BISNET中集成了大量优秀的分布模型识别、基于计算机能力(Machine Power)的算法、基于不同分析模型的指标统计和控制分析技术、基于大数据及现代化技术的统计分析技术和算法等，如变化分析等。

作为一家国际性的质量管理系统供应商，庫得克国际拥有一个国际性的研究团队从事质量管理理论、方法和应用的研究，其研究成果已被许多客户所使用并取得良好的效益。该项成果是庫得克国际对质量管理和质量管理信息化行业的一大贡献。

（5）过程相关性分析

多种因素在时间序列中的相互影响，引及新方法和新技术的意义及作用:

(1). 引入了分析问题和解决问题的新观点、新思路、新方法

(2). 现代统计工序控制(SPC)、质量改进、过程控制技术的进步

(3). 充分利用了计算机的强大计算和判断能力分析方法

(4). 能够真正发现和确认生产过程中的问题

(5). 能够充分利用使用者的经验和知识确认生产过程中的问题

(6). 没有不符合实际生产条件的理论假定

(7). 比任何已有的控制分析方法对变化更敏感

(8). 更容易理解、提供更有使用价值的信息

(9). 能够提供所有其它的统计分析方法不可能提供的多种重要信息

(10). 使产品质量和生产过程真正得到改善

(11). 能够真正帮助提高生产率、降低成本

变化分析与传统控制图的简单比较

在实际的生产过程中，人、机、料、环、法的一次变化反映到质量特性的变化通常是渐进的而不是突发性的(突发事件是不可控的)。如下图所示，过程中发生两次改变后，质量特性发生偏移但只有一个点在控制图中失控。依据控制图理论，应在失控点处查找导致失控的原因——但事实是在失控点附近没有任何因素发生变化。

但是，利用变化分析，可以识别出过程在何时发生变化以及变化的幅度、趋以及对过程质量的影响程度等。

与传统的控制图只能说明出现异常，但不能提供任何其它可操作的信息不同。变化分析能够提供许多可供操作的重要信息，例如质量特性的实际水平与目标的偏离量、变化幅度、趋势及影响程度、变化的起止时段等。

传统的SPC方法在理论上存在缺陷，在应用中存在偏差——人们对SPC的期望以及SPC专业人员和软件公司所鼓吹的神奇效果通常是不可能达到的！许多公司的应用实践已证明，庫得克的变化分析方法是比传统SPC更有效、更有实用价值的方法和技术。

传统SPC方法在近些年的发展是所谓的SPD(统计过程诊断)。但是因为SPD是建立在传统的SPC理论和方法基础之上的，它不但未能克服传统的SPC理论本身存在的缺陷，而且还放大了SPC中存在的问题。因此即使在理论界，SPD也未得到认可，更遑论其实用价值了。

庫得克国际并不是要否定SPC或SPD的作用，但是只有正确地认识和使用它们，才能使投入获得回报，否则不但会造成损失，还会使人们产生错误的认识——因噎废食！