【一键直出】全面的SPC分析报告

每一个检测项目，**一键点击**，就可以得到下图的**SPC分析报告**。 ## 单值类： * 单值控制图：显示适用单值类型的控制图 * 移动极差控制图：显示适用单值类型的控制图 * 彩虹图：显示适用于有提供规格上下限的图形 * 过程能力报告：显示正态分布图、PPK、CA、CPK、PPM的计算结果 * 正态性检验：对数据提供四种正态性检验结果，判定数据是否符合正态分布 * 分布拟合：对数据的分布类型进行判定 * 统计摘要：对数据统计一些常用的统计量 * 过程能力表：表格显示ppk cpk等数据 * 能力对比图：用图表达规格限和实际的对比 * 机器学习判异：用机器学习算法来判异 * 按控制图的异常汇总：按控制图、异常原因分类汇总 * 标明异常依据的的数据明细：列出数据明细，并标明异常记录和原因（判异规则） * 异常情况和改进措施记录 ![85e109f3a770d32ace81ad1247cfc5e8.png](/uploads/69e07ce4551d02.30321847.png) ## 子组类 * 均值控制图 * 极差控制图 * 标准差控制图 * 均值移动极差控制图 * MR-R/S控制图 * 子组分布图：显示适用有子组容量类型的检测项目 * 过程能力报告：显示正态分布图、PPK、CA、CPK、PPM的计算结果 * 正态性检验：对数据提供四种正态性检验结果，判定数据是否符合正态分布 * 分布拟合：对数据的分布类型进行判定 * 统计摘要：对数据统计一些常用的统计量 * 过程能力表：表格显示ppk cpk等数据 * 能力对比图：用图表达规格限和实际的对比 * 机器学习判异：用机器学习算法来判异 * 方差分析：对于有子组容量类型的检测项目，判定水平是否有差异（各组均值是否一致） * 按控制图的异常汇总：按控制图、异常原因分类汇总 * 标明异常依据的的数据明细：列出数据明细，并标明异常记录和原因（判异规则） * 异常情况和改进措施记录 ![335e2fba8556a6218d28a5fde6835190.png](/uploads/69e07d1ea59a31.81617981.png)