数据分析软件“DPI操作评估工具”，可以在现场轻松使用，解决产品质量变化的问题。通过统一、可视化原材料、设备和工艺趋势数据以及产品质量数据，可以分析导致产品质量变化的因素。
案例研究
2020/8/7
新的DPI案例研究现已发布!
利用跨部门的畅所欲言式讨论*和DPI建立独特的问题解决方法
* 自发的头脑风暴式讨论，在这种讨论中，无论在组织中处于何种地位，每个人都可以坦率地发言，并与他人进行辩论。
版本信息
2022/4/6
DPI操作评估工具和DPI操作评估系统已经发布！(R2.04)
2021/4/21
DPI操作评估工具和DPI操作评估系统已正式发布！(R2.02.10)
目录
- 制造业数据利用的挑战
- 制造数据分析软件“DPI操作评估工具”
- DPI操作评估工具的详细功能
- 介绍DPI的相关服务
- 客户反馈
- 相关信息
制造业数据利用的挑战
数据利用在质量稳定方面未能成功的原因
大多数情况下，质量稳定问题的主要原因涉及多个相关部门的多种因素。为了采取对策，有必要深入探究其原因。为了深入研究原因，必须从现场知识和数据的角度采取方法。换句话说，我们需要整合制造工程师的经验和数据分析。
质量稳定没有取得令人满意效果的原因之一是多个相关部门之间缺乏现场知识的配合，以及数据科学家和通用分析工具与制造现场的融合不佳。
横河电机的建议
为了解决这些问题，横河电机提供了专门的制造分析工具和针对制造现场的实用数据分析培训。对于制造现场的质量问题，我们可以期望通过结合制造工程师的知识和经验、动手数据分析培训和专门的制造分析工具，实现以前难以实现的“令人满意的结果”。
在本页中，我们将介绍用于制造的专用分析工具“DPI操作评估工具”。
制造数据分析软件“DPI操作评估工具”
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制造专用分析工具“DPI操作评估工具”可以做什么？
答案是“能够从现场知识中产生新知识”。例如，假设一位资深工程师知道“压力应该逐渐增加”。然而，用这样的话来说，很难持续地传递技术。因此，应使用DPI操作评估工具定量表达这一发现。具体来说，量化压力的上升斜率，并研究与质量值的关系。如果明确压力上升的斜率如何影响质量值，现场的工程师将能够分享这些知识。由于指数是根据工程师在现场的知识创建的，因此很容易从现场的工程师那里获得满足感，并且可以顺利地用作新的管理点。
DPI操作评估工具可以将隐性知识（例如个人知识、未记录的诀窍和经验丰富的直觉）发展为正式知识，可以使用数据分析，让现场的每个人共享和使用，并快速完成现场的改进周期。
DPI操作评估工具的详细功能
可以看到4M条件对质量值的影响！
在制造现场，4M*DATA（数据）通常存在于多个部门中，并单独管理。但为了有效地进行数据分析，用户需要一起查看这些数据，而不是单独查看。DPI允许简单地将4M数据和质量数据链接在一起。
*4M：材料、机器、人、方法
可以知道趋势的变动如何影响质量！
制造现场有大量的趋势数据。很多人想要链接并分析质量数据、4M数据和趋势数据，但这需要时间和精力。DPI允许通过各种制造数据分析变化并相互关联。
在这里，操作的波动出现在趋势数据的波形中。然而，即使我们想要比较、分析波形变化，也不容易从趋势数据中量化波形特征。使用DPI，用户可以轻松地从趋势数据中提取波形特征值。
4M之间的差异 ⇔ 质量 ⇔ 每个操作条件的趋势关系是可见的！
在制造现场，不可能以相同的方式比较所有批次。这是因为存在各种变化和事件，例如品牌变化、产量变化和设备清洁。DPI同时显示所有参数的直方图、散点图和控制图。它还可以快速方便地可视化所有操作条件。
借助于机器学习，可以涵盖数据中的所有差异！
在制造现场，通常多个参数关系会影响质量，但人们一般可以看到最多3或4个维度的图形。然而，即使把一切都留给人工智能和机器学习，用户也会得到不考虑工作场所特定操作条件和限制的答案。DPI使用基于现场知识的机器学习，为人们忽略的参数提供建议。此外，用户还可以为PQCDS*创建4M管理指标。
*PQCDS：生产效率、质量、成本、交付、制造安全
介绍DPI的相关服务
入门培训研讨会——顺畅的现场介绍！首先，让我们了解DPI操作评估工具的基础知识！——假设验证研讨会——让我们使用现场知识进行数据分析！使用WS学习框架！——
客户反馈
- 即使在繁忙的场所也可以使用！这样很好，因为我想开始使用数据。（负责功能化学和质量控制）
- 我正在使用某个软件进行分析，但是使用DPI，时间可以节省1/10以上。（钢铁/制造）
- 使用DPI的可视化功能解决了多年未解决的问题。（负责化学和质量控制）
- 现在我们已经学习了分析的流程，下次就可以自行改进了。（食品/制造）
- 我们前辈的知识已经被量化了。几个相关部门的知识相互关联了。（化学/制造）
- 我能和其他部门一起工作真是太好了。这也是了解现场真实情况的好机会。（负责化学/研发）
相关信息
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