免费的在线spc（Statistical Process Control） 统计过程控制分析软件

使用Web技术开发，实现在浏览器中即时展示类似Minitab的质量相关图表，支持多种数据源输入方式，简化数据录入流程，自动读取设备数据，快速生成图表进行实时分析，取代繁琐的数据录入，让数据更直观有效地传达分析结果。

支持多种数据源录入方式，快速生成图表进行分析。同时支持定制功能。

我们还支持人工智能分析方法，快速找出数据异常，进行质量决策

可自定义实现minitab 中质量模块的算法定制

• 支持多种spc控制图

  

  

• 可选择自由勾选多种控制图规则
  • 超出控制限(一个或多个点超出控制限)
  • A 区域(连续 3 个点中有 2 个在 A 区域或更远)
  • B 区域(连续 5 个点中有 4 个在 B 区域或更远)
  • C 区域(连续 7 个点在平均线的一侧（在 C 区域或更远）)
  • 趋势(连续 7 个点呈上升或下降趋势)
  • 混合(连续 8 个点没有一个在 C 区域)
  • 分层(连续 15 个点在 C 区域)
  • 过度控制(连续 14 个点交替上下波动)

    

• 可手动输入也可通过接口自动输入数据

  

• Cpk衡量过程在规定限度内生产输出的能力。它表明过程输出在规格限度之间的中心度以及过程中的变异性。

  

• C图用于监控过程中每单位的缺陷数量。它有助于在样本量恒定的情况下识别缺陷数量的变化。

  

• DPMO是衡量过程性能的指标。它计算每百万个机会中过程中的缺陷数，提供了一种标准化的方法来比较具有不同复杂性的过程。

  

• NP图用于监控过程中不合格品的数量，当样本量恒定时。它有助于跟踪不合格品比例随时间的变化。

  

• P图用于监控过程中不合格品的比例，当样本量不恒定时。它有助于识别随时间变化的缺陷率。

  

• Ppk衡量过程在一段时间内的性能，考虑了过程的平均值和变异性。它表明过程输出在实际运行条件下的能力。

  

• U图用于监控过程中每单位的缺陷数量，当样本量不恒定时。它有助于识别不同样本量下的缺陷数变化。

  

• Xbar-R图用于监控过程平均值（Xbar）和极差（R）的变化。它有助于识别过程中心值和变异性随时间的变化。

  

• Xbar-S图用于监控过程平均值（Xbar）和标准差（S）的变化。它有助于识别过程中心值和变异性随时间的变化。

  

• XMR图用于监控个体值（X）和移动极差（MR）的变化。它有助于识别个体数据点和其变异性随时间的变化。

  

• Zbar-W图用于监控加权平均值（Zbar）和加权极差（W）的变化。它有助于识别加权数据随时间的变化。

  

• Zm-W图用于监控加权中位数（Zm）和加权极差（W）的变化。它有助于识别加权中位数数据随时间的变化。

  

• 帕累托图通过按缺陷频率排列的方式，帮助识别最重要的问题或缺陷。它基于帕累托原理，即少数重要的缺陷占据了大多数问题的比例。

  

• 相关性矩阵显示变量之间的线性关系，帮助识别哪些变量之间存在显著的相关性。这对于多变量分析和建模非常有用。

  

• 组平均极差图用于监控不同组别的平均极差，帮助识别不同组别之间的变异性。

  

• 组平均标准差图用于监控不同组别的平均标准差，帮助识别不同组别之间的变异性。

  

• 过程能力分析用于评估过程在满足规格要求方面的能力。它包括Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标，帮助识别过程改进的机会。

  

• 均值运行图，也称为Xbar-R图，用于监控一组数据中子组平均值和极差的变化。它有助于识别过程的中心趋势和变异性随时间的变化。Xbar部分显示子组的平均值，而R部分显示子组中最大值和最小值之间的差异。这两部分结合使用，可以全面了解过程的稳定性和一致性。

  

样本运行图

CPK分析图，等多种分析图形

控制项

X-R 分析图表


根据样本显示x-bar 分析图表

range图表

X-S 分析图表

根据样本显示x-bar 分析图表

标准差图表分析

统计方法有

Cpk Cp CpL CpU

Ppk Pp PpL PpU

联系方式

• 联系信息
  • 电子邮件：flexiblebi@163.com
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  • flexiblebi.com

附录

• 产品规格简表

  • 操作系统要求：Windows、Linux、Mac OS
  • 支持浏览器：Chrome、Firefox

• 常见问题解答

  • 问题：系统是否支持私有部署？
    • 回答：是的，我们的系统支持私有部署，以满足客户对数据安全和隐私的需求。

我们很期待与您合作，改进产品质量