多變量控製圖？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />當您在多變量控製圖上失去控制點時，他採取什麼步驟才能找到根本原因？
Re：多變量控製圖？在JMP中，我會做以下所有事情：
1。調用更改點檢測選項以查找“何時”移動的內容。變化點探測器只能及時發現第一次發生...但它是一個開始。
2。至於Karen的觀點，如果您的原始變量數量相當少，請嘗試使用多變量散點圖路徑。您也可以通過更改點檢測選項獲得此信息。
3。確保通過單擊/突出顯示將生成的各種圖表和圖形上的有趣點，在JMP報告和原始數據表之間使用JMP的交互式鏈接。這將幫助您找到那些有趣的觀察結果。
在JMP之外：
4。確保您讓過程知識專家了解過程的領域知識，並詢問探究性問題......“可能有什麼變化？”，“我們確切知道什麼並沒有改變？”，“我們應該有其他過程因素嗎？”看看提供提示？“，”是否有可疑的噪音/滋擾變量可能已經進入過程？“，”我們是否有可能觀察到測量系統的變化而不是真正的過程變化？......如果'不'我們怎麼知道？”對於經常在工業中我一直有點喜歡這個問題，因為人們經常盲目地將測量系統視為福音...並且測量系統沒有適當的過程監控......記住任何觀察到的過程/產品價值變化總是真實過程/產品變化和測量系統變化的總和。您要做的最後一件事是對測量系統變化做出反應。
Re：多變量控製圖？我會查看單個變量的單變量“控制”（即運行）圖表，但請記住，您可能找不到任何單一因素失控，因為失控可能是由於數據中的多變量結構。你可能需要進一步“挖掘”。我推薦Mason and Young的“多變量統計過程控制與工業應用”作為了解MVC的更多信息來源。這些書有一些數學，但也有相當多的例子。 您感興趣的是“分解T ^ 2信號”的命名。
Re：多變量控製圖？您是否嘗試製作進入多變量控製圖的所有變量的單變量控製圖，並查找趨勢，班次等。在每一個？然後，您應該能夠應用典型的根本原因分析方法。
