Rob Lievense在20Sep20舉行了技術演講網絡研討會，篩选和控制製造過程以加快過程改進。 您可以在下面找到有關後續活動資源的建議，以便在活動結束後與與會者和潛在客戶分享。 這些資產是在對所有內容來源（包括白皮書，網絡研討會，博客，STIPS模塊，JMP On Air劇集和許多其他來源）進行深入審查之後選擇的。 鼓勵您的聯繫人查看這些其他資產，以獲取有關JMP功能的更多信息，並推進事後銷售工作。
如有任何疑問，請與我聯繫。
（你可以找到這裡所有過去的資源建議）
謝謝
拉里
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的資源建議篩选和控制製造過程以加快過程改進
（4星）跟踪和趨勢化製造指標，掌握JMP網絡研討會
拜倫·溫格（Byron Wingerd）演示瞭如何部署JMP的交互式質量和SPC功能，以識別隨時間變化的常規（常見原因）和異常（特殊原因）過程變化。點播網絡研討會將向與會者展示如何使用JMP來幫助確定過程是否穩定和可預測以及如何跟踪調整異常變化的影響。 製造人群感興趣的其他主題包括這些主題：根據規範評估過程性能；使用控製圖；建立，過濾和加載控制限制；並隨著時間的推移監視過程變化，穩定性和成本。 這些都是希望改善製造工藝的工程師的重要主題。
（4星）使用統計過程控制來改進和監視過程，從技術上講網絡研討會
該點播網絡研討會討論了統計過程控制（SPC）及其如何幫助改進和穩定您的過程。 SPC有用地將常見原因和特殊原因分開，以協助進行過程分析，包括問題調查，失控條件和持續的穩定性監視。 包括有關何時使用SPC，從哪裡開始以及最佳實踐的討論。 該網絡研討會還包括一個案例研究，以展示乙醇生產廠如何成功實施SPC來限制批次間的差異。
（4星）質量方法模塊，解決工業問題的統計思維
這是後續跟進和重點介紹的好資源STIPS作為更全面的工具/資源。 該特定模塊引入了用於量化，控制和減少產品，服務或過程中的差異的工具。 還討論了常用和特殊條款的變化以及如何使用統計過程控製圖確定過程是否穩定和可預測。 還重點介紹了用於診斷性能問題的工具以及如何研究和量化度量變化來源的方法，以確保系統能夠分辨出優劣產品之間的差異。
（3星）傳統和新質量工藝改進，分析性網絡研討會
安妮·米爾利（Anne Milley）採訪了這個未完成的資產的獲獎作家和顧問Jose和Brenda Ramirez。 該網絡研討會包含一些高層對話和概念，但演講者還介紹了JMP的實際應用，測量系統分析。 拉米雷斯（Ramirez）還討論了傳統的質量技術（如何在分析和數據可視化方面取得最新進展時）如何幫助獲得有關流程，產品和服務的新見解。
（3星）找出減少隱藏工廠所需的關鍵數據，從技術角度講網絡研討會
這次由Stan Higgins主持的網絡研討會。 他討論瞭如何確定可能損害您的製造過程或降低質量和效率的活動。 您將聽到與持續改進計劃相關的典型挑戰，以及為提高效率而應特別注意的指標。 希金斯（Higgins）分享了最佳實踐，以及如何創建既健壯又可重複的過程。 在他的演講之後，進行了案例研究，重點介紹了平板電腦的生產過程，以顯示實際操作中的過程改進。
（3星）監視和控制複雜的製造過程，掌握JMP網絡研討會
斯科特·懷斯（Scott Wise）的這次網絡研討會展示瞭如何監視和控制複雜的過程，隨著時間的推移篩選多個過程，檢測過程的變化以及進行和解釋非正常能力研究。 這些未使用的資產顯示了JMP的實際運行，並包括以下主題：控製圖生成器；分組非正常能力研究；多種能力研究；指數加權移動平均線（EWMA）；穩定度：PPK；工藝篩選；和解釋結果。
（2星）龍扎，JMP客戶成功案例
這個新的客戶案例（09/20）重點介紹了醫療保健解決方案和疫苗的上市時間，但該討論確實與製造工藝的改進/優化有關，以縮短時間表。 具體來說，Lonza將DOE與其定制設計平台一起使用，並將交互式數據可視化功能與JMP結合使用。 故事記錄了團隊如何將產量提高近兩倍。
（2星）使用統計模型改善流程，白皮書
SAS的Malcolm Moore，Robert Anderson和Phil Kay的白皮書討論了統計建模，並提供了有用的製造案例研究。 論文包括最佳實踐，以充分利用統計建模的好處，以及如何以交互方式探索數據中的模式，建立重要變化模式的有用統計模型，以及如何與這些模型進行可視化交互以與同事溝通並推動關鍵的改進機會。
