专业统计工具箱
在线统计软件、替代 Minitab、六西格玛工具箱、数据挖掘分析、Web 端 CPK 计算器
您的掌上数据科学家。NEXSPC 打破了“数据采集”与“数据分析”的界限。传统模式下，工程师需要导出数据，再导入 Excel 或 Minitab 进行分析，不仅耗时且容易出错。现在，我们将数理统计引擎直接植入系统内核。无论是在会议室还是生产现场，您只需打开浏览器，即可调用涵盖回归、假设检验、方差分析在内的专业工具库。让数据驱动决策变得像浏览网页一样简单。
在线 CPK 智能分析与模拟工具
CPK/PPK Simulation Tool
1. 实测数据即时分析——超越 Minitab 的“六合一”体验
手头有一份 Excel 数据，不想建项目、不想配置复杂的系统，只想立刻看到专业的 SPC 报告。您只需将 Excel 中的一列或多列数据（无论是否包含子组）直接复制粘贴到输入框，系统即可智能识别并生成深度 SPC 分析报告。
全维图表集：
系统一次性生成控制图、直方图、正态性检验、过程能力图、彩虹图等全维图表。
智能适配：
单值数据：自动输出 I-MR 控制图、最后 25 点观测值图及能力分析。
子组数据：自动输出 Xbar-R / Xbar-S 均值标准差控制图及 Xbar-MR 图。
这种“复制即分析”的模式，为您节省了 90% 的操作时间，且图表丰富度远超传统的 Minitab 六合一报告。
2. 智能数据模拟器——指定目标 CPK 的逆向生成
您需要一批教学数据，或者需要验证“当 CPK=1.67 时控制图长什么样”？
业内首创的逆向数据生成引擎。您不再是被动分析数据，而是可以主动定义数据的形态。
参数化定制：
您可以自由指定规格限 (USL/LSL/Target)、子组大小、数据点数及小数位数。
目标驱动生成：
只需输入您想要的目标 CPK 值（如 1.33 或 2.0），系统算法会自动生成符合该能力水平的一组随机正态分布数据。
动态调整：
如果生成的图形不满意（例如想看到更多异常点），只需点击“再次生成”，直到获得完美的模拟数据。
3. 结果导出与二次应用
无论是实测数据还是模拟生成的数据，均支持一键导出到 Excel。导出的文件不仅包含原始数据明细，还完整保留了分析结论与图表，方便您进行二次编辑或作为正式的质量体系文件归档。
回归与相关性分析——寻找变量间的时空秘密
Regression & Correlation Analysis
从“直觉”到“量化”，精准锁定影响质量的真凶。当良率波动时，不仅要看结果，更要找原因。NEXSPC 提供了强大的多维相关性挖掘引擎。区别于传统工具需要繁琐地导出数据清洗，本系统直接调用数据库，特别引入了自动滞后 (Auto-Lag) 算法，帮助您在错综复杂的工艺参数（如温度、压力）与质量特性（如尺寸、硬度）之间，精准锁定那些被“时间差”掩盖的隐秘关系。
系统原生数据直接调用：
告别“导出-清洗-导入”的噩梦。您无需去整理 Excel 表格，只需在选择菜单中直接选择系统内已有的任意多个检测项目，系统即刻抓取历史数据进行对齐分析。数据流转零门槛，让分析像呼吸一样自然。
智能自动滞后分析：
解决“工艺延迟”的黑科技。很多时候，温度升高不会立刻导致硬度下降，而是会滞后 2 个小时。传统工具很难发现这种关系。NEXSPC 支持设定滞后周期 (Lag/Delay)，系统会自动遍历计算（如 T-1, T-2... T-N），帮您找出相关系数 (R) 最高的那个时间差，揭示“现在的调整”究竟何时会影响“未来的质量”。
散点图与回归建模：
可视化呈现：
自动绘制变量（包括滞后变量）相关系数热力图，直观呈现变量间的相关性。
硬核统计：
系统自动计算回归方程、R平方 (R-Squared) 及 P 值，用严谨的统计学语言告诉您：每组变量之间的“因果关系”在统计上是否显著。
历史趋势分析引擎
History Trend Analysis Engine
如何快速统计 10 个检测项目全年的质量变化？在传统模式下，这是一场噩梦：您需要导出海量数据，手动按月拆分，分别计算 CPK，再逐个记录结果并绘图。工作量大、易出错且难以持续。NEXSPC 内置了强大的时间序列切片引擎，将原本需要几天的工作量压缩至几秒钟。您只需定义分析周期，系统自动完成数据的清洗、拆分与指标聚合，让长期质量稳定性分析变得如呼吸般自然。
痛点终结：告别“导出-拆分-计算”的死循环
场景： 想要对比 Q1 与 Q2 的质量表现，或者想看某关键尺寸每月 CPK 的变化趋势。NEXSPC 彻底消除了手动数据处理的瓶颈。无需导出数据到 Excel 进行繁琐的按月/按周拆分，也无需在 Minitab 中重复运行分析。
自动化数据聚合： 只要数据在系统中，无论跨度是一年还是三年，系统都能瞬间抓取。
多项目并行分析： 支持同时选中多个关键项目（KPC），批量运行历史分析，彻底解决“检测项目多到做不下去”的难题。
灵活配置：四步定义您的分析模型
场景：针对不同管理层级的需求，定制不同的分析颗粒度，通过极简的配置向导，快速生成分析报表。
选项目： 勾选您关注的一个或多个检测项目。
定范围： 设定分析的开始时间与结束时间（如：2026年1月1日 至 2026年12月31日）。
切周期： 选择数据的切片粒度。支持按季度、双月、月、周甚至日进行自动拆分。
挑指标： 自由组合需要统计的 KPI，包括 PPK、CPK、Ca（能力指数）、异常点数量、均值 (Mean)、标准差 (StdDev) 等。
结果呈现：从数据表到趋势图的即时转化
场景： 既需要看具体的数值报表，也需要向领导展示直观的趋势折线图。
分析完成后： 系统即刻生成一张多维度的质量历史统计表。
结构化报表： 表格详细列出了每个周期（如：1月、2月...）对应的 CPK 值、异常点数等指标，清晰展示质量随时间的演变。
在线趋势作图： 无需截图去 PPT 画图。直接在网页表格中选中需要分析的行（例如“均值”或“CPK”），系统立即生成动态趋势折线图。您可以直观地看到：哪个月份变异最大？哪一周均值出现了漂移？
价值延伸：Excel 联动与持续改进
场景： 利用分析结果驱动 PDCA 循环，或进行更深度的二次挖掘。
一键导出 Excel： 虽然可以在线作图，我们依然支持将生成的统计结果表导出为 Excel，方便您进行个性化排版或存档。
解放生产力： 将工程师从低价值的“做表”中解放出来，去关注数据背后的原因。让“季度质量复盘”或“年度过程能力总结”不再是负担，而是持续改进的起点。
假设检验 (T 检验)——验证改进成果
Hypothesis Testing / T-Tests
用数据证明“改善”有效，而不是靠运气。在 PDCA 循环中，验证（Check）环节至关重要。NEXSPC 提供全场景的 T 检验工具，帮助您科学地对比改善前后的差异。
多模式检验：
支持单样本 T 检验（验证均值是否偏移）、双样本 T 检验（对比 A/B 两台机台或改善前后）。
置信区间：
自动输出置信区间 (Confidence Interval) 图与箱线图对比，明确告知您两组数据是否存在显著性差异，杜绝“假改善”。
分布拟合与非正态分析
Distribution Fitting
还原真实世界，精准评估非正态数据。并非所有数据都服从完美的正态分布。针对寿命测试、平面度、杂质含量等偏态数据，强行使用 CPK 公式会导致严重的误判。
智能拟合：
系统内置 威布尔 (Weibull)、对数正态、指数 等多种分布模型，自动运行 Anderson-Darling 检验，为您推荐拟合度最高的分布曲线。
非正态 Ppk：
基于最佳拟合模型，重新计算准确的 Ppk 过程性能指数，确保在半导体、化工等复杂行业的分析准确性。
方差分析与 F 检验
ANOVA & F-Test
抽丝剥茧，在多重干扰中锁定变异源。当影响质量的因素超过两个（如对比 3 个班次、4 个模具的差异）时，简单的 T 检验已无能为力。
单因子方差分析 (One-Way ANOVA)：
快速识别多个组别之间的均值是否存在显著差异，生成均值主效应图。
F 检验 (方差齐性)：
在比较均值前，先验证两组数据的波动幅度（方差）是否一致。这对于判断设备精度稳定性尤为关键。
线性去势（Detrending），锁定宏观漂移
Linear detrending & FFT decomposition（基线与震荡分离引擎）
对应产品内的基线与震荡分离能力：在完整抽样窗口上对序列做一次多项式（线性）最小二乘拟合，把缓慢爬坡的「趋势主干」整段抽离，得到去趋势残差——先把宏观漂移剃掉，再看残差里是否仍藏有工位节拍式的周期成分。
显著趋势如何判定
引擎用整段索引跨度上的总漂移量（趋势线首尾高度差）与全序列样本标准差、均值尺度联合约束：只有漂移相对噪声与均值比例都足够大时，才认定「存在显著线性趋势」，避免把噪声误判成工艺中心偏移。
频域解构（FFT），捕捉微观震荡
对去趋势残差施加 Hanning 窗后做 FFT，在正频率（至 Nyquist 0.5）上选取幅度最强的至多 3 个主频分量；对每个分量给出周期 T（以采样点序号为间隔）、振幅与相对中位数噪声底的SNR，用于判断是否存在有物理意义的周期震荡。
告警等级与出图
按「趋势 + 周期 / 仅趋势 / 仅周期 / 正常」等固定优先级输出规则码与告警等级（如 normal、warning、critical），并生成PNG：原始数据与线性趋势线、各主频分量波形、以及「趋势 + 主波叠加」与原始的合成对比——便于质量例会展示与留档。
适用与数据要求
与自相关与子组结构诊断一致，适用于单值及子组型（类型 1、2、7）；子组矩阵时可输出 Xbar、Flatten、StdDev 等多路结果，每路独立分析。单序列有效点少于 6 个或近似常数序列时，会返回明确状态码而非强行拟合。
自相关分析（ACF），理清因果牵连
ACF + FFT；子组多流（X̄ / Flatten / S）
对应产品内的自相关与子组结构诊断：在检测项目页对历史测量序列计算自相关函数（ACF），并结合FFT 幅度谱与（子组项目下的）多流分解，帮助区分缓慢漂移、高频抖动、周期性模式，以及子组间与子组内的结构差异。
看「昨天如何影响今天」
在多个滞后阶上估计自相关系数，并绘制经典Bartlett 型置信带（正态近似，约 ±1.96/√n）：冲出带的滞后即为「统计上显著」的相关；同时统计显著滞后个数、首个显著滞后，以及前几阶 ACF 是否整体为正等长程相关征兆，用于识别缓慢漂移形态。
子组型：三条流独立诊断
对二维子组矩阵拆成 Xbar（逐子组均值）、Flatten（按行优先展平的单序列）、StdDev（逐子组样本标准差）三条流，每条流各自执行 ACF 与 FFT，从「均值是否漂移」「组内位置/顺序效应」「离散度是否异常」三个角度交叉验证。
FFT 与规则分类
序列去均值后加 Hanning 窗做 FFT，提取主峰、幅度谱相对中位数噪声底的 SNR，与 ACF 特征按固定优先级归类（如缓慢漂移、高频抖动、周期成分、统计上近似独立稳定等），并返回结论 / 现象 / 建议三段式文案及嵌入 JSON 的 PNG 图（图中坐标与子图标题多为英文，便于对外交流）。
适用与 CPK 工具联动
支持计量型单值（类型 1）与固定 / 可变子组（类型 2、7）；计数型等其它类型会提示不支持。有效点过少（如 n < 10）或近似零方差时给出明确提示。在 CPK 工具页还可将当前表格解析出的一维或二维数据 POST 到诊断接口，无需先绑定检测项目即可复用同一套引擎。
即刻开启高性价比的企业级 Web SPC
斌果SPC 专注私有化与全厂互联：一次买断、不限用户数与点数，车间到实验室同一套浏览器即可落地判异、能力与看板。
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- 多种数据录入方式：在线手动录入、在线 Excel 导入、HTTP 接口同步、TCP 服务器模式、MQTT 模式、OPC 数据采集
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