筛选和控制制造过程
请参阅如何：
- 使用工艺稳定性和过程筛选帮助控制复杂的制造过程
- 随着时间的推移，筛选许多（1000+）过程变量的过程，以确定过程稳定性
- 导入多个文件和格式以进行流程分析
- 按四分位范围筛选异常值并酌情处理异常值
- 保存异常值清理脚本以供将来使用
- 筛选缺失值
- 使用过程筛选控制图检查质量趋势
- 解释稳定性指数以找到不太稳定的子组
- 识别有问题的区域并运行单独移动极差图来检查和识别可能的变化原因
- 确定过程能力
- 解释 4 象限过程性能图以比较和评估能力和稳定性组合
- 深入研究控制图以获取感兴趣的变量
- 筛选历史数据以查找最有可能影响您的流程的变量
- 使用模型驱动的多元控制图监控多个进程的参数
注意：问答从大约 18:40 开始贯穿整个视频。时间~30:50，您可以看到欧洲气象局（指数加权移动平均线）图表在 JMP 16 中进行了更新，包含更多交互性和功能。 EWMA 对于检测过程中的微小变化非常有用。
Exponentially Weighted Moving Averagae Charts are useful for detecting small process shiftsExponentially Weighted Moving Averagae Charts are useful for detecting small process shifts指数加权移动平均图对于检测小的过程变化非常有用
资源
- 博客JMP 16 中的过程筛选添加了 3 种功能的说明（单次启动 XBar 和 IMR 图表；能够对规格值进行着色和选择。能够更改 KSigma 以使警报测试更加敏感或不敏感）
质量和工艺工程
