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Grafische Zusammenfassung (deskriptive Statistik und Normalverteilung), Hypothesentests (t, Anteile, Varianzen, Poisson, Vergleich A × B), Trennschärfe und Stichprobenumfang, Chi-Quadrat (Zusammenhang und Anpassungsgüte) und nichtparametrische Tests (Vorzeichen, Wilcoxon, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Mood, Friedman und Runs).
Fügen Sie eine oder mehrere Spalten ein (Maschinen, Schichten, Lose) und erhalten Sie für jede die Zusammenfassung mit Histogramm und Normalverteilungskurve, Boxplot, Konfidenzintervallen für Mittelwert und Median, Anderson-Darling-Test und vollständiger deskriptiver Statistik, dazu Boxplots und Wahrscheinlichkeitsnetz zum Vergleich der Gruppen. Nutzen Sie sie, bevor Sie die Prozessfähigkeit berechnen, Regelkarten erstellen oder Maschinen vergleichen: Sie zeigt, ob die Daten zuverlässig und normalverteilt sind.
Deskriptiv, Normalverteilung, KIVergleichen Sie Lieferant A × B, alte × neue Methode, Schicht × Schicht oder vorher × nachher: Die Seite wählt den Test nach der Art des Ergebnisses, zeigt die Differenz mit Konfidenzintervall, den Bereich ohne echte Differenz, die Teststärke und wie viele Stichproben fehlen, und rechnet das Ergebnis in Teile und Geld pro Jahr um. Außerdem führt sie t-Tests für 1 und 2 Stichproben und gepaart, Tests für 1 und 2 Anteile, 1 und 2 Varianzen sowie Poisson-Raten durch. Jedes Ergebnis kommt mit Diagrammen und einer Erklärung in einfacher Sprache.
t, Anteil, Varianz, A × BErmitteln Sie, wie viele Teile, Artikel oder Versuchsläufe Sie messen müssen, bevor Sie Lieferanten, Maschinen, Schichten oder Methoden vergleichen: Stichprobenumfang für die gewünschte Trennschärfe, Trennschärfe einer bereits festgelegten Stichprobe oder kleinster nachweisbarer Unterschied, mit Trennschärfekurven, Szenariotabelle und Stichprobenkosten. Er plant auch ANOVA, Faktorpläne (DoE), Äquivalenz und die Fehlermarge zur Schätzung eines Mittelwerts oder Anteils.
Wie viele Teile messenFügen Sie eine Häufigkeitstabelle (Presse × Schicht, Lieferant × Prüfung) oder Rohdaten ein und sehen Sie, ob ein Zusammenhang besteht, mit erwarteten Häufigkeiten, Beiträgen, angepassten Residuen, Cramérs V und Fisher bei 2×2; oder prüfen Sie, ob die Fehlerarten den historischen Anteilen folgen und ob die Fehler je Teil einer Poisson-Verteilung folgen. Jedes Diagramm erklärt, wo der Unterschied liegt.
Zusammenhang, Anpassung, FisherVergleichen Sie Mediane ohne Normalverteilungsannahme: Reparaturzeiten je Schicht, Wälzlager-Lebensdauer zweier Lieferanten, Rüstzeit gegenüber dem Ziel, Wendeschneidplatten auf denselben Maschinen, und prüfen Sie, ob eine Fertigungsreihenfolge zufällig ist. Mit KI der Mediane, Rängen, Bindungskorrektur und Diagrammen je Gruppe, verständlich erklärt.
Mediane, Ränge, LäufeDas Histogramm zeigt, wie sich die Messwerte eines Merkmals verteilen: wo die Mitte liegt, wie stark sie streuen und ob sie in die Spezifikationsgrenzen passen. Es ist das erste Werkzeug, um einen Prozess zu verstehen, bevor man den Cpk berechnet oder Einstellungen ändert. Fügen Sie Messwerte aus Excel ein und erhalten Sie das Histogramm mit automatischen oder einstellbaren Klassen, Normalverteilungskurve, Mittelwert und ±3s, Spezifikationsgrenzen mit dem % außerhalb, Punktdiagramm für wenige Daten, überlagerten, gestapelten oder in Feldern dargestellten Gruppen, einer Deutung der Form in einfacher Sprache und einer Häufigkeitstabelle.
Form, Klassen, % außerhalbDer Boxplot fasst viele Werte in einer einzigen Box zusammen und erlaubt den gleichzeitigen Vergleich mehrerer Gruppen: welche Maschine, Schicht oder welcher Lieferant das höchste Niveau hat, welche am stärksten streut und welche Teile aus dem Rahmen fallen. Fügen Sie eine oder mehrere Spalten ein (Maschinen, Schichten, Lieferanten) und erhalten Sie den Boxplot in vertikaler oder horizontaler Ausrichtung, mit Quartilen nach der Minitab-Methode, Whiskern bis 1,5 × IQR, mit Wert und Zeile beschrifteten Ausreißern, Mittelwert, Einzelpunkten, Kerbe für das KI des Medians, Sortierung nach Median und Spezifikationsgrenzen.
Quartile, Ausreißer, GruppenFügen Sie die Messwerte ein (eine Spalte, Untergruppen oder ID) oder geben Sie Mittelwert und Standardabweichung an: Cp, CPL, CPU, Cpk, Pp, Ppk, Cpm mit 95-%-KI, beobachtete und erwartete ppm, Z.Bench, Regelkarten, Box-Cox, Johnson, Weibull und Lognormal sowie der Nutzen geringerer Streuung.
Cp, Cpk, ppm, Sigma-NiveauWichtiger Hinweis: Die Werkzeuge von Indus Metrics liefern Abschätzungen und Vorauslegungen auf Grundlage der eingegebenen Daten und veröffentlichter ingenieurtechnischer Methoden. Sie ersetzen weder Planung, Berechnungsnachweis oder Gutachten einer fachkundigen Person noch die Prüfung nach den geltenden technischen Normen und Vorschriften. Die Eigenschaften von Werkstoffen und Brennstoffen schwanken: Prüfen Sie sie vor einer Entscheidung beim Hersteller oder durch Analysen Ihres Prozesses. Mit der Nutzung der Website akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen und Anbieterhinweise.
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