Workshops, die darauf ausgelegt sind, Sie mit den Werkzeugen auszustatten, die Sie zum Erlernen der Grundlagen benötigen, und die vier Hauptbereiche abdecken: Datenmanagement, Grundlagenstatistik, Qualitätsmethoden und Versuchsplanung.
Workshop 1: Datenmanagement
Arbeiten mit Daten
Bei jedem Analyseproblem verbringen Sie die meiste Zeit damit, die Daten für die Analyse vorzubereiten. JMP vereinfacht diesen Prozess mit leistungsstarken Datenbearbeitungsfunktionen. Erfahren Sie, wie Sie Daten verwalten, um jede Analyseherausforderung zu meistern.
Dateien öffnen (Datei > Öffnen)
Mehrere importieren (Datei > Mehrere importieren)
Tabellen verbinden (Tabellen > Verketten)
Daten transponieren (Tabellen > Transponieren)
Daten neu kodieren (Spalten > Neu kodieren)
Formeln erstellen (Spalten > Formel)
Berichte speichern (Datei > Speichern unter)
Journaldateien (Datei > Speichern unter)
Berichte veröffentlichen (Datei > Veröffentlichen)
Dashboards erstellen (Fenster > Kombinieren)
Projektdateien (Fenster > Verschieben nach)
Graph Builder
JMP erstellt spezielle Grafiken und Plots mit unterstützenden Tabellen, Statistiken und Karten. Die Drag-and-Drop-Oberfläche ist intuitiv, ermöglicht einen schnellen Einstieg und bietet Ihnen eine Multifunktionsleiste mit Optionen zur Auswahl alternativer Diagrammtypen. Mit erweiterten Funktionen können Sie Format und Erscheinungsbild steuern, um überzeugende Visualisierungen zu erstellen.
Hybrider Kraftstoffverbrauch (Hilfe> Beispieldatenbibliothek)
Zeilenmarkierungen (Zeile> Markierungen)
Diagramm-Builder-Dialog (Diagramm> Diagramm-Builder)
Diagrammtypen (Graph Builder > Kontinuierlich vs. kategorisch)
Jitter-Limit (Graph Builder > Punkte)
Zusammenfassungsstatistik (Balken > Mittelwert)
Beschriftungen formatieren (Beschriftung auswählen > Schriftart mit der rechten Maustaste klicken)
Achse formatieren (Achse auswählen > Doppelklick)
Diagramm kopieren (Extras > Auswahl)
Workshop 2: Grundlegende Statistiken
Statistische Methoden
Heute ist Statistik eines der am schnellsten wachsenden Themen und ein echtes Unterscheidungsmerkmal und Wertversprechen für Unternehmen. Wir verwenden dieses pharmazeutische Szenario, um einige gängige statistische Methoden zu skizzieren, die in den Gesundheits- und Biowissenschaften verwendet werden.
Szenario: Ein Pharmaunternehmen entwickelt ein neues Medikament zur Behandlung der Auswirkungen von Cholesterin. Wir haben eine Gruppe von Patienten; Einige nehmen eine Cholesterinbehandlung ein, andere gehören zur Kontrollgruppe. Der Forschungsmanager sammelt Patientendaten und möchte verstehen, ob es signifikante Beziehungen zwischen Variablen gibt.
Verteilungen
Hypothesentest
Lineare Regression
Multivariate Regression
Logistische Regression
Probenahmepläne
Visuelle Analyse
JMP ist das perfekte Tool zum Erkunden von Daten. Unabhängig davon, ob Sie nach Beziehungen, Mustern oder Ausreißern suchen, erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten betrachten, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen durch:
Text-Explorer
Geografische Karten
Tabellenverbesserungen
Blasenplot
Berichte veröffentlichen und teilen
Workshop 3: Qualitätsmethoden
Prozessvalidierung
Unter Prozessvalidierung versteht man die Feststellung durch objektive Beweise, dass ein Prozess konsistent ein Ergebnis oder Produkt hervorbringt, das vorgegebene Anforderungen erfüllt.
Szenario: Eine multinationale Produktionsanlage wird vom technischen Leiter geleitet. Um sicherzustellen, dass die Produktion stabil und unter Kontrolle ist, sammelt der Manager Prozessdaten für drei qualitätskritische Parameter Zeit, Temperatur und Druck und ...
- möchte die Verteilung der Daten verstehen
- entscheiden, ob die kritischen Parameter im Soll liegen,
- feststellen, ob der Prozess stabil und unter Kontrolle ist,
- nachweisen, dass die Parameter innerhalb der Spezifikation liegen, und
- Entwerfen Sie ein Experiment zur Modellierung von Eingabe- und Ausgabevariablen
und optimieren Sie die Prozesseinstellungen, um die Siegelfestigkeit zu maximieren.
Zuverlässigkeitstechnik
Zuverlässigkeit ist definiert als die Wahrscheinlichkeit, dass ein Produkt seine Funktion über einen bestimmten Zeitraum/Zyklen unter bestimmten Bedingungen ausreichend erfüllt.
Szenario: Eine multinationale Öl- und Gasproduktionsanlage wird vom Site Engineering Manager verwaltet. Zwei neue Pumpenkonstruktionen werden derzeit auf ihre Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit untersucht. Der Site-Engineering-Manager führt einen Lebensdauertest durch, sammelt die Zeit- und Ausfalldaten und möchte dann ...
- die Verteilung der Lebensdaten verstehen
- Vergleichen Sie die Verteilungen der beiden Designs.
- die Produktzuverlässigkeit während der Garantiezeit einschätzen,
- Bestimmen Sie, welches Design die geringste Ausfallwahrscheinlichkeit aufweist
- Bestimmen Sie eine geeignete Stichprobengröße für die Durchführung einer Folgestudie.
Prozessverbesserung
Bei der Qualitätskontrolle geht es um Methoden, Messung und Verwaltung. Es geht darum, Probleme aufzudecken und mit den richtigen Techniken zur richtigen Zeit Lösungen zu finden, um die Dinge zu verbessern.
Kaoru Ishikawa lehrte Qualitätssysteme in Japan und förderte das Qualitätsmanagement. Er glaubte, dass die meisten Probleme direkt durch den Einsatz der sieben grundlegenden Qualitätswerkzeuge gelöst werden könnten.
- Histogramm
- Scheckblatt
- Pareto-Diagramm
- Ursache und Wirkung
- Schichtung
- Streudiagramm
- Kontrollkarten
Workshop 4: Versuchsplanung
Maßgefertigtes Design
Nutzen Sie die Custom-Design-Plattform, um optimale Designs zu erstellen, die speziell auf Ihre spezifische experimentelle Umgebung zugeschnitten sind. Die Custom Design-Plattform erstellt eine Vielzahl von Designtypen, darunter: Screening, Response Surface, Mixture, Random Block und Split Plots.
Ihr Arbeitgeber ist ein lokaler mittelgroßer Kaffeeröster. Sie müssen sich mit der Stärke individuell gebrühter 12-Unzen-Tassen Kaffee befassen. Ihr Ziel besteht darin, herauszufinden, welche Faktoren einen Einfluss auf die Kaffeestärke haben, und optimale Einstellungen für diese Faktoren zu finden.
Vollfaktorielles Design
Ein vollfaktorielles Design definiert ein Experiment, bei dem Versuche mit allen möglichen Kombinationen von Faktoreinstellungen durchgeführt werden. Ein vollfaktorielles Design ermöglicht die Schätzung aller möglichen Wechselwirkungen.
Bei einem vollfaktoriellen Versuchsplan führen Sie einen Versuchsdurchlauf bei jeder Kombination der Faktorstufen durch. Die Stichprobengröße ist das Produkt der Anzahl der Stufen der Faktoren. Erstellen Sie in diesem Beispiel einen vollfaktoriellen Entwurf, um die Auswirkungen von fünf zweistufigen Faktoren (Zufuhrrate, Katalysator, Rührrate, Temperatur und Konzentration) auf die Ausbeute eines Reaktors zu untersuchen. Da es fünf Faktoren auf jeweils zwei Ebenen gibt, umfasst der vollständige faktorielle Entwurf mindestens 2^5 Faktorial = 2x2x2x2x2 = 32 Läufe.
Mischungsdesign
Verwenden Sie die Plattform „Mixture Design“, um Experimente mit Faktoren zu erstellen, die Bestandteile einer Mischung sind. Bei Mischungsexperimenten ist der Wert eines Faktors sein Anteil an der Mischung, der zwischen null und eins liegt. Bei Mischungsexperimenten gibt es drei oder mehr Faktoren, wobei die Summe der Faktoranteile eins (100 %) beträgt. Mischungsexperimente unterscheiden sich von anderen Experimenttypen dadurch, dass Sie Faktoren nicht unabhängig voneinander variieren können. Wenn Sie den Anteil eines Faktors ändern, muss sich auch der Anteil eines oder mehrerer anderer Faktoren ändern.
Ein ternäres Diagramm ist eine zweidimensionale Darstellung von drei Mischungskomponenten, deren Summe eine Konstante ergibt. Das Diagramm ist ein gleichseitiges Dreieck mit einer Kante für jede Komponente. Simplex-Schwerpunktdesign...
