低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つけるやあ、
特定の欠陥率を維持するために、いくつかの要因が機能できる許容限界をどのように見つけるかは、だれでも知っています。ロバートからのこのビデオは、これらの要因の正規分布を仮定して、最小の欠陥率を達成するために最適な設定を見つける方法を実際に示しています。 私が探しているのは、この欠陥率を達成するために許容される最大変動をどのように決定するかです。
https://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/explorers/explorers-improving-your-processes-with-statistical-models-video/watch.html#formsuccess
過去の生産データを使用して製造プロセスの改善を特定する：
Rgrds
イルファン
再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つける自動化された手順はありません。 エンジニア/科学者はこのツールを使用してさまざまなシナリオを設定し、機能/欠陥を評価するという考え方です。 JMPは、ファクターレベルを制御することがどれほど簡単か難しいか、安いか高価かを知ることができません。
再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つける
ハイマーク、
これは私が現在行っている実験です。通常使用する方法は、欠陥ログ率を使用して要因の最適な設定を見つけることですが、各要因に最適なSDを探しています（例：この例では、通常のSIH4 SD = 12、プレスSD = 0.2、スペースSD=12です。 そして、私たちの要因のためにSDを厳しくすると、欠陥率はさらに減少する可能性があることを私たちは知っています。 したがって、私が探しているのは、4つの応答すべて（厚さ、エッチング、均一性、RI）の仕様制限を満たすために、これら3つの要素すべてに対して実行する必要があるSDです。
SDを「手動で」1つずつ調整して、0％の不良率を達成するためのSDを確認できることは知っていますが、これを行う自動化された方法はありますか
これが私の質問/問題を説明することを願っています
Rgrds
イルファン
再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つける私たちは「輪になって回っています」。 プロセス能力を維持する要因範囲を決定したいとあなたは私に言い続けます。 この分析の実行方法についてはすでに説明しました。 プロファイラーガイドの第8章を紹介しました。このガイドでは、シミュレーターの欠陥プロファイラーについて詳しく説明し、デモンストレーションを行っています。はっきりしないことは何ですか？ 何か分かりませんか？ あなたが抱えている具体的な問題は何ですか？
再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つける
ハイマーク、
私はプロファイラーの本のマニュアルを読んでいて、これに出くわしました。私が探しているのは、現在の応答仕様の制限で、私が使用する必要のある要因の制限は何ですか。失敗
Rgrds
イルファン
再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つける変動性は、あなたが持っていると思うコントロールによって定義されます。 シミュレーション後の機能分析により、この制御で十分かどうかが判断されます。 能力が低すぎる場合は、シミュレーターに戻って、シミュレーションを再度実行する前に、1つ以上の要因に対してより多くの制御（変動が少ない）を課すことを試みることができます。 動作する因子範囲に到達する前に、数回反復する必要がある場合があります。
私が提案したヘルプの章を読みましたか？
再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つけるハイマーク、
実際、すべての応答が仕様の制限内にあることを確認するために、ファクターの制限を決定したい場合、これを見つける方法はありますか？ シミュレーターから、因子の変動のタイプを実際に指定します。これは、正規分布、二項分布、またはその他の分布です。再：低い欠陥率を確保するための要因の許容限界を見つけるビデオは、予測プロファイラーを使用して、各応答に対して定義した望ましさを最大化する因子設定を取得する方法を示しています。 このツールには、現在の質問に対処するモンテカルロシミュレーターが組み込まれています。 固定する要素（常に目的の設定値を達成する）または変数を定義できます。 分布モデル（正規分布など）またはJMPスクリプト言語を使用したカスタム式を使用してバリエーションを定義できます。 変動の一部は応答に固有のものであり、因子レベルの変動によるものではありません。 このバリエーションは別途追加されます。
詳細と例については、「ヘルプ」>「ブック」>「プロファイラー」>「予測プロファイラー」を参照してください。
