GPC SCAN

Construction de modèles élaborés d’analyse GPC

GPC Scan, logiciel d’analyse de données de production, basé sur un algorithme statistique multivarié breveté. GPC Scan analyse vos données, affiche les résultats sur des écrans pré configurés et construit les modèles de contrôle pour la surveillance périodique (par GPC Scan) et pour la surveillance temps réel (GPC Guard).

Les principales fonctions de GPC Scan sont :

La collecte des données : base de données, fichiers, lien DDE, protocoles temps réel, bus de terrain…

La validation des données : gestion des valeurs manquantes et aberrantes, filtres.

La qualité des données : évaluation multicritères de la qualité des données, après collecte et dans toutes les phases d’analyse et de construction des modèles.

Les prétraitements des données : moyennes mobiles, traitements temporels, calculs simples ou complexes sur données brutes ; fonctions de suivi du point de fonctionnement :

  • Fonctions de base : +, -, *, / ; Log10, LogN, Expon, Carré et Racine Carrée.
  • Fonctions logiques : Sup et Inf, égal, non égal, And Or Not If.
  • Fonctions spéciales : Retard, Moyenne Mobile, Numérotation d’échantillons ou interne aux échantillons, fonction d’intégration…
  • Fonctions de suivi de point de fonctionnement :
    • Moyenne de phase : permet le centrage du modèle sur différentes phases d’un historique (maintenance par exemple) ; la variable « Phase » change d’état sur une observation (impulsion de début de phase).
    • Moyenne par attribut : permet le centrage du modèle sur différents produits fabriqués dans un même historique ; la variable « Produit » change d’état au changement du produit (état stable).

Note importante : tous ces prétraitements sont incorporés dans le modèle de contrôle, et donc traités et calculés en temps réel par GPC Guard ou en temps différé par GPC Report.

MSP/SPC univariée :

Cartes de Shewhart (mesures individuelles et moyennes d’échantillons), Sigma, EWMA, Cp Cpk, graphes 2D…

Maîtrise des anomalies :

Détection, classification et identification de groupes d’anomalies ; diagramme des variables sensibles orientant vers la cause racine. Production d’un modèle de détection et d’identification des anomalies en temps réel ; association de fichiers (images, sons…) à l’anomalie.

Maîtrise de la dispersion :

Évaluation des dispersions, identification des origines de la variabilité ordinaire, détermination des valeurs de décentrage. Production d’un modèle du comportement sous contrôle.

Fonction synoptique :

Insertion d’images sous un format standard et configuration des variables mesurées sur l’image pour former un synoptique dynamique, affichant les signatures d’anomalies et les profils d’observations.