聚合 SPC 控制图、CPK/PPK、MSA 与制造业质量改进实战文章,持续更新高价值方法论与落地案例,帮助企业更快完成质量数字化升级。
斌果SPC从底层数据库架构上彻底抛弃了需要人工拼接追溯数据的单机版思维,助力质量数据底座真正具备工业 4.0 的承载力。
这一新版手册不仅继承了过去 AIAG 和 VDA 在 SPC 应用方面的最佳实践,还在 全球统一、方法系统化和实践落地性 等方面进行了全面优化,是 SPC 体系迄今为止最重要的一次重塑。
斌果SPC的判异不再是“事后分析”,支持多种数据采集方式,实现边录入边判异”的机制,缩短了从发现波动到采取措施的时间窗。还结合了AI大模型,提供能多应用的可能性。
斌果SPC针对子组类检测项目,做了6大控制图看板,可以选择同一检测项目用不同图形展示,也可以对多个检测项目用不同的图形显示。
斌果SPC针对单值检测项目做了六大控制图看板,从多维度直观的看懂生产状态。