Zometric Statistical AI คือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ทางสถิติที่ทำงานในเว็บเบราว์เซอร์ ครอบคลุมสิ่งที่วิศวกรคุณภาพ วิศวกรกระบวนการ และวิศวกรพัฒนาใช้ทุกวัน ได้แก่ กราฟ แผนภูมิควบคุม ความสามารถของกระบวนการ การวิเคราะห์ระบบการวัด การทดสอบสมมติฐาน ANOVA การถดถอย และการออกแบบการทดลอง นอกจากนี้ยังครอบคลุมวิธีเฉพาะทางที่ทีมยาและทีมความเชื่อถือได้ต้องใช้ ได้แก่ การศึกษาเสถียรภาพตาม ICH Q1E ความแรงจากไบโอแอสเซย์ การวิเคราะห์ข้อมูลอายุการใช้งาน และการชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับตาม ANSI/ASQ Z1.4 และ Z1.9
เครื่องมือทุกตัวทำงานแบบเดียวกัน คุณวางข้อมูลลงในกริดสเปรดชีตหรืออัปโหลดไฟล์ Excel เลือกคอลัมน์และตัวเลือก แล้วได้ตารางและแผนภูมิแบบโต้ตอบ เครื่องมือแต่ละตัวมีชุดข้อมูลตัวอย่างให้ลองใช้ ผลลัพธ์ดาวน์โหลดได้เป็นรายงาน PDF, Word หรือ Excel พร้อมหัวกระดาษของบริษัทคุณ
มีสองฟีเจอร์ที่ช่วยผู้ที่ไม่ใช่นักสถิติ ผู้ช่วยจะถามคำถามง่าย ๆ เกี่ยวกับข้อมูลและเป้าหมาย เช่น ข้อมูลเป็นแบบต่อเนื่องหรือเป็นการนับ แล้วแนะนำแผนภูมิ การทดสอบ หรือการศึกษาพร้อมเหตุผล ในเครื่องมือส่วนใหญ่ยังมีช่องให้พิมพ์คำถามเกี่ยวกับผลลัพธ์ AI จะตอบจากตารางผลลัพธ์ คำอธิบายของ AI จึงอ้างอิงกลับไปที่ตัวเลขเสมอ
หกเรื่องที่วิศวกรและทีมคุณภาพมักพูดถึงสถิติในการทำงาน และสิ่งที่เปลี่ยนไปเมื่อใช้ Statistical AI
จากคำถามจนถึงรายงาน ทุกขั้นตอนเกิดขึ้นในเบราว์เซอร์
เลือก · เครื่องมือ
เลือกเครื่องมือจากแค็ตตาล็อกตามกลุ่ม หรือตอบคำถามของผู้ช่วยแล้วให้ผู้ช่วยแนะนำ เครื่องมือแต่ละตัวมีลิงก์ไปยังหน้าวิธีใช้ของตัวเอง
ข้อมูล · กริด
วางลงในกริดสเปรดชีต อัปโหลดไฟล์ Excel แล้วเลือกชีต หรือโหลดชุดข้อมูลตัวอย่างของเครื่องมือ ชีตชื่อ options ในไฟล์ยังใช้ตั้งค่าตัวเลือกของเครื่องมือได้ด้วย
ตั้งค่า · ตัวเลือก
เลือกคอลัมน์ผลตอบสนองและคอลัมน์ปัจจัย แล้วตั้งตัวเลือกที่วิธีนั้นต้องใช้ เช่น ขีดจำกัดข้อกำหนด ขนาดกลุ่มย่อย การทดสอบกฎการรันและค่า K ของแต่ละการทดสอบ หรือการแจกแจงที่จะปรับให้เข้ากับข้อมูล
วิเคราะห์ · ผลลัพธ์
ผลลัพธ์แสดงเป็นตารางและแผนภูมิแบบโต้ตอบ รายงานความสามารถเพิ่มการประเมิน AIAG-VDA ได้ และเครื่องมือ DOE จะไปต่อยังขั้นถัดไป เช่น การหาค่าที่เหมาะสมที่สุดของการตั้งค่าปัจจัย
ถาม · AI
พิมพ์คำถามในช่องใต้ผลลัพธ์ AI ตอบภายในบริบทของตารางผลลัพธ์ของเครื่องมือนั้นเท่านั้น
แชร์ · รายงาน
ดาวน์โหลดรายงาน PDF, Word หรือ Excel พร้อมหัวกระดาษของคุณ โดยเลือกรวมชุดข้อมูลและตัวเลือกที่ใช้ได้ หรือคัดลอกแผนภูมิเป็นรูปภาพ
แต่ละความสามารถเชื่อมโยงกับการตัดสินใจที่ทีมของคุณพยายามทำอยู่แล้ว
กราฟและสรุปสามสิบห้ารายการ — Pareto, boxplot, multi-vari, ค่ารายตัว, แผนภาพความน่าจะเป็นและแผนภาพขอบ, histogram, แผนภาพการกระจายและเมทริกซ์, contour และพื้นผิว 3 มิติ, CDF เชิงประจักษ์, สถิติเชิงพรรณนา, สรุปเชิงกราฟ และแผนผังเหตุและผล มุมมองแรกของทุกชุดข้อมูลก่อนที่คุณจะเลือกการทดสอบ
ยี่สิบเก้าแผนภูมิ — Xbar-R, Xbar-S, I-MR, I-MR-R/S, Z-MR, P, NP, C, U, Laney P′ และ U′, CUSUM, EWMA, moving average, zone, เหตุการณ์หายาก T และ G และแผนภูมิหลายตัวแปร Hotelling T², MEWMA และความแปรปรวนทั่วไป การทดสอบกฎการรันแปดแบบ แต่ละแบบเปิดปิดได้และมี K ของตัวเอง พร้อมการแปลง Box-Cox และ Johnson
เครื่องมือสิบสี่รายการ — ความสามารถของเครื่องจักร แบบปกติ ไม่ปกติ นอนพาราเมตริก ระหว่าง/ภายในกลุ่ม อัตโนมัติ หลายตัวแปร และแบบหลายตัวแปรร่วม (MCpm) Capability Six Pack สามแบบ ความสามารถ Poisson และทวินาม รายงานความสามารถเพิ่มการประเมิน AIAG-VDA ได้ พร้อมเป้าหมายตามระดับ ควอดรันต์ความเสถียร และการดำเนินการที่แนะนำ
Gage R&R แบบ Type 1, crossed (รวมรูปแบบ AIAG), expanded และ nested, ความเป็นเส้นตรงและไบแอส, EMP และความสอดคล้องของคุณลักษณะ การทดสอบสมมติฐานยี่สิบเก้าแบบ เครื่องมือ ANOVA สิบสองรายการจนถึงแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปและแบบจำลองผลกระทบผสม และเครื่องมือการถดถอยสิบสี่รายการ รวมถึง logistic, nonlinear, best subsets และการศึกษาเสถียรภาพตาม ICH Q1E
Definitive screening (ถึง 48 ปัจจัย), factorial (2–15 ปัจจัย), mixture (2–7 องค์ประกอบ), Taguchi และการออกแบบพื้นผิวผลตอบสนอง เครื่องมือความเชื่อถือได้สิบเก้ารายการ เครื่องมืออนุกรมเวลาสิบสี่รายการ การชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับตาม ANSI/ASQ Z1.4 และ Z1.9 เครื่องคำนวณอำนาจการทดสอบและขนาดตัวอย่างสิบหกรายการ และวิธีไบโอแอสเซย์หกวิธี
ผู้ช่วยจะถามคำถามง่าย ๆ เกี่ยวกับข้อมูลและเป้าหมายของคุณ แล้วชี้ไปยังแผนภูมิ การทดสอบ หรือการศึกษาที่เหมาะสม ในเครื่องมือส่วนใหญ่คุณยังพิมพ์คำถามเกี่ยวกับผลลัพธ์ได้ เช่น กระบวนการมีความสามารถหรือไม่ แล้ว AI จะตอบจากตารางผลลัพธ์
รายงานความสามารถสามารถปิดท้ายด้วยการประเมิน AIAG-VDA ซึ่งเปรียบเทียบ Pp และ Ppk กับเป้าหมายในคู่มือ AIAG-VDA SPC ตามระดับของคุณลักษณะ ประเภทการศึกษา และขนาดตัวอย่าง ขนาดตัวอย่างที่อยู่ระหว่างสองคอลัมน์ของตารางจะใช้คอลัมน์ที่เล็กกว่า กฎการรันของแผนภูมิควบคุมเป็นตัวตัดสินความเสถียร และทั้งสองส่วนรวมกันจะจัดกระบวนการไว้ในหนึ่งในสี่ควอดรันต์ เฉพาะการศึกษาต่อเนื่องที่แสดงได้ว่าเสถียรเท่านั้นที่รายงานดัชนีเป็น Cp และ Cpk
| การศึกษาและระดับ · n | Pp / Ppk | เป้าหมาย | ความเสถียร | ควอดรันต์ |
|---|---|---|---|---|
| ต่อเนื่อง, หลัก · n 125 | Pp / Ppk1.61 / 1.52 | เป้าหมาย1.33 / 1.33 | ความเสถียรไม่มีสัญญาณ | ควอดรันต์I |
| ต่อเนื่อง, หลัก · n 125 | Pp / Ppk1.58 / 1.41 | เป้าหมาย1.33 / 1.33 | ความเสถียรถูกทำเครื่องหมาย 3 จุด | ควอดรันต์II |
| ต่อเนื่อง, วิกฤต · n 125 | Pp / Ppk1.70 / 1.52 | เป้าหมาย1.67 / 1.67 | ความเสถียรไม่มีสัญญาณ | ควอดรันต์III |
| เบื้องต้น, หลัก · n 110 | Pp / Ppk1.80 / 1.40 | เป้าหมาย1.73 / 1.38 | ความเสถียรตรวจสอบไม่ได้ | ควอดรันต์II |
แผนภูมิควบคุม การศึกษาความสามารถพร้อมการประเมิน AIAG-VDA, Gage R&R และการชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับสำหรับล็อตขาเข้า
การออกแบบการทดลองตั้งแต่การคัดกรองจนถึงพื้นผิวผลตอบสนอง การถดถอย และ ANOVA เพื่อหาว่าการตั้งค่าใดสำคัญ
การศึกษาอายุการเก็บรักษาตาม ICH Q1E ความแรงจากไบโอแอสเซย์ การทดสอบความเท่าเทียม และชีวสมมูลแบบไขว้ 2×2
ข้อมูลอายุการใช้งานที่มีการตัดข้อมูลด้านขวาหรือแบบใดก็ได้ การทดสอบอายุแบบเร่ง การพยากรณ์การรับประกัน และเส้นโค้งการเติบโตของระบบที่ซ่อมได้
สร้างผู้ใช้ทีละคนหรือเป็นกลุ่ม แผนการสมัครใช้งานกำหนดจำนวนผู้ใช้แบบระบุชื่อและจำนวนการเข้าสู่ระบบพร้อมกันของบัญชี
แคตตาล็อกฉบับเต็ม
233 เครื่องมือ ใน 17 หมวดหมู่ แต่ละตัวเปิดเอกสารประกอบของตนเอง — ความช่วยเหลือเดียวกับที่วิศวกรของคุณเข้าถึงจากภายในแพลตฟอร์ม
แสดงการแบ่งส่วนของทั้งหมดออกเป็นหมวดหมู่ด้วยชิ้นวงกลมตามสัดส่วน
เปรียบเทียบค่าเชิงหมวดหมู่หรือค่าไม่ต่อเนื่องด้วยแท่งที่มีความยาวสะท้อนปริมาณของแต่ละค่า
จัดอันดับปัญหาหรือสาเหตุตามความถี่เพื่อชี้สาเหตุสำคัญส่วนน้อยที่ก่อปัญหาส่วนใหญ่
สรุปการกระจายของข้อมูลผ่านควอร์ไทล์ มัธยฐาน การกระจาย และค่าผิดปกติ
แสดงตำแหน่งที่จุดข้อมูลกระจุกตัวในปริภูมิสองมิติด้วยความเข้มของสี
พล็อตความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัวเป็นจุดบนระนาบ
พล็อตตัวแปรสองตัวเทียบกัน พร้อมฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง แผนภาพไวโอลิน หรือแผนภาพจุดบนแต่ละแกน เพื่อแสดงความสัมพันธ์และการแจกแจงของตัวแปรแต่ละตัว
วัดความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร
แสดงจุดข้อมูลบนแกนสามแกนเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามตัว
แปลงข้อมูลให้เข้าใกล้ความเป็นปกติก่อนการวิเคราะห์ความสามารถหรือการทำแผนภูมิควบคุม
แปลงข้อมูลที่ไม่ปกติให้เข้าใกล้ความเป็นปกติสำหรับการวิเคราะห์ที่ต้องการ
ติดตามค่าเฉลี่ยและพิสัยของกลุ่มย่อยเพื่อเฝ้าติดตามเสถียรภาพของกระบวนการสำหรับข้อมูลแบบแปรผัน
เฝ้าติดตามค่าเฉลี่ยของกลุ่มย่อยตามเวลาเพื่อตรวจจับการเลื่อนของค่าเฉลี่ย
เฝ้าติดตามความแปรผันภายในกลุ่มย่อยโดยพล็อตพิสัยของแต่ละกลุ่มย่อย
เฝ้าติดตามค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มย่อยสำหรับข้อมูลแปรผันที่มีตัวอย่างขนาดใหญ่
เฝ้าติดตามความแปรผันภายในกลุ่มย่อยโดยพล็อตส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มย่อย
ติดตามความแปรผันรายตัว ระหว่างกลุ่มย่อย และภายในกลุ่มย่อยไปพร้อมกัน
เฝ้าติดตามค่าวัดรายตัวและพิสัยเคลื่อนที่สำหรับกระบวนการที่วัดได้ค่าเดียว
ประเมินความสามารถระยะสั้นของเครื่องจักรเทียบกับข้อกำหนดตามมาตรฐาน ISO 22514-3
ตัดสินว่าผลผลิตของกระบวนการเป็นไปตามข้อกำหนดของลูกค้าได้ดีเพียงใดเมื่อข้อมูลมีการแจกแจงใกล้เคียงปกติ
ประเมินความสามารถของกระบวนการเมื่อข้อมูลไม่เป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ
ประเมินความสามารถของกระบวนการโดยไม่ต้องสมมติการแจกแจงข้อมูลแบบใดแบบหนึ่ง
เปรียบเทียบความสามารถของตัวแปรกระบวนการหลายตัวเคียงข้างกันเมื่อข้อมูลมีการแจกแจงปกติ
คำนวณดัชนีความสามารถร่วมหนึ่งค่าสำหรับคุณลักษณะที่สัมพันธ์กันตั้งแต่สองตัวขึ้นไป โดยถือว่าเป็นกระบวนการหลายตัวแปรเดียว
ประเมินเสถียรภาพ ความสามารถ และความเป็นปกติไปพร้อมกันสำหรับข้อมูลที่เก็บเป็นค่ารายตัวหรือกลุ่มย่อย
ตรวจสอบเสถียรภาพและความสามารถของกระบวนการเมื่อความแปรผันต่างกันระหว่างกลุ่มย่อย
คำนวณดัชนีความสามารถสำหรับกระบวนการที่มีความแปรผันเชิงระบบระหว่างกลุ่มย่อย
ประเมินความสามารถในการวัดซ้ำและความเอนเอียงที่มีในตัวเกจด้วยการวัดชิ้นงานเดียวซ้ำหลายครั้ง
ประเมินความถูกต้องของเครื่องมือวัดตลอดช่วงการใช้งาน
สร้างเวิร์กชีตเก็บข้อมูลแบบสุ่มสำหรับการศึกษา Gage R&R
วัดปริมาณความแปรผันของการวัดที่เกิดจากผู้ปฏิบัติงานและเกจที่วัดชิ้นงานเดียวกัน
วิเคราะห์ Gage R&R แบบไขว้ (crossed) โดยเพิ่มปัจจัยสุ่มตัวที่สามได้ เช่น เกจหรือฟิกซ์เจอร์ โดยใช้องค์ประกอบความแปรปรวน
พล็อตค่าวัดทุกค่าตามชิ้นงาน แยกหนึ่งแผงต่อผู้ปฏิบัติงานหนึ่งคน เพื่อตรวจสอบด้วยสายตาอย่างรวดเร็วก่อนทำ Gage R&R ฉบับเต็ม
ประเมินความแปรผันของระบบการวัดเมื่อผู้ปฏิบัติงานทุกคนวัดชิ้นงานทุกชิ้น โดยบันทึกข้อมูลตามรูปแบบของคู่มือ AIAG MSA
ประเมินความแปรผันของระบบการวัดเมื่อผู้ปฏิบัติงานแต่ละคนไม่สามารถวัดชิ้นงานได้ครบทุกชิ้น
ประเมินกระบวนการวัดด้วยวิธี EMP ของ Wheeler โดยรายงานสหสัมพันธ์ภายในชั้น (ICC) และจัดเกจเป็นเครื่องเฝ้าติดตามชั้นที่หนึ่งถึงชั้นที่สี่
ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของตัวอย่างแตกต่างจากค่าเฉลี่ยประชากรที่ทราบเมื่อทราบความแปรปรวนหรือไม่
ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยประชากรแตกต่างจากค่าเป้าหมายหรือไม่เมื่อทราบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดยใช้ค่าสถิติสรุป
เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวอย่างกับค่าเป้าหมายเมื่อไม่ทราบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร
ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยประชากรแตกต่างจากค่าเป้าหมายหรือไม่เมื่อไม่ทราบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดยใช้ค่าสถิติสรุป
ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสองกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสองกลุ่มโดยใช้ค่าสถิติสรุปแทนข้อมูลดิบ
ทดสอบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่เกี่ยวข้องกันสองกลุ่ม
ทำการทดสอบที (t) แบบจับคู่จากจำนวนคู่ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลต่าง
ตรวจสอบว่าวิธีที่เกี่ยวข้องกันสองวิธีให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกันพอที่จะถือว่าสมมูลกันหรือไม่
ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มแตกต่างกันหรือไม่เมื่อผลตอบสนองของแต่ละกลุ่มอยู่ในคอลัมน์ของตนเอง
ตรวจสอบว่ากลุ่มตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไปมีปริมาณความแปรผันเท่ากันหรือไม่
แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยของผลตอบสนองเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อระดับของแต่ละปัจจัยเปลี่ยนไปในการศึกษา
แสดงว่าอิทธิพลของปัจจัยหนึ่งต่อผลตอบสนองขึ้นอยู่กับระดับของอีกปัจจัยหนึ่งหรือไม่
วัดปริมาณว่าแหล่งความแปรผันแต่ละแหล่งมีส่วนต่อความแปรผันทั้งหมดของกระบวนการหรือชุดตัวอย่างมากเพียงใด
เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มและช่วงความเชื่อมั่นของค่าเฉลี่ยเหล่านั้นตามระดับของปัจจัย
เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของแต่ละกลุ่มกับค่าเฉลี่ยรวมเทียบกับขีดจำกัดการตัดสินใจ และชี้กลุ่มที่แตกต่าง
สร้างแบบจำลองผลตอบสนองเทียบกับปัจจัยเชิงหมวดหมู่ ตัวแปรร่วม และอันตรกิริยาหลายตัว พร้อม ANOVA แบบ Type III ค่าเฉลี่ยกำลังสองน้อยที่สุด และการเปรียบเทียบภายหลัง (post-hoc)
ปรับเส้นตรง เส้นกำลังสอง หรือเส้นกำลังสามผ่านตัวแปรสองตัวเพื่อแสดงความสัมพันธ์และความเหมาะสมของเส้น
วัดว่าตัวทำนายสัมพันธ์กับตัวแปรผลตอบสนองต่อเนื่องอย่างไร
สร้างเวิร์กชีตเก็บข้อมูลที่มีคอลัมน์แบตช์ เวลา และผลตอบสนองสำหรับการศึกษาเสถียรภาพ
ประมาณว่าผลิตภัณฑ์จะคงอยู่ภายในข้อกำหนดคุณภาพได้นานเพียงใดตามเวลา
ประมาณอายุการเก็บรักษาของผลิตภัณฑ์ยาตามมาตรฐาน ICH Q1E พร้อมการรวมกลุ่มแบตช์ การพยากรณ์อุณหภูมิ และการประเมินการประมาณค่านอกช่วง
สร้างแบบจำลองตัวทำนายกับผลตอบสนองเชิงหมวดหมู่ที่มีลำดับซึ่งมีตั้งแต่สามระดับขึ้นไป
สร้างแบบจำลองตัวทำนายกับผลตอบสนองเชิงหมวดหมู่ที่ไม่มีลำดับซึ่งมีตั้งแต่สามผลลัพธ์ขึ้นไป
สร้างแบบจำลองว่าตัวทำนายสัมพันธ์กับผลตอบสนองเชิงหมวดหมู่ที่มีสองผลลัพธ์อย่างไร
ปรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวที่ต่างมีความคลาดเคลื่อนในการวัด
สร้างและวิเคราะห์การทดลองคัดกรองขั้นชี้ขาดเพื่อหาปัจจัยที่มีนัยสำคัญจากปัจจัยสูงสุด 48 ตัว
สร้างแผนการทดลองแบบแฟกทอเรียลและวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยและอันตรกิริยา
ออกแบบและวิเคราะห์การทดลองที่ปัจจัยเป็นสัดส่วนของส่วนประกอบซึ่งรวมกันได้ค่าคงที่
สร้างและวิเคราะห์การทดลองแบบออร์โธโกนัลอาร์เรย์ของ Taguchi เพื่อหาค่าการตั้งปัจจัยที่ทนทานต่อสัญญาณรบกวน (noise)
สร้างและวิเคราะห์การออกแบบส่วนประสมกลาง (central composite), Box-Behnken หรือ D-optimal เพื่อสร้างแบบจำลองและหาค่าที่เหมาะที่สุดของผลตอบสนองที่มีความโค้ง
เปรียบเทียบกลุ่มอิสระตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปโดยไม่ต้องสมมติว่ามีการแจกแจงแบบปกติ
คำนวณค่าเฉลี่ย Walsh ค่าประมาณการเลื่อน Hodges-Lehmann หรือความชัน Theil-Sen จากทุกคู่ของค่า
เปรียบเทียบกลุ่มอิสระสองกลุ่มโดยใช้อันดับแทนค่าเฉลี่ย
เปรียบเทียบมัธยฐานของกลุ่มตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไปโดยนับค่าที่อยู่เหนือและต่ำกว่ามัธยฐานรวม
ตรวจสอบว่าลำดับของค่าจัดเรียงอยู่ในลักษณะที่สุ่มอย่างแท้จริงหรือไม่
เปรียบเทียบกลุ่มที่เกี่ยวข้องกันตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปด้วยการทดสอบนอนพาราเมตริกแบบจัดอันดับ
ทดสอบว่ามัธยฐานของตัวอย่างเท่ากับค่าเป้าหมายที่กำหนดหรือไม่
ทดสอบว่ามัธยฐานของตัวอย่างเท่ากับค่าเป้าหมายหรือไม่โดยใช้อันดับที่มีเครื่องหมาย
ลดตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันจำนวนมากให้เหลือชุดองค์ประกอบที่ไม่สัมพันธ์กันซึ่งมีจำนวนน้อยลง
อธิบายสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำนวนมากด้วยปัจจัยแฝงเพียงไม่กี่ตัว โดยเลือกใช้การหมุนแกนแบบ varimax ได้
จำแนกค่าสังเกตเข้ากลุ่มที่ทราบด้วยฟังก์ชันจำแนกเชิงเส้นหรือกำลังสอง และรายงานความถูกต้องจากการตรวจสอบไขว้
จัดกลุ่มแถวเป็นแผนภาพเดนโดรแกรมตามความคล้ายคลึงกันในตัวแปรหลายตัว
จัดกลุ่มคอลัมน์เป็นแผนภาพเดนโดรแกรมตามสหสัมพันธ์หรือระยะห่างระหว่างกัน
แบ่งค่าสังเกตออกเป็น K กลุ่มที่ทำให้ความแปรผันภายในกลุ่มน้อยที่สุด
แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่สองตัวเป็นจุดแถวและจุดคอลัมน์ในมิติจำนวนน้อย
สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่ตั้งแต่สามตัวขึ้นไปพร้อมกัน
วัดความสอดคล้องภายในของมาตรวัดหรือแบบทดสอบที่มีหลายข้อด้วยค่าแอลฟาของ Cronbach
กำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลาทดสอบเพื่อพิสูจน์เป้าหมายความเชื่อถือได้ที่ระดับความเชื่อมั่นที่กำหนด
กำหนดขนาดตัวอย่างและระยะเวลาที่ต้องใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ความเชื่อถือได้
เตรียมข้อมูลดิบของการคืนสินค้าภายใต้การรับประกันให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อถือได้
สร้างแบบจำลองว่าอัตราความล้มเหลวของระบบที่ซ่อมแซมได้เปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อสะสมเวลาใช้งาน
พยากรณ์จำนวนการคืนสินค้าภายใต้การรับประกันในอนาคตจากแบบจำลองความเชื่อถือได้ที่ปรับไว้
ปรับข้อมูลอายุการใช้งานที่ระดับความเค้นแต่ละระดับ และเชื่อมโยงอายุการใช้งานกับความเค้นด้วยแบบจำลอง Arrhenius กฎกำลังผกผัน หรือแบบเชิงเส้น เพื่อประมาณค่านอกช่วงไปยังสภาวะการใช้งาน
จำลองความแม่นยำที่คาดหวังของการทดสอบอายุการใช้งานแบบเร่งที่เสนอไว้ก่อนดำเนินการจริง
ปรับจำนวนความสำเร็จและจำนวนการทดลองแบบจัดกลุ่มที่ระดับความเค้นหลายระดับ และประมาณระดับความเค้นสำหรับเปอร์เซ็นต์การตอบสนองที่เลือก เช่น ED50
ประมาณฟังก์ชันสะสมเฉลี่ยของข้อมูลการซ่อมแซมหรือเหตุการณ์ที่เกิดซ้ำโดยไม่สมมติแบบจำลอง
พล็อตตัวแปรที่วัดได้เทียบกับเวลาเพื่อเผยแนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงตลอดช่วงเวลา
ปรับแนวโน้มแบบเชิงเส้น กำลังสอง การเติบโตแบบเอกซ์โพเนนเชียล หรือเส้นโค้งรูปตัว S และพยากรณ์ค่าในอนาคต
แยกอนุกรมที่มีฤดูกาลออกเป็นองค์ประกอบแนวโน้ม ฤดูกาล และส่วนเหลือ แบบบวกหรือแบบคูณ
ปรับอนุกรมให้เรียบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลังและพยากรณ์ช่วงเวลาในอนาคต
ปรับให้เรียบและพยากรณ์อนุกรมที่ไม่มีแนวโน้มชัดเจนโดยใช้น้ำหนักการปรับให้เรียบค่าเดียว
ปรับให้เรียบและพยากรณ์อนุกรมที่มีแนวโน้มด้วยน้ำหนักระดับและแนวโน้มของ Holt
ปรับให้เรียบและพยากรณ์อนุกรมที่มีทั้งแนวโน้มและฤดูกาล
คำนวณผลต่างตามช่วงล่าช้าของอนุกรม เช่น เพื่อขจัดแนวโน้มก่อนการวิเคราะห์ต่อไป
สร้างและพล็อตสำเนาของอนุกรมที่เลื่อนตามช่วงล่าช้าไว้ข้างอนุกรมต้นฉบับ
สร้างแผนการตรวจสอบแบบ AQL สำหรับข้อมูลแอตทริบิวต์แบบผ่าน/ไม่ผ่าน
สร้างแผนการตรวจสอบแบบ AQL สำหรับคุณลักษณะคุณภาพที่วัดได้แบบต่อเนื่อง
สร้างแผนการชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับสำหรับข้อมูลการวัดแบบต่อเนื่อง
เปรียบเทียบแผนการชักตัวอย่างเคียงข้างกันโดยใช้เส้นโค้งคุณลักษณะการดำเนินงาน (OC)
นำแผนการชักตัวอย่างแบบแปรผันที่มีอยู่มาใช้กับตัวอย่างค่าวัด และให้ผลการตัดสินว่ายอมรับหรือปฏิเสธ
คำนวณแผนการชักตัวอย่างเชิงเดี่ยว (n, c) สำหรับจำนวนของเสียจาก AQL, RQL และความเสี่ยงของผู้ผลิตและผู้บริโภค
เปรียบเทียบแผนการชักตัวอย่างแบบแอตทริบิวต์ (n, c) หลายแผนบนเส้นโค้ง OC, AOQ และ ATI ชุดเดียวกัน
หาขนาดตัวอย่าง ผลต่างที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับการทดสอบ t หนึ่งตัวอย่าง
หาขนาดตัวอย่างที่ต้องใช้ในการประมาณค่าเฉลี่ยหรือสัดส่วนภายในค่าความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ตามเป้าหมาย
หาขนาดตัวอย่างที่ช่วงพิกัดความเผื่อแบบปกติต้องใช้เพื่อให้ได้ระดับความเชื่อมั่นและความครอบคลุมตามที่กำหนด
หาขนาดตัวอย่าง ผลต่างที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับการทดสอบ Z หนึ่งตัวอย่าง
หาขนาดตัวอย่าง ผลต่างที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับการทดสอบ t สองตัวอย่าง
หาขนาดตัวอย่าง ผลต่างแบบจับคู่ที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับการทดสอบ t แบบจับคู่
หาขนาดตัวอย่างต่อระดับ ผลต่างที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับ ANOVA แบบทางเดียว
หาขนาดตัวอย่าง สัดส่วนที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับการทดสอบสัดส่วนเดียว
หาขนาดตัวอย่างต่อกลุ่ม สัดส่วนที่ตรวจจับได้ หรืออำนาจการทดสอบ เมื่อทราบอีกสองค่า สำหรับการทดสอบสองสัดส่วน
ประมาณความแรงสัมพัทธ์โดยเปรียบเทียบเส้นปริมาณ-การตอบสนองแบบลอการิทึมที่ขนานกันของสารตัวอย่างและสารมาตรฐาน
ประมาณความแรงสัมพัทธ์จากอัตราส่วนความชันของปริมาณ-การตอบสนองเมื่อสารมีการตอบสนองพื้นฐานร่วมกัน
รวมการประมาณความแรงจากการวิเคราะห์อิสระหลายครั้งเป็นผลลัพธ์ถ่วงน้ำหนักเดียวพร้อมการทดสอบความเป็นเนื้อเดียวกัน
ประมาณขนาดยาที่มีผลและความแรงสัมพัทธ์เมื่อการตอบสนองทางชีวภาพเป็นผลลัพธ์แบบทวิภาคแทนการวัดแบบต่อเนื่อง
ประมาณความแรงสัมพัทธ์โดยปรับเส้นโค้งซิกมอยด์ลอจิสติกสี่พารามิเตอร์ ซึ่งเหมาะกับการตรวจภูมิคุ้มกันเช่น ELISA
ประมาณความแรงของยาปฏิชีวนะจากบริเวณยับยั้งบนจานวุ้นโดยใช้การออกแบบทรงกระบอก-จาน 5+1 ตาม USP
สร้างตารางสองทางของตัวแปรเชิงหมวดหมู่สองตัว พร้อมร้อยละตามแถว คอลัมน์ และทั้งหมด และการทดสอบความสัมพันธ์ไคสแควร์
นับแต่ละค่าในคอลัมน์ที่เลือก พร้อมร้อยละและผลรวมสะสม
จัดทำตารางสถิติเชิงพรรณนาของตัวแปรเชิงตัวเลข โดยเลือกแยกตามตัวแปรเชิงหมวดหมู่ได้สูงสุดสองตัว
สร้างข้อมูลสุ่มจากการแจกแจงใดก็ได้จาก 26 แบบ รวมถึงแบบปกติ ทวินาม ปัวซง ไวบุลล์ (Weibull) และปกติหลายตัวแปร
| Zometric Statistical AI เทียบกับสถิติในสเปรดชีต | สเปรดชีต | Zometric Statistical AI |
|---|---|---|
| วิธีการ | ฟังก์ชันพื้นฐานบวกสูตรที่คุณสร้างและตรวจสอบเอง | 233 เครื่องมือ ตั้งแต่แผนภูมิควบคุมจนถึงแบบจำลองผลกระทบผสม ARIMA และการถดถอยค็อกซ์ |
| การเลือกวิธี | ขึ้นอยู่กับคนที่สร้างชีต | ผู้ช่วยที่แนะนำแผนภูมิ การทดสอบ หรือการศึกษา และอธิบายเหตุผล |
| แผนภูมิควบคุม | คำนวณขีดจำกัดด้วยมือ ตรวจกฎการรันด้วยตา | การทดสอบกฎการรันแปดแบบ แต่ละแบบเปิดปิดได้และมี K ของตัวเอง |
| ผลตัดสินความสามารถ | Cpk เทียบกับตัวเลขที่ใครสักคนจำได้ | เป้าหมาย AIAG-VDA ตามระดับและขนาดตัวอย่าง พร้อมควอดรันต์และการดำเนินการ |
| วิธีด้านยา | ไม่มี | เสถียรภาพตาม ICH Q1E ความแรงจากไบโอแอสเซย์ และชีวสมมูลแบบไขว้ 2×2 |
| การอธิบายผลลัพธ์ | คนที่สร้างชีต | AI ที่คุณถามเกี่ยวกับตารางผลลัพธ์ได้ |
| รายงาน | คัดลอกแล้ววางลงในเอกสาร | รายงาน PDF, Word หรือ Excel พร้อมหัวกระดาษของคุณ |
วางข้อมูลลงในกริดหรืออัปโหลดไฟล์ Excel แล้วเลือกชีต ชีตชื่อ options ยังช่วยกรอกการตั้งค่าของเครื่องมือได้ด้วย
ผลลัพธ์ทุกรายการดาวน์โหลดได้เป็นรายงานภายใต้หัวกระดาษของบริษัทคุณ พร้อมชุดข้อมูลและตัวเลือกที่ใช้หากคุณต้องการ แผนภูมิคัดลอกเป็นรูปภาพได้
Workspace ส่งออกทุกแท็บในไฟล์เดียว ไฟล์ Excel ที่ส่งออกสามารถโหลดกลับมาเพื่อสร้างเวิร์กชีตและแท็บขึ้นใหม่และคำนวณใหม่ได้
คำตอบตรงไปตรงมาสำหรับคำถามที่ทีมมักถามก่อนการสาธิต
Zometric Statistical AI คือซอฟต์แวร์สถิติบนเบราว์เซอร์ที่มีเครื่องมือ 233 รายการใน 17 กลุ่ม ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงกราฟ แผนภูมิควบคุม ความสามารถของกระบวนการ MSA การทดสอบสมมติฐาน ANOVA การถดถอย DOE สถิตินอนพาราเมตริก การวิเคราะห์หลายตัวแปร ความเชื่อถือได้ อนุกรมเวลา การชักตัวอย่างเพื่อการยอมรับ อำนาจการทดสอบและขนาดตัวอย่าง ไบโอแอสเซย์ ตาราง และข้อมูลสุ่ม ผู้ช่วยช่วยคุณเลือกเครื่องมือ และคุณถาม AI เกี่ยวกับผลลัพธ์ได้
ในเครื่องมือส่วนใหญ่มีช่องใต้ผลลัพธ์ให้คุณพิมพ์คำถาม เช่น กระบวนการมีความสามารถหรือไม่ หรือปัจจัยใดสำคัญที่สุด AI ตอบภายในบริบทของตารางผลลัพธ์ของเครื่องมือนั้นเท่านั้น AI ไม่ได้รันการวิเคราะห์หรือเปลี่ยนตัวเลข
ใช้ผู้ช่วย มีผู้ช่วยสำหรับแผนภูมิควบคุม ความสามารถ MSA การทดสอบสมมติฐาน การทดสอบความเท่าเทียม ANOVA การถดถอย DOE สถิตินอนพาราเมตริก การวิเคราะห์หลายตัวแปร ความเชื่อถือได้ อนุกรมเวลา การชักตัวอย่าง อำนาจการทดสอบและขนาดตัวอย่าง ไบโอแอสเซย์ ตาราง การวิเคราะห์เชิงกราฟ เครื่องมือคุณภาพ และข้อมูลสุ่ม ผู้ช่วยแต่ละตัวถามคำถามง่าย ๆ ไม่กี่ข้อและแนะนำเครื่องมือพร้อมเหตุผล
การทดสอบกฎการรันแปดแบบสำหรับสาเหตุพิเศษ เช่น หนึ่งจุดเกิน K ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน หรือ K จุดติดกันอยู่ด้านเดียวของเส้นกึ่งกลาง การทดสอบแต่ละแบบเปิดหรือปิดได้และมี K ของตัวเอง แผนภูมิแบบคุณลักษณะใช้การทดสอบสี่แบบแรก
รองรับ รายงานความสามารถเพิ่มการประเมิน AIAG-VDA ได้ ซึ่งตรวจ Pp และ Ppk หรือ Cp และ Cpk เมื่อแสดงความเสถียรได้ เทียบกับเป้าหมายในคู่มือตามระดับของคุณลักษณะ ประเภทการศึกษา และขนาดตัวอย่าง การประเมินจะจัดผลไว้ในหนึ่งในสี่ควอดรันต์และระบุการดำเนินการที่แนะนำ คุณยังป้อนเป้าหมายที่กำหนดเองซึ่งตกลงกับลูกค้าได้ด้วย
ได้ การศึกษาเสถียรภาพขั้นสูงเป็นไปตาม ICH Q1E ได้แก่ การทดสอบการรวมรุ่นการผลิต (poolability) กฎการประมาณค่านอกช่วง การออกแบบแบบ bracketing และ matrixing และการคาดการณ์แบบ Arrhenius ไปยังอุณหภูมิอื่น เครื่องมือเวิร์กชีตช่วยตั้งค่าคอลัมน์รุ่นการผลิต เวลา และผลตอบสนอง
แผน AQL แบบคุณลักษณะเป็นไปตาม ANSI/ASQ Z1.4 และแผน AQL แบบตัวแปรเป็นไปตาม ANSI/ASQ Z1.9 ทั้งสองยังอ้างอิง IS 2500 ด้วย คุณยังสร้างและเปรียบเทียบแผนแบบคุณลักษณะและแบบตัวแปรของคุณเองบนเส้นโค้ง OC, AOQ และ ATI และรับผลตัดสินยอมรับหรือปฏิเสธล็อตจากค่าที่วัดได้ของล็อตนั้นได้
วางข้อมูลลงในกริดสเปรดชีตหรืออัปโหลดไฟล์ Excel หรือเริ่มจากชุดข้อมูลตัวอย่าง ผลลัพธ์ดาวน์โหลดได้เป็นรายงาน PDF, Word หรือ Excel พร้อมหัวกระดาษของบริษัทคุณ และแผนภูมิคัดลอกเป็นรูปภาพได้
โมดูลของ Zometric ใช้แกนหลักข้อมูลเดียวร่วมกัน — การนำมาใช้มากขึ้นจะทวีความได้เปรียบด้านอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน
ตรวจจับความเบี่ยงเบนของกระบวนการก่อนที่มันจะกลายเป็นข้อบกพร่อง
ทุกเกจได้รับการสอบเทียบตรงเวลา ลงนามโดยผู้ที่ถูกต้อง และพิสูจน์ได้ด้วย MSA
วางแผน บันทึก ดำเนินการ และจัดเก็บทุกการทดลองในที่เดียว
จากความคิดสู่ผลกระทบทางการเงิน: ไปป์ไลน์ที่มีโครงสร้างสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
การโทรสำรวจ 30 นาที โครงการนำร่อง 2–3 สัปดาห์บนข้อมูลโรงงานจริง จากนั้นขยายขนาดตามจังหวะของคุณ
