Une entreprise coulait des milliers de composants complexes chaque année et le taux de défauts dépassait les 10 %. Le coût de ce taux de rebut élevé était insoutenable : millions de dollars par an. En outre, il y a eu un coût important en termes de perte de ventes et de crédibilité en raison de l'augmentation du nombre de clients. demande des clients qu'ils ne pourraient fournir. Faire appel à des consultants en « big data » n’a pas résolu le problème.
La solution consistait à mettre les outils d’analyse de données entre les mains des ingénieurs. La combinaison de la connaissance du domaine et de l'analyse avancée des données leur a permis de comprendre rapidement les causes des défauts et de travailler avec les fournisseurs pour réduire le taux de rebut.
Le résultat a été une crédibilité accrue pour les ingénieurs et l'installation, une réduction des coûts et une augmentation des revenus.
Les diapositives de l'étude de cas ainsi que le tableau de données (simulé) JMP sont joints. Remarque : certains des scripts du tableau de données sont destinés à des analyses avancées qui ne s'exécuteront que dans JMP Pro.
