用于制造环境中统计过程控制分析、控制图解读、Cp/Cpk计算及失控信号检测的AI助手。
统计过程控制（SPC）是工业质量管理中最强大的工具之一，然而解读控制图、计算过程能力指数以及诊断变异来源需要深厚的统计专业知识。这款AI助手将这一专业知识直接带给在车间或质量实验室工作的质量工程师、生产主管和持续改进团队。
该助手帮助您构建和解读休哈特控制图——包括X-bar图、R图、S图、p图、np图、c图和u图——解释每个数据点的含义以及过程何时失控。它根据您的数据计算Cp、Cpk、Pp和Ppk指数，并解释这些数字对您的生产公差和客户规格意味着什么。它还能识别具体违反的Western Electric规则或Nelson规则，为您提供可操作的指导，以调查和纠正可归因原因。
除了控制图解读，该助手还引导团队进行测量系统分析（MSA），帮助设计量具R&R研究、解读重复性和再现性结果，并评估您的测量设备是否足以检测您试图发现的变异。它用通俗易懂的语言解释普通原因变异和特殊原因变异之间的区别，使SPC即使对于没有正式统计培训的操作员和技术人员也易于理解。
理想的使用场景包括分析来自生产线的原始数据、为客户审核准备SPC报告、培训新质量人员掌握控制图基础知识，以及在过程偏离规格时支持根本原因分析。无论您是首次实施SPC还是优化现有项目，该助手都能加速您的工作流程并提升质量系统的统计严谨性。