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DataLyzer provides informational whitepapers to promote or highlight the features of a solution, product or service.

How to integrate FMEA, Control Planning, SPC and CAPA

Dieses White paper zeigt, wie Sie ein funktionierendes Qualitätssystem implementieren können, bei dem die Techniken zusammenkommen.

Short run SPC

Die kurzfristige statistische Prozesskontrolle, die häufig als Nominale, Ziel- oder DNOM-Diagramme oder Z-Diagramme bezeichnet wird, wird als Lösung für Hersteller mit einer Umgebung mit hohem Mischvolumen und geringem Volumen angesehen. In diesem Artikel werden wir zeigen, dass es in viel mehr Umgebungen verwendet werden sollte, und wir zeigen auch, wie dies mit DataLyzer Qualis 4.0 einfach realisiert werden kann.

SPC and SQC integrated

Dieses White paper erklärt, wie Sie SPC und SQC in einer Organisation kombinieren können, um das Beste aus beiden Welten zu bekommen.

Integrating SPC, OEE and TPM

Dieses White paper zeigt, wie Sie die beiden kontinuierlichen Verbesserungsmethoden integrieren können.

Big data and Statistical Process Control

Dieses Whitepaper zeigt, wie die statistische Prozesskontrolle in Kombination mit großen Daten angewendet werden soll.

APQP: Ballooning Control Plan SPC

Dieses White paper zeigt, wie Sie die Designergebnisse mit der Qualitätsplanung und dem Qualitätsabwicklungsprozess integrieren können.

Process Capability Indices

Es gibt eine Menge Verwirrung über die Verwendung von Cp, Cpk, Pp und Ppk. Dieses weiße Papier versucht, einige der Verwirrung zu entfernen und zeigt die Macht der Verwendung der Indizes Cp, Cpk und Ppk gleichzeitig.

Managing Control Limits

In diesem White paper wird beschrieben, wie Sie bei der Implementierung von SPC die Kontrollgrenzen festlegen, um sicherzustellen, dass die Organisation die Anzahl der Kontrollen verarbeiten kann.

Recalculating the Control Limits

Dieses White paper empfiehlt die Verwendung von zwei neuen Indizes, um einen schnellen und effektiven Vergleich zwischen historisch festgelegten Grenzen und dem aktuellen Prozess zu ermöglichen.

Using Control Charts for Quality Improvement

Dieses White paper zeigt, wie SPC (Control Charts) als Werkzeug zur Unterstützung der Prozessverbesserung genutzt werden kann.

Importance of the Range Chart

Während der SPC-Implementierung wird oftmals zu viel Wert auf die Verwendung der Durchschnittlichen Chart gelegt. Dieses White paper erklärt Fehler in diesem Bereich und gibt Empfehlungen, wie man diese Fehler zu verhindern.

Parallel Processes and SPC

Dieses White paper beschreibt, welche Themen bei der Implementierung von SPC in Prozessen wichtig sind, bei denen Sie parallele Teilprozesse wie mehrere Hohlräume, Mehrfachspuren usw. haben.

Tracking and Tracing

In diesem White paper wird erklärt, wie Sie das vollständige Tracking und Tracing implementieren können und wie Sie DataLyzer verwenden können, um schnell Ursachen der Variation zu analysieren.

Reject reduction by analysis of process data

In diesem White paper zeigen wir, wie fortgeschrittene Analysen verwendet werden können, um Daten zu analysieren, die von DataLyzer gesammelt wurden.

CMM Data acquisition and Chart creation

In diesem White paper zeigen wir, wie ein CMM in das SPC DataLyzer Netzwerk integriert werden kann.

Defects prevention for the Aerospace industry

In diesem Whitepaper beleuchten wir, wie der Zero Defects-Ansatz in der Aerospace-Lieferkette immer mehr genutzt wird und wie DataLyzer diese Implementierung unterstützt

Big data, OEE and SPC

In this whitepaper we show how Big data, OEE and SPC are seamlessly integrated in DataLyzer.

Automatic SPC import

In this whitepaper we show the challenges with automatic import of data into an SPC software solution and these challenges are solved in DataLyzer.

SPC 4.0

In this whitepaper we show that applying SPC in modern industry requires a different approach how to set control limits. 3 sigma limits should not be applied in most situations

Integrating AI and Machine Learning in Process Control

Artificial Intelligence and Machine Learning (Further abbreviated as AI) are buzzwords that are raising a lot of interest in manufacturing. Applying AI is not easy and should not be taken lightly. In this whitepaper, we will explain how you can take the first steps in AI and what the prerequisites to applying AI are.

Cost of quality

This white paper aims to provide an overview into the Cost of Quality and to discuss ways to control the cost of quality.

SPC in Crystalline PV module manufacturing

In diesem White paper erklären wir, wie Sie von der Implementierung von DataLyzer Spectrum profitieren können. Bitte senden Sie uns eine E-Mail, wenn Sie dieses White paper erhalten möchten.