グラフィカル分析
20の視覚化ツール：パレート図、箱ひげ図、多変量チャート、ラン・チャート、2D/3D散布図、バブル図、等高線図、密度ヒートマップ、ヒストグラム、分布の特定、正規確率プロット、規格外推定、記述統計、ガント。検定を決める前の、あらゆるデータセットへの最初の一瞥。
モジュール 01 · アナリティクス
データはあなたのプロセスについて、実際に何を語っているのか？
Zometricのすべてのモジュールの背後にある分析エンジン。グラフィカル分析、管理図、工程能力、仮説検定、ANOVAと回帰、MSA、DOE、ノンパラメトリック法、多変量分析、信頼性と抜取 — それぞれに、それを読むエンジニアや監査人のために生成された平易な言葉での解釈を備えています。
機能内容
統計AI — 実際に得られるもの。
6つの機能。それぞれが、あなたのチームがすでに下そうとしている意思決定に結びついています。
管理図
Xbar-R、Xbar-S、I-MR、Z-MR、MR、P、NP、C、U、Laney-P、Laney-U、CUSUM、EWMA、移動平均を含む18の管理図、加えて非正規データのためのBox-Cox変換とJohnson変換。
工程能力
8つのツール：機械能力、工程能力、非正規・ノンパラメトリック能力、Capability Six-Pack、Poisson能力、二項能力。計数値・計量値・離散データをカバーします。
仮説検定、ANOVA、回帰
1標本・2標本のt検定、z検定、比率検定、分散検定、対応のあるt検定、同等性、正規性、外れ値（Grubbs）、カイ二乗適合度、許容区間、ブートストラップ。一元配置ANOVA、分散の等質性、主効果、分散成分、当てはめ直線、重回帰、安定性研究、ロジスティック回帰、直交回帰、PLS。
MSAとDOE
Type 1 GRR、直線性・偏り、AIAG形式のクロスGRR、ネストGRR、計数値一致性分析。最大48因子の決定的スクリーニングDOE、完全・一部実施要因DOE（2〜15因子）、混合物DOE（2〜7成分）、応答最適化。
あらゆる結果へのAI解釈
すべてのチャート、すべての検定、すべてのモデルがAIレイヤーで分析され、それを参照するエンジニア、マネージャー、監査人のために平易な言葉で説明されます。APIはZometricの任意のモジュールに統合でき、あらゆるソースのデータで動作します。
完全カタログ
分析タイプ別に整理された、すべての Statistical AI ツール。
13 個のカテゴリにわたる 123 個のツール。各ツールはそのドキュメントを開きます — エンジニアがプラットフォーム内から参照するのと同じヘルプです。
分散分析（ANOVA）
3 個のツール- 主効果プロット
各因子の水準ごとに平均応答がどのように変化するかを示します。
- 一元配置分散分析
3つ以上の独立した群の平均値に有意な差があるかを検定します。
- 2分散の検定
2つの独立した母集団の分散が等しいかどうかを比較します。
実験計画法（DOE）
5 個のツール- 決定的スクリーニングの解析
スクリーニング計画の結果にモデルを当てはめ、応答を左右する因子を特定します。
- 要因計画DOEの作成と解析
要因計画の実験計画を生成し、因子効果と交互作用効果を解析します。
- 配合計画DoEの作成と解析
因子が合計一定となる成分比率である実験を計画し解析します。
- 決定的スクリーニング計画の作成
多数の連続因子をスクリーニングし、曲率を検出する効率的な計画を構築します。
- 応答の最適化
1つ以上の応答について最も望ましい結果が得られる因子設定を見つけます。
グラフィカル分析
21 個のツール- 棒グラフ
各数量を反映した棒の長さで、カテゴリ値や離散値を比較します。
- 箱ひげ図
四分位数、中央値、ばらつき、外れ値によって分布を要約します。
- バブルプロット
散布図を拡張し、バブルの大きさを第3の変数として3つの連続変数を表示します。
- 等高線図
陰影付きの等高線を用いて、2つの連続入力に対する応答の変化を表します。
- 相関分析
変数間の線形関係の強さと方向を定量化します。
- 密度ヒートマップ
色の濃淡を用いて、二次元空間上でデータ点が集中する場所を可視化します。
- 記述統計
データセットの平均、中央値、ばらつき、形状などの要約統計量を算出します。
- グラフィカル要約
主要な統計量と複数のデータプロットを1つの統合ビューにまとめます。
- ヒストグラム（Flexi）
数値データの分布を隣接した度数の棒として表示します。
仮説検定
19 個のツール- ブートストラップ（1標本）
1つのデータセットを繰り返し再標本化して統計量の標本分布を推定します。
- カイ二乗適合度検定
観測されたカテゴリ度数が期待分布と一致するかを検定します。
- 共分散
2つの連続変数がどの程度ともに変化するかを測定します。
- 個別分布の同定
複数の分布をデータに当てはめ、最もよく適合するものを特定します。
- 正規性の検定
データセットが正規分布に従うかどうかを評価します。
- OECD
体系的な意思決定ツリーを通じて適切な統計的検定の選択を導きます。
- 1標本の比率検定
標本比率が目標値と有意に異なるかどうかを検定します。
- 1標本t検定
母標準偏差が未知の場合に、標本平均を目標値と比較します。
- 1標本z検定
分散既知の条件で、標本平均が既知の母平均と異なるかを検定します。
測定システム解析（MSA）
9 個のツール- 計数値ゲージ試験
合否判定検査プロセスの一貫性と信頼性を評価します。
- 計数値の一致性分析
検査員が項目をカテゴリに分類する際の一貫性を評価します。
- 計数値一致性ワークシートの作成
計数値一致性試験用の無作為化したデータ収集フォームを構築します。
- Gage R&R試験ワークシートの作成
Gage R&R試験用の無作為化したデータ収集ワークシートを生成します。
- 交差型Gage R&R
同じ部品を測定する作業者とゲージに起因する測定変動を定量化します。
- 直線性・偏り試験
測定範囲全体にわたるゲージの精度と偏りを評価します。
- ネスト型Gage R&R（ゲージの繰返し性・再現性）
各作業者が異なる部品を測定する場合の測定変動を評価します。
- タイプ1 Gage R&R
1つの部品の繰返し測定を用いて、ゲージ固有の繰返し性と偏りを評価します。
- 分散成分分析
総変動を識別可能な個々の発生源に分解します。
多変量解析
1 個のツール- 主成分分析
多数の相関した変数を、より少数の無相関な成分に集約します。
ノンパラメトリック検定
7 個のツール- フリードマン検定
ノンパラメトリックな順位検定を用いて3つ以上の関連する群を比較します。
- クラスカル・ウォリス検定
正規分布を仮定せずに3つ以上の独立した群を比較します。
- マン・ホイットニー検定
平均ではなく順位を用いて2つの独立した群を比較します。
- ムードの中央値検定
全体の中央値を上回る値と下回る値の数を数え、2つ以上の群の中央値を比較します。
- 1標本符号検定
標本の中央値が指定した目標値と等しいかどうかを検定します。
- 1標本ウィルコクソン検定
符号付き順位を用いて、標本の中央値が目標値と等しいかどうかを検定します。
- 連の検定
値の並びが真に無作為な順序になっているかどうかを確認します。
工程能力分析
12 個のツール- 二項分布の工程能力
各項目を適合・不適合に分類する場合の工程能力を測定します。
- 工程能力シックスパック（群間／群内）
サブグループ間で変動が異なる場合の工程の安定性と能力を確認します。
- 工程能力シックスパック（正規）
データが正規分布に従うと仮定して工程の安定性と能力を評価します。
- 工程能力シックスパック 群間／群内
群間および群内変動について6つの能力チャートと指標を組み合わせます。
- 機械能力
ISO 22514-3に準拠して機械の短期能力を規格に対して評価します。
- 非正規工程能力
データが正規分布に従わない場合の工程能力を評価します。
- 非正規工程能力分析
非正規分布の工程が規格限界をどの程度満たすかを測定します。
- ノンパラメトリック工程能力
特定のデータ分布を仮定せずに工程能力を評価します。
- ポアソン分布の工程能力
ポアソン分布に従う欠点率について工程能力を測定します。
乱数データ
8 個のツール- 二項分布の乱数データ生成
固定試行回数における成功数の二項分布から乱数を生成します。
- 正規分布の乱数データ生成
正規（釣鐘型）分布に従う乱数を生成します。
- 指数分布の乱数データ
事象間隔時間をモデル化する指数分布から乱数を生成します。
- F分布の乱数データ
2つの自由度で定義されるF分布から乱数を生成します。
- 対数正規分布の乱数データ
右に歪んだ対数正規分布から乱数を生成します。
- ポアソン分布の乱数データ
一定区間内の事象数のポアソン分布から乱数のカウントを生成します。
- t分布の乱数データ
裾の重いt分布から乱数を生成します。
- ワイブル分布の乱数データ
信頼性解析で用いるワイブル分布から乱数を生成します。
回帰分析
8 個のツール- 二項ロジスティック回帰
予測変数が2値カテゴリ応答とどのように関係するかをモデル化します。
- 直線モデルの当てはめ
データ点に最適な直線を当てはめ、全体的な傾向をとらえます。
- 回帰モデルの当てはめ
予測変数が連続応答変数とどのように関係するかを定量化します。
- 名義ロジスティック回帰
3つ以上の結果を持つ順序のないカテゴリ応答に対して予測変数をモデル化します。
- 順序ロジスティック回帰
3つ以上の水準を持つ順序付きカテゴリ応答に対して予測変数をモデル化します。
- 直交回帰
両方に測定誤差を含む2つの変数間の関係を当てはめます。
- 部分最小二乗法（PLS）
潜在成分を抽出して、多数の予測変数を1つ以上の応答に対してモデル化します。
- 安定性試験
製品が時間の経過とともに品質規格内にとどまる期間を推定します。
信頼性解析
6 個のツール- 実証試験計画
所定の信頼水準で信頼性目標を実証するための試験サンプルサイズと期間を決定します。
- 推定試験計画
信頼性パラメータを推定するために必要なサンプルサイズと期間を決定します。
- パラメトリック分布解析（右側打ち切り）
打ち切り観測を含む故障データに寿命分布を当てはめます。
- パラメトリック成長曲線
修理可能なシステムの故障率が稼働時間の蓄積とともにどう変化するかをモデル化します。
- 保証データの前処理
信頼性解析のために生の保証フィールド返品データを準備します。
- 保証予測
当てはめた信頼性モデルから将来予想される保証返品を予測します。
抜取検査
5 個のツール- AQL抜取検査計画
合格品質水準（AQL）に基づいて検査抜取計画を定義します。
- 計数値AQL抜取検査計画
合否の計数値データに対するAQL検査計画を構築します。
- 計量値抜取検査の比較
検査特性曲線（OC曲線）を用いて抜取計画を並べて比較します。
- 計量値抜取検査の作成
連続測定データに対する合否判定抜取計画を構築します。
- 計量値AQL抜取検査計画
連続測定する品質特性に対するAQL検査計画を作成します。
SPC管理図
19 個のツール- Box-Cox変換
工程能力分析や管理図の前にデータを正規性に近づけるよう変換します。
- c管理図
一定サイズのサンプルにおける欠点数を時系列で監視します。
- CUSUM管理図
目標からの偏差を累積することで、平均の小さく持続的なシフトを検出します。
- EWMA管理図
直近と過去の値の加重平均を用いて、小さく持続的なシフトを検出します。
- I-MR管理図
単一値の工程について個々の測定値とその移動範囲を監視します。
- I-MR-R/S（群間／群内）管理図
個々の変動、群間変動、群内変動をまとめて追跡します。
- Johnson変換
正規性を要する解析のために、非正規データを正規性に近づけて変換します。
- Laney p管理図
過分散を補正しながら不適合品率を監視します。
- Laney u管理図
過分散を補正しながら単位当たりの欠点数を監視します。
標準とコンプライアンス
規制当局や顧客がすでに求める標準に対応して構築。
- AIAG SPC Manual
- AIAG MSA Manual
- ANSI Z1.4
- ANSI Z1.9
- ICH Q10
- 21 CFR Part 11
組み合わせると、さらに強力に
このモジュールと連携して機能するモジュール。
Zometricのモジュールは単一のデータ基盤を共有しています。導入数が増えるほど、S/N比の優位性が相乗的に高まります。