24Sep20に、RobLievenseが技術的に話すウェビナーを発表します。より迅速なプロセス改善のための製造プロセスのスクリーニングと制御。 以下に、イベント後に参加者や見込み客と共有するためのフォローアップリソースの推奨事項を示します。 これらのアセットは、ホワイトペーパー、ウェビナー、ブログ、STIPSモジュール、JMP On Airエピソード、その他多くのソースを含むすべてのコンテンツソースを詳細に検討した後に選択されました。 JMPの機能の詳細については、これらの追加の資産を表示し、イベント後の営業活動を進めるように連絡先に促してください。
ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
（発見できるここに過去のすべてのリソースの推奨事項。）
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ラリー
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のリソースに関する推奨事項より迅速なプロセス改善のための製造プロセスのスクリーニングと制御
（4つ星）製造指標の追跡と傾向分析、JMPウェビナーをマスターする
Byron Wingerdは、JMPのインタラクティブな品質とSPC機能を展開して、時間の経過に伴う日常的な（一般的な原因）および異常な（特別な原因）プロセスの変動を特定する方法を示します。オンデマンドウェビナーでは、JMPを使用してプロセスが安定していて予測可能かどうかを判断する方法と、異常な変動を調整した場合の影響を追跡する方法を参加者に示します。 製造業の群衆が関心を持つ他のトピックには、次のトピックが含まれます。仕様に対するプロセスパフォーマンスの評価。管理図を使用する。管理限界の確立、フィルタリング、およびロード。プロセスの変化、安定性、コストを長期にわたって監視します。 これらはすべて、製造プロセスの改善を目指すエンジニアにとって重要なトピックです。
（4つ星）統計的プロセス制御を使用してプロセスを改善および監視する、技術的に話すウェビナー
このオンデマンドウェビナーでは、統計的プロセス制御（SPC）と、それがプロセスの改善と安定化にどのように役立つかについて説明します。 SPCは、問題の調査、制御不能な状態、安定性の継続的な監視など、プロセス分析の取り組みを支援するために、一般的な原因と特別な原因を効果的に分離します。 SPCをいつ使用するか、どこから開始するか、およびベストプラクティスに関するディスカッションが含まれます。 ウェビナーには、エタノール製造工場がバッチ間の差異を制限するためにSPCを正常に実装した方法を示すケーススタディも含まれています。
（4つ星）品質メソッドモジュール、産業問題解決のための統計的思考
これはフォローアップとハイライトのための良いリソースですヒントより包括的なツール/リソースとして。 この特定のモジュールでは、製品、サービス、またはプロセスの変動を定量化、制御、および削減するためのツールを紹介します。 また、一般的な条項と特別な条項のバリエーション、および統計的なプロセス管理図を使用してプロセスが安定していて予測可能かどうかを判断する方法についても説明します。 また、パフォーマンスの問題を診断するためのツールと、測定変動の原因を調査および定量化して、システムが良い製品と悪い製品の違いを識別できるようにする方法についても説明します。
（3つ星）プロセス改善のための従来および新しい品質技術、分析的に話すウェビナー
アン・ミリーは、このゲートのない資産で、受賞歴のある作家とコンサルタントのホセとブレンダ・ラミレスにインタビューします。 ウェビナーには、いくつかの高レベルの会話と概念が含まれていますが、講演者はJMPの実際、測定システム分析も行っています。 ラミレスはまた、分析とデータ視覚化の最新の進歩で更新された場合、従来の品質技術がプロセス、製品、およびサービスに関する新しい洞察を得るのにどのように役立つかについても説明します。
（3つ星）隠された工場を減らすために必要な重要なデータを明らかにし、技術的に話すウェビナー
スタンヒギンズをフィーチャーしたこのウェビナー。 彼は、製造プロセスに害を及ぼしたり、品質と効率を低下させたりする可能性のある活動を特定する方法について説明します。 継続的な改善イニシアチブに関連する一般的な課題と、効果を高めるために特に注意を払う必要のある指標について説明します。 Higginsは、ベストプラクティスと、堅牢で再現性のあるプロセスを作成する方法を共有しています。 彼のプレゼンテーションの後には、タブレットの製造プロセスに焦点を当てたケーススタディが続き、実際のプロセス改善を示しています。
（3つ星）複雑な製造プロセスの監視と制御、JMPウェビナーをマスターする
スコットワイズのこのウェビナーは、複雑なプロセスを監視および制御する方法、時間の経過とともに複数のプロセスをスクリーニングする方法、プロセスシフトを検出する方法、および非正常な機能の調査を実施および解釈する方法を示しています。 このゲートのないアセットは、JMPの動作を示しており、次のトピックが含まれています。管理図ビルダー。サブグループ化;非正常能力研究;複数の能力研究;指数加重移動平均（EWMA）;安定性の比率：PPK;プロセススクリーニング;結果を解釈します。
（2つ星）ロンザ、JMPカスタマーサクセスストーリー
この新しいカスタマーストーリー（09/20）は、ヘルスケアソリューションとワクチンの市場投入までの時間を強調していますが、この議論は、タイムスケールを短縮するための製造プロセスの改善/最適化に本当に関連しています。 具体的には、LonzaはカスタムデザインプラットフォームでDOEを使用し、JMPでインタラクティブなデータ視覚化機能を使用しています。 ストーリーは、チームがどのようにして歩留まりをほぼ2倍に増やすことができたかを文書化しています。
（2つ星）統計モデルによるプロセスの改善、 白書
マルコム・ムーア、ロバート・アンダーソン、フィル・ケイ、SASのホワイトペーパーでは、統計モデリングについて説明し、有用な製造のケーススタディが含まれています。 ペーパーには、統計モデリングの利点を十分に活用するためのベストプラクティスと、データのパターンをインタラクティブに探索し、重要な変動パターンの有用な統計モデルを構築し、これらのモデルと視覚的に対話して同僚と通信し、主要な改善の機会を推進する方法が含まれています。
