CpkTools WebUI は、Excelファイルから手軽に工程能力解析を実施できる製造業の品質管理に適したツールです。
アップロードした Excel データから、解析対象列・行や上限・下限規格値を指定するだけで、最大値、最小値、平均値、標準偏差、Cp、Cpk（工程能力指数）、尖度、歪度などの統計量を瞬時に算出し、ヒストグラム、QQプロット、確率密度分布、X-bar管理図、I管理図、R管理図、MR管理図、s管理図などの多彩なグラフを自動生成します。
- 簡単操作: Excelファイルをアップロードして、解析対象と規格値を設定するだけ
- 多彩な自動解析: 統計量の計算とグラフ作成を瞬時に実施
- 検定に対応: F検定とT検定を簡単に実行可能
- 柔軟な出力形式: Excel出力と Web UI プレビューで結果確認が可能
- 豊富なサポート情報: 初心者でも安心の解説タブを完備
- 0.0.7 UI改善:解析結果サマリーをCpk値に応じた色分け表示に対応、操作ステップ番号の追加など 修正:S管理図 B4を正しい値に修正
- 0.0.6 機能追加:工程能力指数の区間推定に対応
- 0.0.5 機能追加:相関係数と散布図に対応,計算対象の列、行方向の切り替えに対応
以下は本ツールを実行した際の画面例と出力されるグラフです。
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- OS: Windows
- Python: Python 3.x
- 必要な Python ライブラリ: pandas, pyarrow, matplotlib, scipy, Pillow, gradio, numpy
Python をインストールしていない場合は、以下のリンクから最新の Python 3.x をダウンロードしてください。
※ インストール時に「Add Python to PATH」にチェックを入れることを推奨します。
本プロジェクトの最新リリースは GitHub Releases ページからダウンロードできます。
ダウンロードした ZIP ファイルを展開し、任意のフォルダ（例：D:\CpkTools-WebUI）に保存してください。
Git を使用してリポジトリを直接クローンすることも可能です。以下のコマンドをターミナルやコマンドプロンプトで実行してください。
git clone https://github.com/kotaooka/CpkTools-WebUI.git
既にリポジトリをクローン済みの場合、最新のアップデートはプロジェクトフォルダ内で以下のコマンドを実行することで取得できます。
git pull
解凍したプロジェクトフォルダ内にある setup.bat を実行します。
このバッチファイルは、プロジェクト専用の Python 仮想環境を作成し、必要なライブラリのインストールを自動で行います。
（お使いのネットワーク環境でプロキシ設定が必要な場合は、setup.bat に適宜プロキシ設定用の環境変数のコードを追加してください。）
setup.batの編集例
set HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
python -m venv venv
-以下略-
プロジェクトフォルダ内にある CpkTools-WebUI.bat を実行することで、アプリケーションが起動します。
実行後、ブラウザが自動的に開き、Gradio を用いたインターフェースが表示されます。
（お使いのネットワーク環境でプロキシ設定が必要な場合は、CpkTools-WebUI.bat に適宜プロキシ設定用の環境変数のコードを追加してください。）
CpkTools-WebUI.batの編集例
@echo off
set HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
rem Check if the virtual environment directory exists
-以下略-
- 「① Excelファイルのアップロード」ボックスに対象の Excel ファイル（
.xlsxまたは.xls）を選択します。 - Excelファイルの内容は1列を1群、もしくは1行を1群として扱います。
- 「② データ読み込み設定」で先頭行/列の扱いや計算方向（列/行）を設定すると、先頭5行がプレビュー表示されます。
- オプションとして「先頭行/先頭列をデータとして扱う」チェックボックスにより、Excel の先頭行/列も解析対象のデータとして読み込むことが可能です。
- 「③ 解析対象の選択」のドロップダウンから、解析対象となる列もしくは行を選択してください。
- 「④ 規格値の入力」テーブルに各解析対象の上限規格値・下限規格値を入力します。
- 上限・下限の両方を空欄にした対象は解析時にスキップされます（解析前に警告が表示されます）。
- 片側規格の場合は、使用しない側のみ空欄のままにしてください。
- すべての解析対象で同一の規格値を使用する場合は、「すべての対象の規格値を同じにする」チェックボックスを ON にすると、1 つめの規格値が自動的にコピーされます。
- サブグループサイズは、1 ～ 10 の範囲で設定可能です。
- 1 を選択すると、I 管理図および MR 管理図（個々のデータに基づく管理図）が生成されます。
- 2 以上 を選択すると、X-bar 管理図／R 管理図および十分なデータがある場合は s 管理図が生成されます。
- 「📈 出力グラフ設定」アコーディオンで出力するグラフの種類を個別に ON/OFF できます。
- 標準偏差の計算方法として「サンプル標準偏差」または「母集団標準偏差」から選択できます。
- 「⑥ 解析開始」の「解析開始」ボタンをクリックします。
- 解析後は「解析結果サマリー」に Cpk 値の色分けテーブルが表示されます。
- 緑：Cpk ≥ 1.33（良好）／ 黄：1.00 ≤ Cpk < 1.33（要注意）／ 赤：Cpk < 1.00（不良）
- 詳細なログは「計算ログ」テキストボックスで確認できます。
- 生成された Excel ファイルやグラフは
outputフォルダに保存され、ページ下部からダウンロードも可能です。 - ※ s 管理図に関しては、各サブグループで十分なデータ（2点以上）があるグループのみをプロットする仕組みにより、データ点数の不足によるエラーが回避されています。
- 出力されたグラフや Excel ファイルは、
outputフォルダに保存されます。 - Web UI 上の「Outputフォルダを開く」ボタンを利用すると、Windows のエクスプローラーで出力フォルダが自動的に開きます。
【提供形態】 本ソフトウェアは現状有姿（"as is"）で提供され、動作・正確性・有用性について一切保証しません。 使用により生じた損害（データ消失・誤動作・不具合等）について、作者および配布者は責任を負いません。
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このプロジェクトはいくつかのオープンソースライブラリを利用しています。以下の著作権情報にご注意ください
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pandas
Licensed under the BSD 3-Clause License.
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scipy
Licensed under the BSD License.
View the full license here. -
matplotlib
Licensed under a BSD-style license.
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pillow
Licensed under the Historical PIL License.
View details here. -
gradio
Licensed under the MIT License.
View the full license here. -
numpy
Licensed under the BSD License.
View the full license here.