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支持多種數(shù)據(jù)庫
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為了解決SPC數(shù)據(jù)整合困難，復(fù)雜性增加，數(shù)據(jù)分散等問題，Hi SPC支持多種數(shù)據(jù)類型接入，包括結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和時(shí)序型數(shù)據(jù)庫，如ORACLE、DB2、MySQL、PostgreSQL、mongoDB和redis等
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對(duì)于各種數(shù)據(jù)庫，在Hi SPC上進(jìn)行簡單配置、選擇即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的SPC分析，無需進(jìn)行代碼開發(fā)，即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的接入和分析。并依據(jù)數(shù)據(jù)的采集時(shí)間，即可自動(dòng)生成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的SPC各項(xiàng)控制圖；
在線SPC
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Hi SPC支持離線分析，也支持在線實(shí)時(shí)分析；
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SPC離線分析，適用于對(duì)長周期的、大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；通過對(duì)不同統(tǒng)計(jì)維度的過程歷史性能的分析，可以在不同維度下識(shí)別過程中的潛在問題和趨勢(shì)，比如特定時(shí)間維度或者特定的批次維度進(jìn)行分析。
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SPC在線分析，適用于對(duì)正在運(yùn)行的過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋，其使用正在運(yùn)行的過程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來構(gòu)建控制圖，及時(shí)檢測(cè)和識(shí)別過程中的異常情況或不符合規(guī)范的情況，可以快速了解過程的變化，并采取即時(shí)干預(yù)措施以維持過程的穩(wěn)定性。
判異規(guī)則
判異規(guī)則，是SPC控制圖的裁判，我們常用的8大判異規(guī)則，是來自統(tǒng)計(jì)學(xué)中的正態(tài)分布而得到的一個(gè)判斷小概率事件是否發(fā)生規(guī)則。但因?yàn)樾袠I(yè)不同，很多時(shí)候，常用的8大判異規(guī)則無法滿足需求，我們需要一些更敏感的判異規(guī)則，就需要對(duì)判異規(guī)則進(jìn)行配置和修改。
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Hi SPC支持自定義不同的異常規(guī)則，或者在現(xiàn)有的判異規(guī)則上進(jìn)行修改，結(jié)合趨勢(shì)判定規(guī)則和區(qū)域判定規(guī)則進(jìn)行修改
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Hi SPC還支持多種判異規(guī)則的組合判定，當(dāng)數(shù)據(jù)同時(shí)滿足多種判異規(guī)則時(shí)，以不同的顏色來提醒。
