Au fil des ans, j'ai modifié mon discours sur les ascenseurs JMP - vous savez, le résumé de votre produit que vous pouvez dire pendant la brève durée d'un trajet en ascenseur.
Voici ma dernière: JMP est un logiciel informatique que les gens utilisent pour comprendre les informations et les modèles de ces informations. Il analyse les modèles d'informations, peut prédire les modèles futurs et affiche immédiatement des graphiques qui vous aident à comprendre, en un coup d'œil, ce qu'il a trouvé.
Donc, alors que j'explorais les options pour un nouveau graphique pour notre Maîtriser JMP webinaires, j'ai choisi ce rendu d'un graphe JMP, car il montre, d'une manière que presque tout le monde pourrait apprécier, le motif du résultat d'une prédiction. Ça montre:
- Une analyse de régression (la ligne bleue diagonale)
- Chaque catégorie d'information (triangle, cercle x, diamant)
- Une représentation graphique de l'incertitude sur les résultats de l'analyse de régression (les bandes bleues plus claires ombrées et arquées autour de la ligne bleue diagonale; elles nous aident à voir la plage où la ligne bleue diagonale pourrait réellement être)
Ainsi, sans déchiffrer aucun tableau de statistiques, à partir de ce simple graphique, tout le monde pouvait voir où étaient les observations pour chacune des catégories (triangle, cercle x, diamant). Et, en regardant l'augmentation de la ligne diagonale vers le coin supérieur droit, ils pouvaient voir où tomberait la prochaine observation.
Au cours des 35 dernières années, il a développé Logiciel JMP , John Sall, vice-président exécutif de SAS, a toujours souligné l'importance des graphiques et des graphiques pour afficher et interpréter les statistiques et les résultats statistiques.
Récemment, John a spécifiquement plaidé pour l'importance d'utiliser des résumés et des graphiques efficaces pour décrire le comportement des processus. Pour son papier, Caractérisation du processus de mise à l'échelle , il a reçu le 2019 Prix Søren Bisgaard . Le prix est décerné chaque année pour l'article publié dans Ingénierie de qualité qui est considéré comme ayant le plus grand potentiel pour faire progresser la pratique de l'amélioration de la qualité.
Dans le résumé de son article, John a écrit:
«Le but de l'analyse statistique est de produire des rapports pour dépeindre efficacement et efficacement le comportement des processus dans leur contexte. Lorsqu'il y a de nombreux processus à représenter, des résumés et des graphiques efficaces qui donnent une image fidèle de la santé des processus sont nécessaires. Les ingénieurs veulent commencer avec l'image globale, puis creuser dans les détails comme le justifient les résumés. Les ingénieurs veulent de bonnes analyses par défaut afin de ne pas avoir à passer du temps à prendre des décisions sur les méthodes et les détails à utiliser dans l'analyse. Un bon rapport donne un portrait compréhensible de ce que disent les données. »
Nous remercions John Sall, l'American Society for Quality, Ingénierie de qualité et Taylor et Francis pour nous avoir permis de partager cet article. Nous espérons que vous le lirez et verrez comment John décrit et donne des exemples d'utilisation de graphiques et de rapports JMP pour caractériser la conformité, les changements et la stabilité des processus.
La caractérisation du processus de montée en puissance est un manuscrit accepté d'un article publié par Taylor & Francis dans Quality Engineering, Volume 30, 2018, Numéro 1: Numéro spécial sur la cinquième conférence de recherche Stu Hunter le 7 décembre 2017. Disponible en ligne: https://doi.org/10.1080/08982112.2017.1361539
