Купить SigmaXL

На страницу:
Сортировка:

SigmaXL – мощное программное обеспечение для статистического анализа и управления качеством. Наши решения предоставляют широкий набор инструментов для проведения статистических исследований, анализа данных и управления процессами качества. С SigmaXL вы можете проводить статистический анализ, выявлять тенденции, находить отклонения и улучшать процессы в организации. Наше программное обеспечение просто в использовании и имеет мощные функции, которые помогают вам сделать обоснованные решения по улучшению качества. Выберите SigmaXL и откройте потенциал ваших данных.

SigmaXL Version 8.1 Single License
В наличии

11661 грн з ПДВ

SigmaXL Version 8.1 Single License
Купить SigmaXL

Компания SigmaXL Inc., основанная в 1998 году, является ведущим поставщиком удобных пользовательских надстроек Excel для графических и статистических инструментов Lean Six Sigma и моделирования по методу Монте-Карло. SigmaXL имеет более 100 000 пользователей в более чем 180 странах. Среди клиентов такие лидеры рынка как DHL, FedEx, Hanes, Motorola, NASA, Shell, Sonoco, Southwest Airlines и Tyson Foods. Программное обеспечение SigmaXL используется также многочисленными колледжами, университетами и государственными учреждениями.

Наш флагманский продукт, SigmaXL®, был разработан с нуля как экономически эффективный, мощный, но простой в использовании инструмент, позволяющий пользователям измерять, анализировать, улучшать и контролировать свои услуги, транзакции и производственные процессы. В дополнение к уже знакомому Microsoft Excel, SigmaXL® идеально подходит для обучения и применения Lean Six Sigma или для использования в курсе статистики в колледже.

DiscoverSim™ позволяет количественно оценить риск с помощью моделирования Монте-Карло и минимизировать риск с помощью глобальной оптимизации. Бизнес решения часто основываются на предположениях с однобальной оценкой или средним значением, что приводит к неожиданным результатам. DiscoverSim™ позволяет моделировать неопределенность входящих данных, чтобы вы знали, чего ожидать от своих исходных данных.