履歴データに基づく製品返品率の目標設定私達は私達のプロダクトのそれぞれの毎月の返品率を追跡します。 毎年の収益目標を設定するのは常に困難です。私たちが来年の目標のために使うことを計画しているGuardbandsなら、私は設定に取り組んできました。 モンテカルロ分布を使用して、このプロセスに問題があることを知ってください。 他の方法について質問したいのですが、JMP ProflierとControl Chartsを試してみました。
データセットは通常このように見えますが、24か月の期間にわたってです。
1.25％、2.12％、0.28％、3.1％2.2％など....
実行可能性の原因の1つは各製品および製品ファミリーがとても異なっているということです。
何かアイデアや提案？
チャールズR.
履歴データに基づいて製品の返品率の目標を設定するですから、あなたが実際に行動を起こしたり開始したりするようなプロセスパフォーマンス測定基準の限界を設定しようとしているようです。確かに私にはプロセス監視アプローチ（管理図？）のように思えます…それから、データ収集、分析、会話、意思決定の組み合わせであるプロセス監視レジメンを整えています（そして、はい、「何もしない」ことが重要です）実行可能な決定オプション）、および合理性のための継続的な検証。'JMPで可能なこと'の見方として、私はあなたを助けるかもしれないいくつかのオンデマンドウェビナーを提案することができます：
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/evaluating-and-monitoring-your-process-using-msa-and-spc.html
上記のウェビナーの後半は、測定システムの評価の内容ではなく、あなたの問題にとって最も重要な部分です。
そしてこれは私の同僚から @Byron_JMP ：
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/tracking-and-trending-manufacturing-metrics.html
履歴データに基づいて製品の返品率の目標を設定するピーター、
とても良い入力 これまでは、製品の複雑さ（第1世代対第3世代）、信頼性指標、および過去の実績に基づいて目標を設定し、製品目標を収益に設定してきました。 また、Warrenty Cost Reserveで作業してきました。また、製品の耐用年数にわたって、特定の製品ファミリーに対して初期の製品変更がどのように影響しているのか。 いつも混乱することがわかった。
単に過去のデータを使用することは、目標とする目標またはある種の「ガードバンド」を特定するための可能性が高いアプローチです。これを超えると、EngineeringおよびManufの行動が促進されます。遠足に対処するためのチーム。製品が「立ち上げ」フェーズを終了して安定したら、目標の調整を計画します。 膨大な量の製品に基づいて、問題にフラグを立てるためのスクリーニング係数が必要です。これらの指標は、さまざまな製品チームのパフォーマンス指標にも使用されます。
履歴データに基づいて製品の返品率の目標を設定する私の経験では、あらゆるプロセスの「目標」は通常、プロセスデータ自体からではなく、外部の情報源から、通常は管理によってもたらされます。管理限界の設定、または時系列モデルの予測制限の設定に使用できる計算アルゴリズムは、数値になりますが、これを目標に変換できます。ビジネスプロセス監視における私の過去の経験は、プロセスではなく管理によって常に確立されるということであり、それは本質的なパフォーマンスです。これらの「目標」がなぜ必要なのか、また目標に対するプロセスのパフォーマンスがどのような行動や決定を推進するのかについて、洞察を提供できますか。
