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工业问题解决的统计思维
在本视频中，我们展示了如何使用控制图生成器和金属零件例子。 对于这种情况，每小时生产五个连续零件的厚度。
首先，我们选择控制图生成器来自分析菜单下质量和流程.
我们拖动列厚度进入是拖放区。 自动创建一个单独的移动范围图。
如果我们的数据表中没有子组变量，我们可以使用设置子组大小顶部红色三角形下方的选项。
对于此示例，子组变量为小时. 我们拖放小时在范围图上创建 X-bar 和 R 图表厚度.
JMP 自动将每小时的测量值分组到子组中，并在两个图表上绘制子组平均值和范围。
总平均值和平均范围以及控制限和子组大小在“限制汇总”表中报告。
没有超出控制范围的点，但我们会测试特殊原因。 为此，我们右键单击图表并选择警告,测试， 和所有测试.
违规测试的分数被圈出并标有测试编号。 在这里，我们看到没有违反任何测试。 没有什么特殊原因。
要将图表更改为 X-bar 和 S 图表，我们将使用控制面板中的选项。
Points[1] 和 Limits[1] 下的选项指的是如何构建 X-bar 图表，Points[2] 和 Limits[2] 下的选项指的是范围图。
首先，我们将 Limits[1] 的 Sigma 从范围至标准差. X 条形图的控制限现在基于子组标准差，而不是子组范围。
接下来，在 Points[2] 下，我们将统计量从范围至标准差. 这会将底部图表的 Points 统计数据和 Sigma 更改为标准差.
该图表现在是 X-bar 和 S 图表。
我们点击完毕按钮关闭控制面板。
无论我们使用 X-bar 和 R 还是 X-bar 和 S 图表，我们都会得出关于该过程的相同结论。 工艺稳定，平均厚度高于百分之四十的目标水平。
