また、研究は実験計画法（DOE）マトリックスにも優れているため、エンジニアは異なるバッチや生産工程にわたって複数の品質特性を比較できます。これはプロセス変数と結果の関係を理解するうえで非常に重要です。たとえば、ACO データの傾向を分析することで、製造環境と製品品質との相関関係を正確に特定できるため、より適切な意思決定が可能になります。
データの視覚化と報告 はStudiesで合理化され、ユーザーがカスタムレポートを生成したり、データ分布を視覚化したり、管理限界を調整したりできる直感的なダッシュボードが提供されています。これにより、利害関係者は最新かつ実行可能な洞察にアクセスできるようになり、製造プロセスの継続的な改善が促進されます。
研究は柔軟性が高く、ユーザーは製造プロセスにとって重要なあらゆる指標を追跡および分析できます。それがそうであるかどうか 気孔率、 寸法精度、または 比較分析 コンポーネント間では、プラットフォームは最も複雑なデータセットも評価するための包括的なツールを提供します。エンジニアは、さまざまな属性をシームレスに測定して比較することで、製品の品質、一貫性、全体的なパフォーマンスの向上につながるインサイトを発見できます。この汎用性により、Studies は生産のあらゆる側面を管理し続けるための不可欠なソリューションとなっています。
