deux groupes indépendants à partir des rangs plutôt que des moyennes.

  • Test de Kruskal-Wallis

    Compare trois groupes indépendants ou plus sans supposer une distribution normale.

  • Médiane de Mood

    Compare les médianes de deux groupes ou plus en comptant les valeurs au-dessus et en dessous de la médiane globale.

  • Test de Friedman

    Compare trois groupes liés ou plus à l'aide d'un test non paramétrique sur les rangs.

  • Test des séquences

    Vérifie si une suite de valeurs est disposée dans un ordre réellement aléatoire.

Analyse graphique

21 outils
  • Nuage de points 2D

    Représente la relation entre deux variables continues sous forme de points sur un plan.

  • Nuage de points 3D

    Affiche les points de données sur trois axes pour montrer les relations entre trois variables.

  • Graphique à bulles

    Étend un nuage de points pour représenter trois variables continues, la taille des bulles étant la troisième.

  • Analyse de corrélation

    Quantifie la force et le sens des relations linéaires entre les variables.

  • Histogramme (Flexi)

    Affiche la distribution de données numériques sous forme de barres de fréquence adjacentes.

  • Histogramme avec distribution

    Présente une distribution numérique en barres de fréquence, souvent superposée d'une courbe ajustée.

  • Droite de Henry

    Évalue si les données suivent une distribution normale à l'aide d'une droite de probabilité.

  • Boîte à moustaches

    Résume une distribution à travers ses quartiles, sa médiane, sa dispersion et ses valeurs aberrantes.

  • Graphique multi-vari

    Révèle les sources et l'ampleur de la variation entre plusieurs facteurs simultanément.

Analyse du système de mesure

9 outils
  • GRR de type 1

    Évalue la répétabilité intrinsèque et le biais d'un instrument à partir de mesures répétées d'une même pièce.

  • Créer une feuille d'étude Gage R&R

    Génère une feuille de collecte de données randomisée pour une étude Gage R&R.

  • Étude de linéarité et de biais

    Évalue l'exactitude et le biais d'un instrument sur l'ensemble de sa plage de mesure.

  • GRR croisé

    Quantifie la variation de mesure due aux opérateurs et aux instruments mesurant les mêmes pièces.

  • GRR hiérarchisé (répétabilité et reproductibilité de l'instrument)

    Évalue la variation de mesure lorsque chaque opérateur mesure des pièces différentes.

  • Analyse des composantes de la variance

    Décompose la variation totale en ses différentes sources identifiables.

  • Étude d'instrument par attributs

    Évalue la cohérence et la fiabilité d'un processus d'inspection conforme/non conforme.

  • Créer une feuille de concordance par attributs

    Construit un formulaire de collecte de données randomisé pour une étude de concordance par attributs.

  • Analyse de concordance par attributs

    Évalue la cohérence avec laquelle les évaluateurs classent les articles en catégories.

Cartes de contrôle SPC

19 outils
  • Transformation de Box-Cox

    Transforme les données vers la normalité avant une analyse de capabilité ou une carte de contrôle.

  • Transformation de Johnson

    Convertit des données non normales vers la normalité pour les analyses qui l'exigent.

  • Carte Xbar-R

    Suit les moyennes et étendues des sous-groupes pour surveiller la stabilité du processus avec des données par mesures.

  • Carte Xbar-S

    Surveille les moyennes et écarts-types des sous-groupes pour des données par mesures à grand échantillon.

  • Carte I-MR R/S (inter/intra)

    Suit conjointement la variation individuelle, inter sous-groupes et intra sous-groupes.

  • Carte XBar

    Surveille la moyenne des sous-groupes au fil du temps pour détecter les décalages de moyenne.

  • Carte R

    Surveille la variation intra sous-groupe en traçant l'étendue de chaque sous-groupe.

  • Carte S

    Surveille la variation intra sous-groupe en traçant les écarts-types des sous-groupes.

  • Carte I-MR

    Surveille les mesures individuelles et leur étendue mobile pour les processus à valeur unique.

Capabilité du processus

12 outils
  • Capabilité du processus (distribution normale)

    Mesure dans quelle mesure un processus produit une sortie respectant les limites de spécification.

  • Capabilité machine

    Évalue la capabilité à court terme d'une machine par rapport à ses spécifications selon l'ISO 22514-3.

  • Capabilité du processus non normale

    Évalue la capabilité du processus lorsque les données ne suivent pas une distribution normale.

  • Capabilité du processus non normale

    Mesure dans quelle mesure un processus à distribution non normale respecte ses limites de spécification.

  • Capabilité du processus non paramétrique

    Évalue la capabilité du processus sans supposer de distribution particulière des données.

  • Capabilité binomiale

    Mesure la capabilité du processus lorsque chaque article est classé comme conforme ou non.

  • Capabilité de Poisson

    Mesure la capabilité du processus pour des taux de défauts suivant une distribution de Poisson.

  • Capability Six Pack (normal)

    Évalue la stabilité et la capabilité du processus en supposant des données normalement distribuées.

  • Capability Six Pack (inter/intra)

    Vérifie la stabilité et la capabilité du processus lorsque la variation diffère entre les sous-groupes.

Échantillonnage

5 outils
  • Plans d'échantillonnage NQA par attributs

    Construit des plans d'inspection NQA pour des données par attributs conforme/non conforme.

  • Plans d'échantillonnage NQA

    Définit des plans d'échantillonnage d'inspection fondés sur un niveau de qualité acceptable.

  • Créer un échantillonnage d'acceptation par mesures

    Construit un plan d'échantillonnage d'acceptation pour des données de mesure continues.

  • Comparer l'échantillonnage d'acceptation par mesures

    Compare des plans d'échantillonnage côte à côte à l'aide de leurs courbes d'efficacité.

  • Plans d'échantillonnage NQA par mesures

    Crée des plans d'inspection NQA pour des caractéristiques de qualité mesurées en continu.

Données aléatoires

8 outils
  • Générer des données normales aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires suivant une distribution normale en forme de cloche.

  • Données log-normales aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution log-normale asymétrique à droite.

  • Données exponentielles aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution exponentielle modélisant le temps entre événements.

  • Données de Weibull aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution de Weibull utilisée en analyse de fiabilité.

  • Données t aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution t à queues plus lourdes.

  • Données F aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution F définie par deux degrés de liberté.

  • Générer des données binomiales aléatoires

    Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution binomiale de succès sur un nombre fixe d'essais.

  • Données de Poisson aléatoires

    Génère des comptages aléatoires issus d'une distribution de Poisson d'événements sur un intervalle fixe.

Normes et conformité

Conçu pour les normes que vos régulateurs et vos clients exigent déjà.

  • AIAG SPC Manual
  • AIAG MSA Manual
  • ANSI Z1.4
  • ANSI Z1.9
  • ICH Q10
  • 21 CFR Part 11

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Un appel de découverte de 30 minutes. Un pilote de 2 à 3 semaines sur des données réelles d'usine. Puis une montée en charge à votre rythme.

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