Advanced Analyzer Matrix 

Voir les caractéristiques de l'ensemble du modèle

La matrice Advanced Analyzer vous permet de voir toutes vos mesures ou tolérances dans une seule matrice. Vous avez la possibilité de modifier les paramètres et les entrées, ainsi que de modifier les tolérances dans la matrice pour voir instantanément les modifications qui en résultent.

Avantages:

• Vue globale du modèle
• Personnaliser pour les sorties et le codage de couleur pour des critères spécifiques
• Apportez des modifications et consultez les résultats instantanés

Quality Optimizer

Réduire les coûts en augmentant les tolérances non critiques

Les optimisateurs déterminent les tolérances critiques et non critiques, puis augmentent les tolérances non critiques pour réduire les coûts de fabrication. C'est une bonne méthode pour prendre des tolérances générales à travers un modèle entier, et en les optimisant pour avoir des tolérances plus serrées sur les caractéristiques clés tandis que l'ouverture (augmentation) des tolérances sont des zones non critiques, tout simplement en appuyant sur un bouton. Vous n'êtes pas sûr de vouloir conserver les nouvelles tolérances? AAO ne met à jour votre modèle que lorsque vous sélectionnez le bouton Push to Model et que vous mettez à jour votre modèle.

Avantages:

• Réduire les coûts de fabrication
• Modifier les tolérances à travers le modèle reflétant les caractéristiques critiques
• Changez les tolérances dans votre modèle seulement quand vous voulez

Critical Tolerance Identifier

Identifier les tolérances essentielles à l'ajustement et à la fonction

Utilisez les calculs de simulation de Monte Carlo pour peser les mesures dans le modèle afin de déterminer le pourcentage de contribution au modèle global. Cela détermine vos mesures et tolérances les plus critiques, essentiellement vos plus grands contributeurs à la variation sur l'ensemble du modèle, plutôt que par rapport à une mesure spécifique.

Avantages:

• Trouver les plus grands contributeurs à la variation globale du modèle
• Utilisez différentes statistiques, Pp, Ppk, Cp, pour déterminer les critères
• Tirer parti des calculs précédents pas besoin de lancer de nouvelles simulations

Locator Sensitivity Analyzer

Testez et validez vos locators. Créez des motifs de localisation différents et simulez pour trouver le motif qui entraîne le moins de variation. Utilisez le mappage des couleurs pour déterminer rapidement les emplacements optimaux du localisateur.

Avantages:

• Validez vos locators
• Tester différents locators pour déterminer le meilleur choix
• Utilisez la cartographie des couleurs pour prendre rapidement des décisions