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STATISTICA Analisi dei Processi è un'implementazione completa dell'analisi di Capacità del Processo, dell'analisi di Ripetibilità e Riproducibilità delle Misurazioni, dell'Analisi di Weibull, dei piani campionari e delle componenti della varianza per effetti casuali:
Per maggiori informazioni sulle soluzioni di STATISTICA per le imprese industriali, si veda Six Sigma.
STATISTICA Analisi dei Processi include una completa selezione di opzioni per calcolare gli indici di capacità del processo per dati raggruppati e non (ad es., Cp, Cr, Cpk, Cpl, Cpu, K, Cpm, Pp, Pr, Ppk, Ppl, Ppu), i limiti di tolleranza con ipotesi di normalità o nessuna ipotesi distributiva e i grafici della capacità del processo (istogrammi con intervalli di processo, limiti di specificazione, curva normale). In aggiunta, al posto di queste statistiche e indici basati su ipotesi di normalità, l'utente può scegliere delle stime (ad es., Cpk, Cpl, Cpu calcolati con il metodo del percentile) basate su distribuzioni non normali generali (adattamento delle curve di Johnson e Pearson con i momenti), oppure sulle altre distribuzioni continue comuni, tra le quali Beta, Esponenziale, Valori Estremi (Tipo I, Gumbel), Gamma, Log-Normale, Rayleigh e Weibull.
STATISTICA calcolerà la stima di massima verosimiglianza dei parametri per tali distribuzioni e metterà quindi a disposizione numerose opzioni per valutare l'adattamento ai dati, incluse la distribuzione delle frequenze attese e osservate, la statistica d di Kolmogorov-Smirnov, gli istogrammi, i Probability-Probability (P-P) plot e i Quantile-Quantile (Q-Q) plot. Infine sono disponibili delle opzioni per adattare automaticamente tutte le distribuzioni e per scegliere la distribuzione che meglio descrive i dati.
STATISTICA fornisce inoltre degli indici di capacità del processo consistenti e compatibili con DIN (Deutsche Industrie Norm) 55319 e ISO 21747.
Alcuni processi produttivi, e le tolleranze che definiscono la qualità accettabilte, possono essere meglio riassunti dalla metafora "centrare il bersaglio". Per esempio, quando si effettuano dei fori in specifici punti, la qualità richiesta è meglio definita dai cerchi intorno alla posizione desiderata; ogni volta che un foro è al di fuori della qualità accettabile, il rispettivo pezzo viene rifiutato.
Le tolleranze (limiti di specificazione), definite come un cerchio nel piano bidimensionale, sono anche chiamate tolleranze di posizione. In questi processi, i valori (tassi) standard della capacità non sono adeguati, perché mentre il processo potrebbe essere all'interno delle specifiche su ogni singola dimensione, il punto corrispondente (nel piano bidimensionale) può trovarsi troppo lontano dall'obiettivo (punto) desiderato.
Possono essere generati ed analizzati esperimenti di ripetibilità/riproducibilità con prove singole o multiple. I dati per l'analisi R&R possono essere preparati nel formato standard, oppure tabulati in un datascheet standard R&R (come in molti manuali dell'Automotive Industry Action Group).I risultati includono le stime delle componenti della varianza (variazione dovuta alla ripetibilità o alla strumentazione, all'operatore o al perito, alle parti, all'interazione operatore/parte, ecc.), le quali possono essere calcolate in base al metodo degli intervalli di variazione o delle tabelle ANOVA. Se sono calcolati in base al metodo delle tabelle ANOVA, potranno essere stimati anche gli intervalli di confidenza per le varianze. Ulteriori statistiche per le componenti della varianza includono la percentuale di tolleranza, la variazione del processo e la variazione totale. STATISTICA calcolerà inoltre le statistiche descrittive e le carte R e S (range e varianza) per l'interazione operatore/parte, i box-and-whisker plot e i grafici R&R riassuntivi. Complete implementazioni di metodi per la stima delle componenti della varianza per effetti casuali sono inoltre disponibili nell'apposito modulo STATISTICA Componenti della Varianza, e nel modulo Modelli Lineari Generalizzati.
Gli studi delle misurazioni di attributi binari sono condotti per valutare la quota di distorsione e di ripetibilità di una misurazione quando la risposta è data da una variabile di attributo binario (ad es., accetto/rifiuto). In STATISTICA, sono disponibili due metodi per la verifica della distorsione: il metodo AIAG ed il metodo di Regressione.
In alcune situazioni, le misurazioni fisiche fatte su certi aspetti della qualità risultano difficili o impossibili da ottenere, di conseguenza sarà difficile avere la certezza assoluta circa l'attendibilità dei singoli giudizi espressi. Per poter considerare significative le misurazioni soggettive, si dovrebbe verificare il grado di accordo tra i diversi esperti chiamati ad esprimere il proprio giudizio. Il giudizio verrà considerato utile quando gli esperti sono concordi. Utilizzare STATISTICA Analisi degli Accordi su Attributi per misurare il grado di accordo tra i giudizi espressi da più esperti.
MSA per attributi è un metodo diretto da poter usare per verificare l'accuratezza del giudizio degli esperti ed i tipi di errore che più facilmente possono essere commessi. In genere, i campioni di parti vengono giudicati dagli operatori come buoni o cattivi. Tali classificazioni vengono quindi confrontate con un riferimento standard.
Le opzioni per l'analisi di Weibull offrono delle potenti tecniche grafiche per sfruttare la potenza e la generalizzabilità della distribuzione di Weibull. L'utente può produrre probability plot di Weibull e stimare i parametri della distribuzione, insieme con gli intervalli di confidenza per l'affidabilità. I probability plot possono essere calcolati per data set completi, con censura singola o con censura multipla, ed i parametri possono essere calcolati dai grafici delle funzioni di rischio degli dei guasti. I metodi di stima includono la Massima Verosimiglianza (per dati completi o censurati), i fattori di ponderazione sulla base delle tecniche di stima lineare per dati completi e con censure singole, e Stimatori Modificati basati sui Momenti, corretti rispetto alla media e alla varianza. Gli intervalli di confidenza sono calcolati per i parametri di forma, di scala e di posizione, e per i percentili. STATISTICA include test grafici della bontà di adattamento ed i test di Hollander-Proschan, Mann-Scheuer-Fertig e Anderson-Darling. Si noti che il modulo Modelli Lineari Generalizzati fornisce delle opzioni per l'adattamento di modelli lineari generalizzati della famiglia esponenziale a dati distribuiti normalmente e non.
Possono essere generati piani di campionamento fissi e sequenziali per medie normali e binomiali oppure per frequenze di Poisson. I risultati includono le dimensioni campionarie, le curve operative caratteristiche (OC), i grafici dei piani sequenziali con o senza i dati, la lunghezza attesa (H0/H1) dell'esperimento, ecc. Si noti che anche il modulo STATISTICA Analisi della Potenza possiede delle opzioni per il calcolo della dimensione campionaria ottimale ed è in grado di stimare la potenza per numerosi piani di ricerca (ad es., ANOVA) e per diversi tipi di dati (ad es.,i conteggi binari, i dati censurati, ecc.).
STATISTICA Analisi dei Processi è compatibile con Windows XP, Windows Vista e Windows 7.
Sono disponibili la versione a 64-bit e le versioni multiprocessore altamente ottimizzate.
Per richiedere il prezzo di questa soluzione, si compili questo form.
