Comment identifier la cause de la diminution d'un attribut de qualité produit?Je suis un nouvel utilisateur de JMP et j'aimerais savoir quels facteurs sont à l'origine de la diminution d'un attribut de qualité. L'attribut de qualité est normalement affecté par différentes variables, y compris la composition des sources de matières premières (par exemple 70% A et 30% B, ou 30% A, 40% B et 30% C, etc.) et certaines variables de processus. Quel type d'analyse dans JMP puis-je effectuer pour ce cas? Je vous remercie.AnalytiqueGraphiqueAutreRe: Comment identifier la cause de la diminution d'un attribut de qualité produit?Tout d'abord, certaines méthodes ne sont disponibles que dans la version JMP Pro du logiciel.
Deuxièmement, certaines des méthodes dépendent du type de modélisation de la réponse et des variables prédictives, bien que ce ne soit généralement pas une limitation.
En supposant que vous disposez d'un ensemble de données avec des observations sur toutes ces variables, il existe de nombreuses approches que vous pouvez utiliser. JMP est très interactif. La fonction de liaison dynamique est un moyen simple d'explorer les facteurs potentiels. Lorsque vous sélectionnez des observations dans le tableau de données, elles sont mises en surbrillance dans chaque plateforme ouverte. Cette méthode peut être développée en utilisant un filtre de lignes> de données. Vous pouvez sélectionner les niveaux de réponse qui sont importants pour vous et voir si la sélection a une distribution significative dans les autres variables.
Vous pouvez utiliser une matrice de nuages de points pour explorer les relations potentielles à deux variables.
Vous pouvez utiliser une analyse de régression de différents types pour déterminer si les variables sont liées d'une manière ou d'une autre.
Vous pouvez utiliser le partitionnement récursif pour évaluer les contributions de chaque variable.
Il existe une plate-forme de dépistage des prédicteurs conçue pour vous aider dans cette tâche spécifique.
Nous proposons des formations sur ce sujet même. Le cours s'appelle Recherche de prédicteurs importants . Un cours public est prévu prochainement.
Re: Comment identifier la cause de la diminution d'un attribut de qualité produit?Bienvenue dans la communauté des utilisateurs JMP! Vous trouverez JMP incroyablement utile pour aider à comprendre les relations à la fois graphiquement et quantitativement. Votre situation, cependant, nécessite plus qu'une simple analyse de données et plus que quelques réflexions dans un forum communautaire. Vous voudrez peut-être explorer certains des didacticiels en ligne proposés pour mieux comprendre. La plate-forme la plus généralement utile sera probablement la plate-forme Fit Model.
Voici quelques-unes de mes réflexions:
1. Votre parcours pour comprendre les relations causales peut être plus efficace si vous suivez une méthode scientifique. C'est une itération continue (induction-déduction). Commencez par des hypothèses (enracinées dans les sciences) sur les variables (x) qui, selon vous, affectent l'attribut de qualité.
2. Demandez comment vous mesurez l'attribut de qualité (Y). La mesure est-elle une mesure continue (qui sera beaucoup plus efficace qu'une réponse catégorielle)? Y a-t-il plus d'un Y pour décrire le «produit»? Le processus de mesure a-t-il été étudié? Dans quelle mesure avez-vous confiance dans le système de mesure?
3. Tenez compte de la source de données (quelles données sont disponibles?, De quelles données avez-vous besoin pour mieux comprendre vos hypothèses?) P. Ex.
- Historique ou observationnel: Dans ce cas, nous pourrions essayer une sorte de procédure de régression pour rechercher des indices.
- Échantillonnage dirigé: dans ce cas, nous échantillonnons spécifiquement pour séparer et attribuer les sources de variabilité ainsi que pour vérifier la stabilité
- Expérimentation: Dans ce cas, nous accélérons l'apprentissage en manipulant les x (liés à vos hypothèses) et étudions les relations entre les conditions de bruit changeantes.
JMP aidera à l'analyse des données, mais il est important de garder à l'esprit:
Les informations révélées, t il questions auxquelles on peut répondre, les mesures appropriées à prendre, la confiance dans l'extrapolation des résultats, les outils que vous utilisez pour l'analyse TOUS entièrement dépendants sur la façon dont les données ont été acquises.
