अंतर्निहित नमूनाकरण मानक
ANSI Z1.4 (एट्रिब्यूट AQL: कड़ा, सामान्य, घटा हुआ), ANSI Z1.9 (वेरिएबल AQL, σ अज्ञात और σ ज्ञात), IS 2500 भाग 1 और 2, c=0 (Squeglia), निश्चित नमूना योजनाएँ और प्रतिशत योजनाएँ। व्यवस्था चुनें और प्रणाली गणनाएँ संभालती है।
मॉड्यूल 05 · गुणवत्ता
ANSI Z1.4, Z1.9 और IS 2500 नमूनाकरण कार्यप्रवाह में अंतर्निहित। तीन निरीक्षण प्रकार —इनकमिंग, इन-प्रोसेस और आउटगोइंग— एक ही डेटा मॉडल पर। प्रत्येक स्वीकृति-अस्वीकृति निर्णय सांख्यिकीय रूप से उचित है और लॉट, बैच, क्रय आदेश और अनुरूपता प्रमाणपत्र तक ऑडिट-ट्रेस करने योग्य है।
यह क्या करता है
छह क्षमताएँ, प्रत्येक उस निर्णय से जुड़ी है जो आपकी टीम पहले से ही लेने का प्रयास कर रही है।
ANSI Z1.4 (एट्रिब्यूट AQL: कड़ा, सामान्य, घटा हुआ), ANSI Z1.9 (वेरिएबल AQL, σ अज्ञात और σ ज्ञात), IS 2500 भाग 1 और 2, c=0 (Squeglia), निश्चित नमूना योजनाएँ और प्रतिशत योजनाएँ। व्यवस्था चुनें और प्रणाली गणनाएँ संभालती है।
इनकमिंग, इन-प्रोसेस और आउटगोइंग, प्रत्येक प्रति विशेषता और लॉट कॉन्फ़िगर किया गया, और प्रत्येक प्रवाह में सही बिंदु पर सही निरीक्षक को उपयुक्त निर्णय-समर्थन प्रस्तुत करता है।
लॉट इतिहास के आधार पर कड़े, सामान्य और घटे हुए व्यवस्थाओं के बीच पूर्व-गणित स्विचिंग। जब एट्रिब्यूट और वेरिएबल योजनाएँ एक साथ लागू होती हैं तब दोहरा निर्णय मॉडल।
प्रत्येक निरीक्षण रिकॉर्ड लॉट, बैच, क्रय आदेश, GRN, Challan और अनुरूपता प्रमाणपत्र से जुड़ता है। जब ग्राहक कहता है 'मुझे साक्ष्य दिखाएँ', तो साक्ष्य एक खोज की दूरी पर होता है।
किसने स्वीकार किया, किसने अस्वीकार किया, किस नमूने के साथ, किस AQL के विरुद्ध और किस निपटान के साथ। पूरी तरह डिजिटल और जहाँ आवश्यक हो वहाँ 21 CFR Part 11 के अनुरूप।
कागज़ और Excel निरीक्षण को टैबलेट-आधारित डिजिटल कार्यप्रवाह से बदलें। निरीक्षक एक बार कैप्चर करता है; गुणवत्ता, आपूर्तिकर्ता गुणवत्ता और वित्त एक ही रिकॉर्ड देखते हैं।
मानक और अनुपालन
साथ में बेहतर
Zometric के मॉड्यूल एक ही डेटा रीढ़ साझा करते हैं — इनमें से अधिक को अपनाने से सिग्नल-टू-नॉइज़ का लाभ कई गुना बढ़ जाता है।
प्रक्रिया विचलनों को दोष बनने से पहले पकड़ें।
सभी साइटों और उपकरणों में माप की अखंडता सुनिश्चित करता है।
विश्लेषणात्मक मस्तिष्क: प्रत्येक आउटपुट पर AI द्वारा उत्पन्न सरल-भाषा व्याख्याओं के साथ एक व्यापक सांख्यिकी इंजन।
Excel, PDF, CSV या JSON से डेटा निकालें, टेम्पलेट के विरुद्ध मिलान करें और Zometric API को भेजें।
30 मिनट की डिस्कवरी कॉल। वास्तविक फ़ैक्टरी डेटा पर 2–3 सप्ताह का पायलट। फिर अपनी गति से विस्तार करें।