Zometric Logo

โมดูล 01 · การวิเคราะห์

ข้อมูลบอกอะไรกับคุณจริง ๆ เกี่ยวกับกระบวนการของคุณ?

เอนจินวิเคราะห์ที่อยู่เบื้องหลังทุกโมดูล Zometric การวิเคราะห์เชิงกราฟ แผนภูมิควบคุม ความสามารถของกระบวนการ การทดสอบสมมติฐาน ANOVA และการถดถอย MSA, DOE วิธีไม่อิงพารามิเตอร์ การวิเคราะห์หลายตัวแปร ความเชื่อถือได้ และการสุ่ม แต่ละอย่างพร้อมการตีความในภาษาที่ชัดเจนสำหรับวิศวกรหรือผู้ตรวจสอบที่อ่าน

คำขอตัวอย่างการสาธิต

บอกเราเกี่ยวกับโรงงานของคุณ

การโทร 30 นาที ไม่มีข้อผูกมัด เราจะแมปโมดูล Zometric ที่เหมาะสมกับ KPI และพื้นที่ที่มีความสำคัญของคุณ

หนึ่งหรือสองประโยคก็เพียงพอ — เราจะเจาะลึกในการโทร

ต้องการคุยตอนนี้เลยไหม?

ดูโมดูลทั้งหมด

สิ่งที่มันทำ

Statistical AI — สิ่งที่คุณได้รับจริง

หกความสามารถ แต่ละอย่างเชื่อมโยงกับการตัดสินใจที่ทีมของคุณพยายามทำอยู่แล้ว

การวิเคราะห์เชิงกราฟ

เครื่องมือเชิงภาพยี่สิบชนิด: Pareto, boxplot, Multi-Vari, run chart, การกระจาย 2D/3D, ฟอง, contour, density heatmap, histogram, การระบุการแจกแจง, ความน่าจะเป็นปกติ, ตัวประมาณนอกข้อกำหนด, สถิติเชิงพรรณนา และ Gantt มุมมองแรกของทุกชุดข้อมูลก่อนที่คุณจะผูกมัดกับการทดสอบ

แผนภูมิควบคุม

สิบแปดแผนภูมิ รวมถึง Xbar-R, Xbar-S, I-MR, Z-MR, MR, P, NP, C, U, Laney-P, Laney-U, CUSUM, EWMA และ moving average พร้อมการแปลง Box-Cox และ Johnson สำหรับข้อมูลที่ไม่ปกติ

ความสามารถของกระบวนการ

เครื่องมือแปดชนิด: ความสามารถของเครื่องจักร ความสามารถของกระบวนการ ความสามารถแบบไม่ปกติและไม่อิงพารามิเตอร์ Capability Six-Pack ความสามารถ Poisson และความสามารถทวินาม ครอบคลุมข้อมูลแบบคุณลักษณะ ตัวแปร และไม่ต่อเนื่อง

การทดสอบสมมติฐาน ANOVA และการถดถอย

การทดสอบ t, z, สัดส่วน และความแปรปรวนแบบหนึ่งและสองตัวอย่าง paired t, ความเท่าเทียม, ความเป็นปกติ, ค่าผิดปกติ (Grubbs), Chi-square goodness-of-fit, ช่วงความคลาดเคลื่อน และ bootstrap ANOVA ทางเดียว ความเท่ากันของความแปรปรวน ผลกระทบหลัก องค์ประกอบความแปรปรวน เส้นที่ปรับแล้ว การถดถอยพหุคูณ การศึกษาเสถียรภาพ การถดถอย logistic, orthogonal และ PLS

MSA และ DOE

GRR Type 1, ความเป็นเส้นตรงและไบแอส, cross-GRR ในรูปแบบ AIAG, nested GRR และการวิเคราะห์ความสอดคล้องของคุณลักษณะ Definitive screening DOE ถึง 48 ปัจจัย DOE แบบเต็มและเศษส่วน (2 ถึง 15 ปัจจัย) mixture DOE (2 ถึง 7 องค์ประกอบ) และตัวเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนอง

การตีความ AI ในทุกผลลัพธ์

ทุกกราฟ ทุกการทดสอบ และทุกแบบจำลองถูกวิเคราะห์โดยชั้น AI และอธิบายในภาษาที่ชัดเจนสำหรับวิศวกร ผู้จัดการ หรือผู้ตรวจสอบที่ปรึกษา API สามารถบูรณาการในทุกโมดูล Zometric และทำงานกับข้อมูลจากทุกแหล่ง

แคตตาล็อกฉบับเต็ม

เครื่องมือ Statistical AI ทุกตัว จัดกลุ่มตามประเภทการวิเคราะห์

130 เครื่องมือ ใน 14 หมวดหมู่ แต่ละตัวเปิดเอกสารประกอบของตนเอง — ความช่วยเหลือเดียวกับที่วิศวกรของคุณเข้าถึงจากภายในแพลตฟอร์ม

การทดสอบสมมติฐาน

19 เครื่องมือ
  • การทดสอบแซด (z) หนึ่งตัวอย่าง

    ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของตัวอย่างแตกต่างจากค่าเฉลี่ยประชากรที่ทราบเมื่อทราบความแปรปรวนหรือไม่

  • การทดสอบที (t) หนึ่งตัวอย่าง

    เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวอย่างกับค่าเป้าหมายเมื่อไม่ทราบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร

  • การทดสอบที (t) สองตัวอย่าง

    ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสองกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

  • การทดสอบที (t) สองตัวอย่าง (แบบสรุป)

    เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสองกลุ่มโดยใช้ค่าสถิติสรุปแทนข้อมูลดิบ

  • การทดสอบที (t) แบบจับคู่

    ทดสอบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่เกี่ยวข้องกันสองกลุ่ม

  • การทดสอบสัดส่วนหนึ่งตัวอย่าง

    ทดสอบว่าสัดส่วนของตัวอย่างแตกต่างจากค่าเป้าหมายอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

  • การทดสอบสัดส่วนสองตัวอย่าง

    เปรียบเทียบสัดส่วนของคุณลักษณะระหว่างประชากรอิสระสองกลุ่ม

  • การทดสอบความแปรปรวนหนึ่งกลุ่ม

    เปรียบเทียบความแปรปรวนของตัวอย่างกับค่าที่กำหนดด้วยการทดสอบไคสแควร์

  • การทดสอบความแปรปรวนเท่ากัน

    ตรวจสอบว่ากลุ่มตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไปมีปริมาณความแปรผันเท่ากันหรือไม่

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)

3 เครื่องมือ
  • ANOVA แบบทางเดียว

    ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

  • การทดสอบความแปรปรวนสองกลุ่ม

    เปรียบเทียบความแปรปรวนของประชากรอิสระสองกลุ่มเพื่อตรวจสอบว่าเท่ากันหรือไม่

  • แผนภาพอิทธิพลหลัก (Main Effects Plot)

    แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยของผลตอบสนองเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อระดับของแต่ละปัจจัยเปลี่ยนไปในการศึกษา

การวิเคราะห์การถดถอย

9 เครื่องมือ
  • การปรับแบบจำลองเส้นตรง

    ปรับเส้นที่เหมาะสมที่สุดผ่านจุดข้อมูลเพื่อจับแนวโน้มโดยรวม

  • การปรับแบบจำลองการถดถอย

    วัดว่าตัวทำนายสัมพันธ์กับตัวแปรผลตอบสนองต่อเนื่องอย่างไร

  • การศึกษาเสถียรภาพ

    ประมาณว่าผลิตภัณฑ์จะคงอยู่ภายในข้อกำหนดคุณภาพได้นานเพียงใดตามเวลา

  • การศึกษาเสถียรภาพขั้นสูง (สอดคล้อง ICH)

    ประมาณอายุการเก็บรักษาของผลิตภัณฑ์ยาตามมาตรฐาน ICH Q1E พร้อมการรวมกลุ่มแบตช์ การพยากรณ์อุณหภูมิ และการประเมินการประมาณค่านอกช่วง

  • การถดถอยเชิงตั้งฉาก (Orthogonal Regression)

    ปรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวที่ต่างมีความคลาดเคลื่อนในการวัด

  • การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (Partial Least Squares)

    สร้างแบบจำลองตัวทำนายจำนวนมากกับผลตอบสนองหนึ่งตัวหรือมากกว่าโดยสกัดองค์ประกอบแฝง

  • การถดถอยโลจิสติกแบบทวิภาค

    สร้างแบบจำลองว่าตัวทำนายสัมพันธ์กับผลตอบสนองเชิงหมวดหมู่ที่มีสองผลลัพธ์อย่างไร

  • การถดถอยโลจิสติกแบบลำดับ

    สร้างแบบจำลองตัวทำนายกับผลตอบสนองเชิงหมวดหมู่ที่มีลำดับซึ่งมีตั้งแต่สามระดับขึ้นไป

  • การถดถอยโลจิสติกแบบนามบัญญัติ

    สร้างแบบจำลองตัวทำนายกับผลตอบสนองเชิงหมวดหมู่ที่ไม่มีลำดับซึ่งมีตั้งแต่สามผลลัพธ์ขึ้นไป

ไบโอแอสเซย์

6 เครื่องมือ
  • ไบโอแอสเซย์ - วิธีเส้นขนาน

    ประมาณความแรงสัมพัทธ์โดยเปรียบเทียบเส้นปริมาณ-การตอบสนองแบบลอการิทึมที่ขนานกันของสารตัวอย่างและสารมาตรฐาน

  • ไบโอแอสเซย์ - วิธีอัตราส่วนความชัน

    ประมาณความแรงสัมพัทธ์จากอัตราส่วนความชันของปริมาณ-การตอบสนองเมื่อสารมีการตอบสนองพื้นฐานร่วมกัน

  • ไบโอแอสเซย์ - วิธีการตอบสนองแบบควอนทัล

    ประมาณขนาดยาที่มีผลและความแรงสัมพัทธ์เมื่อการตอบสนองทางชีวภาพเป็นผลลัพธ์แบบทวิภาคแทนการวัดแบบต่อเนื่อง

  • ไบโอแอสเซย์ - วิธีลอจิสติกสี่พารามิเตอร์

    ประมาณความแรงสัมพัทธ์โดยปรับเส้นโค้งซิกมอยด์ลอจิสติกสี่พารามิเตอร์ ซึ่งเหมาะกับการตรวจภูมิคุ้มกันเช่น ELISA

  • ไบโอแอสเซย์ - การวิเคราะห์ทรงกระบอก-จาน 5+1

    ประมาณความแรงของยาปฏิชีวนะจากบริเวณยับยั้งบนจานวุ้นโดยใช้การออกแบบทรงกระบอก-จาน 5+1 ตาม USP

  • ไบโอแอสเซย์ - รวมการวิเคราะห์

    รวมการประมาณความแรงจากการวิเคราะห์อิสระหลายครั้งเป็นผลลัพธ์ถ่วงน้ำหนักเดียวพร้อมการทดสอบความเป็นเนื้อเดียวกัน

การออกแบบการทดลอง (DOE)

5 เครื่องมือ
  • สร้างการออกแบบคัดกรองขั้นชี้ขาด (Definitive Screening Design)

    สร้างแผนการทดลองที่มีประสิทธิภาพเพื่อคัดกรองปัจจัยต่อเนื่องจำนวนมากและตรวจจับความโค้ง

  • วิเคราะห์การออกแบบคัดกรองขั้นชี้ขาด (Definitive Screening)

    สร้างแบบจำลองจากผลการออกแบบคัดกรองและระบุปัจจัยที่ขับเคลื่อนผลตอบสนอง

  • สร้างและวิเคราะห์ DOE แบบแฟกทอเรียล

    สร้างแผนการทดลองแบบแฟกทอเรียลและวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยและอันตรกิริยา

  • สร้างและวิเคราะห์ DOE แบบส่วนผสม

    ออกแบบและวิเคราะห์การทดลองที่ปัจจัยเป็นสัดส่วนของส่วนประกอบซึ่งรวมกันได้ค่าคงที่

  • ตัวหาค่าที่เหมาะที่สุดของผลตอบสนอง

    หาค่าการตั้งปัจจัยที่ให้ผลลัพธ์ที่พึงประสงค์ที่สุดสำหรับผลตอบสนองหนึ่งหรือหลายตัว

ความเชื่อถือได้

6 เครื่องมือ
  • แผนการทดสอบเชิงพิสูจน์ (Demonstration Test Plans)

    กำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลาทดสอบเพื่อพิสูจน์เป้าหมายความเชื่อถือได้ที่ระดับความเชื่อมั่นที่กำหนด

  • แผนการทดสอบเชิงประมาณค่า (Estimation Test Plans)

    กำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลาที่ต้องใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ความเชื่อถือได้

  • การวิเคราะห์การแจกแจงเชิงพาราเมตริก (การตัดปลายขวา)

    ปรับการแจกแจงอายุการใช้งานเข้ากับข้อมูลความล้มเหลวที่มีข้อมูลถูกตัดปลายรวมอยู่ด้วย

  • การเตรียมข้อมูลการรับประกัน

    เตรียมข้อมูลดิบของการคืนสินค้าภายใต้การรับประกันให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อถือได้

  • การพยากรณ์การรับประกัน

    พยากรณ์จำนวนการคืนสินค้าภายใต้การรับประกันในอนาคตจากแบบจำลองความเชื่อถือได้ที่ปรับไว้

  • เส้นโค้งการเติบโตเชิงพาราเมตริก

    สร้างแบบจำลองว่าอัตราความล้มเหลวของระบบที่ซ่อมแซมได้เปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อสะสมเวลาใช้งาน

การวิเคราะห์หลายตัวแปร

1 เครื่องมือ
  • การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Components)

    ลดตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันจำนวนมากให้เหลือชุดองค์ประกอบที่ไม่สัมพันธ์กันซึ่งมีจำนวนน้อยลง

สถิตินอนพาราเมตริก

7 เครื่องมือ
  • การทดสอบเครื่องหมายหนึ่งตัวอย่าง (Sign Test)

    ทดสอบว่ามัธยฐานของตัวอย่างเท่ากับค่าเป้าหมายที่กำหนดหรือไม่

  • การทดสอบวิลค็อกซันหนึ่งตัวอย่าง (Wilcoxon)

    ทดสอบว่ามัธยฐานของตัวอย่างเท่ากับค่าเป้าหมายหรือไม่โดยใช้อันดับที่มีเครื่องหมาย

  • การทดสอบแมนน์-วิตนีย์ (Mann-Whitney)

    เปรียบเทียบกลุ่มอิสระสองกลุ่มโดยใช้อันดับแทนค่าเฉลี่ย

  • การทดสอบครัสคัล-วอลลิส (Kruskal-Wallis)

    เปรียบเทียบกลุ่มอิสระตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปโดยไม่ต้องสมมติว่ามีการแจกแจงแบบปกติ

  • การทดสอบมัธยฐานของมูด (Mood’s Median)

    เปรียบเทียบมัธยฐานของกลุ่มตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไปโดยนับค่าที่อยู่เหนือและต่ำกว่ามัธยฐานรวม

  • การทดสอบฟรีดแมน (Friedman)

    เปรียบเทียบกลุ่มที่เกี่ยวข้องกันตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปด้วยการทดสอบนอนพาราเมตริกแบบจัดอันดับ

  • การทดสอบรัน (Run Test)

    ตรวจสอบว่าลำดับของค่าจัดเรียงอยู่ในลักษณะที่สุ่มอย่างแท้จริงหรือไม่

การวิเคราะห์เชิงกราฟ

21 เครื่องมือ
  • แผนภาพการกระจาย 2 มิติ

    พล็อตความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัวเป็นจุดบนระนาบ

  • แผนภาพการกระจาย 3 มิติ

    แสดงจุดข้อมูลบนแกนสามแกนเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามตัว

  • แผนภาพฟอง (Bubble Plot)

    ขยายแผนภาพการกระจายให้แสดงตัวแปรต่อเนื่องสามตัว โดยใช้ขนาดของฟองเป็นตัวแปรที่สาม

  • การวิเคราะห์สหสัมพันธ์

    วัดความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร

  • ฮิสโทแกรม (Flexi)

    แสดงการกระจายของข้อมูลเชิงตัวเลขเป็นแท่งความถี่ที่อยู่ติดกัน

  • ฮิสโทแกรมแบบ Distplot

    แสดงการกระจายของข้อมูลเชิงตัวเลขเป็นแท่งความถี่ มักซ้อนทับด้วยเส้นโค้งที่ปรับเข้ากับข้อมูล

  • ดูความน่าจะเป็นแบบปกติ (Normal Probability)

    ประเมินว่าข้อมูลเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติหรือไม่ด้วยแผนภาพความน่าจะเป็น

  • แผนภาพกล่อง (Box Plot)

    สรุปการกระจายของข้อมูลผ่านควอร์ไทล์ มัธยฐาน การกระจาย และค่าผิดปกติ

  • แผนภูมิหลายตัวแปร (Multi-vari Chart)

    เผยให้เห็นแหล่งที่มาและขนาดของความแปรผันข้ามหลายปัจจัยพร้อมกัน

การวิเคราะห์ระบบการวัด (MSA)

9 เครื่องมือ
  • Type 1 GRR

    ประเมินความสามารถในการวัดซ้ำและความเอนเอียงที่มีในตัวเกจด้วยการวัดชิ้นงานเดียวซ้ำหลายครั้ง

  • สร้างเวิร์กชีตการศึกษา Gage R&R

    สร้างเวิร์กชีตเก็บข้อมูลแบบสุ่มสำหรับการศึกษา Gage R&R

  • การศึกษาความเป็นเชิงเส้นและความเอนเอียง

    ประเมินความถูกต้องและความเอนเอียงของเกจตลอดช่วงการวัด

  • Crossed GRR

    วัดปริมาณความแปรผันของการวัดที่เกิดจากผู้ปฏิบัติงานและเกจที่วัดชิ้นงานเดียวกัน

  • Nested GRR (Gage repeatability and reproducibility)

    ประเมินความแปรผันของการวัดเมื่อผู้ปฏิบัติงานแต่ละคนวัดชิ้นงานที่แตกต่างกัน

  • การวิเคราะห์องค์ประกอบความแปรปรวน

    แยกความแปรผันทั้งหมดออกเป็นแหล่งที่มาที่ระบุได้แต่ละแหล่ง

  • การศึกษาเกจแบบแอตทริบิวต์

    ประเมินความสม่ำเสมอและความเชื่อถือได้ของกระบวนการตรวจสอบแบบผ่าน/ไม่ผ่าน

  • สร้างเวิร์กชีตความสอดคล้องแบบแอตทริบิวต์

    สร้างแบบฟอร์มเก็บข้อมูลแบบสุ่มสำหรับการศึกษาความสอดคล้องแบบแอตทริบิวต์

  • การวิเคราะห์ความสอดคล้องแบบแอตทริบิวต์

    ประเมินว่าผู้ตรวจประเมินจัดจำแนกชิ้นงานเข้าหมวดหมู่ได้สม่ำเสมอเพียงใด

แผนภูมิควบคุม SPC

19 เครื่องมือ
  • การแปลงบ็อกซ์-ค็อกซ์ (Box-Cox)

    แปลงข้อมูลให้เข้าใกล้ความเป็นปกติก่อนการวิเคราะห์ความสามารถหรือการทำแผนภูมิควบคุม

  • การแปลงจอห์นสัน (Johnson)

    แปลงข้อมูลที่ไม่ปกติให้เข้าใกล้ความเป็นปกติสำหรับการวิเคราะห์ที่ต้องการ

  • แผนภูมิ Xbar-R

    ติดตามค่าเฉลี่ยและพิสัยของกลุ่มย่อยเพื่อเฝ้าติดตามเสถียรภาพของกระบวนการสำหรับข้อมูลแบบแปรผัน

  • แผนภูมิ Xbar-S

    เฝ้าติดตามค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มย่อยสำหรับข้อมูลแปรผันที่มีตัวอย่างขนาดใหญ่

  • แผนภูมิ I-MR R/S (ระหว่าง/ภายในกลุ่มย่อย)

    ติดตามความแปรผันรายตัว ระหว่างกลุ่มย่อย และภายในกลุ่มย่อยไปพร้อมกัน

  • แผนภูมิ XBar

    เฝ้าติดตามค่าเฉลี่ยของกลุ่มย่อยตามเวลาเพื่อตรวจจับการเลื่อนของค่าเฉลี่ย

  • แผนภูมิ R (R Chart)

    เฝ้าติดตามความแปรผันภายในกลุ่มย่อยโดยพล็อตพิสัยของแต่ละกลุ่มย่อย

  • แผนภูมิ S (S Chart)

    เฝ้าติดตามความแปรผันภายในกลุ่มย่อยโดยพล็อตส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มย่อย

  • แผนภูมิ I-MR

    เฝ้าติดตามค่าวัดรายตัวและพิสัยเคลื่อนที่สำหรับกระบวนการที่วัดได้ค่าเดียว

ความสามารถของกระบวนการ

12 เครื่องมือ
  • ความสามารถของกระบวนการ (การแจกแจงปกติ)

    วัดว่ากระบวนการผลิตผลผลิตให้อยู่ภายในขีดจำกัดข้อกำหนดได้ดีเพียงใด

  • ความสามารถของเครื่องจักร

    ประเมินความสามารถระยะสั้นของเครื่องจักรเทียบกับข้อกำหนดตามมาตรฐาน ISO 22514-3

  • ความสามารถของกระบวนการแบบไม่ปกติ

    ประเมินความสามารถของกระบวนการเมื่อข้อมูลไม่เป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ

  • ความสามารถของกระบวนการแบบไม่ปกติ

    วัดว่ากระบวนการที่มีการแจกแจงแบบไม่ปกติเป็นไปตามขีดจำกัดข้อกำหนดได้ดีเพียงใด

  • ความสามารถของกระบวนการแบบนอนพาราเมตริก

    ประเมินความสามารถของกระบวนการโดยไม่ต้องสมมติการแจกแจงข้อมูลแบบใดแบบหนึ่ง

  • ความสามารถแบบทวินาม (Binomial Capability)

    วัดความสามารถของกระบวนการเมื่อชิ้นงานแต่ละชิ้นถูกจำแนกว่าเป็นไปตามข้อกำหนดหรือไม่

  • ความสามารถแบบปัวซง (Poisson Capability)

    วัดความสามารถของกระบวนการสำหรับอัตราข้อบกพร่องที่เป็นไปตามการแจกแจงปัวซง

  • Capability Six Pack (ปกติ)

    ประเมินเสถียรภาพและความสามารถของกระบวนการโดยสมมติว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ

  • Capability Six Pack (ระหว่าง/ภายในกลุ่มย่อย)

    ตรวจสอบเสถียรภาพและความสามารถของกระบวนการเมื่อความแปรผันต่างกันระหว่างกลุ่มย่อย

การชักตัวอย่าง

5 เครื่องมือ
  • แผนการชักตัวอย่าง AQL แบบแอตทริบิวต์

    สร้างแผนการตรวจสอบแบบ AQL สำหรับข้อมูลแอตทริบิวต์แบบผ่าน/ไม่ผ่าน

  • แผนการชักตัวอย่าง AQL

    กำหนดแผนการชักตัวอย่างเพื่อการตรวจสอบโดยอิงระดับคุณภาพที่ยอมรับได้ (AQL)

  • สร้างการชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับแบบแปรผัน

    สร้างแผนการชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับสำหรับข้อมูลการวัดแบบต่อเนื่อง

  • เปรียบเทียบการชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับแบบแปรผัน

    เปรียบเทียบแผนการชักตัวอย่างเคียงข้างกันโดยใช้เส้นโค้งคุณลักษณะการดำเนินงาน (OC)

  • แผนการชักตัวอย่าง AQL แบบแปรผัน

    สร้างแผนการตรวจสอบแบบ AQL สำหรับคุณลักษณะคุณภาพที่วัดได้แบบต่อเนื่อง

ข้อมูลสุ่ม

8 เครื่องมือ
  • สร้างข้อมูลสุ่มแบบปกติ

    สร้างค่าสุ่มที่เป็นไปตามการแจกแจงปกติรูประฆังคว่ำ

  • ข้อมูลสุ่มแบบล็อกนอร์มัล

    สร้างค่าสุ่มจากการแจกแจงล็อกนอร์มัลที่เบ้ขวา

  • ข้อมูลสุ่มแบบเอกซ์โพเนนเชียล

    สร้างค่าสุ่มจากการแจกแจงเอกซ์โพเนนเชียลที่จำลองช่วงเวลาระหว่างเหตุการณ์

  • ข้อมูลสุ่มแบบไวบุลล์ (Weibull)

    สร้างค่าสุ่มจากการแจกแจงไวบุลล์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ความเชื่อถือได้

  • ข้อมูลสุ่มแบบ T

    สร้างค่าสุ่มจากการแจกแจงที (t) ที่มีหางหนากว่า

  • ข้อมูลสุ่มแบบ F

    สร้างค่าสุ่มจากการแจกแจง F ที่กำหนดด้วยองศาอิสระสองค่า

  • สร้างข้อมูลสุ่มแบบทวินาม

    สร้างค่าสุ่มจากการแจกแจงทวินามของจำนวนความสำเร็จในการทดลองจำนวนคงที่

  • ข้อมูลสุ่มแบบปัวซง

    สร้างค่านับสุ่มจากการแจกแจงปัวซงของเหตุการณ์ในช่วงที่กำหนด

มาตรฐานและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

สร้างขึ้นสำหรับมาตรฐานที่หน่วยงานกำกับดูแลและลูกค้าของคุณกำหนดไว้แล้ว

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

ดู Statistical AI ทำงานบนสายการผลิตของคุณ

การโทรสำรวจ 30 นาที โครงการนำร่อง 2–3 สัปดาห์บนข้อมูลโรงงานจริง จากนั้นขยายขนาดตามจังหวะของคุณ

คำขอตัวอย่างการสาธิต

บอกเราเกี่ยวกับโรงงานของคุณ

การโทร 30 นาที ไม่มีข้อผูกมัด เราจะแมปโมดูล Zometric ที่เหมาะสมกับ KPI และพื้นที่ที่มีความสำคัญของคุณ

หนึ่งหรือสองประโยคก็เพียงพอ — เราจะเจาะลึกในการโทร

ต้องการคุยตอนนี้เลยไหม?

พูดคุยกับวิศวกร