级别：中级
【主持人】
Torin Consulting 首席执行官 Akira Hososhima
[演示概述]
在工作方式改革呼声高涨的今天，提高实验和分析效率的重要性越来越高。展示 JMP 实验效率强大功能的一个好方法是展示如何用确定性筛选设计 (DSD) 或定制设计替换实验数据以显着减少实验次数。当时的响应数据是从现有的实验数据中提取的。当我发现分成多个表的实验数据时，我将它们放在一个表中，进行多变量分析，用剖面图可视化，并注意到 OFAT（一次一个因素）方法的缺陷。我们展示了基于累加处理、均值和方差的多目标优化和鲁棒优化方法，用于通过平均分析重复实验数据的思想。
当实验设计用于开发时，相互作用的存在往往是不可预测的，并且相互作用并不少见。 DSD 在主效应和交互作用（2FI）之间没有混杂，在 2FI 之间没有混杂，实验数量可以少至因子数量的两倍。这是一个很大的优势。我从实际使用 DSD 中学到的东西，当主效应数 + 交互作用项数接近因子数时发生的失败，扩展计划的解决方案，以及从 JMP 社区和 ASQ 获得的与 DSD 相关的实际重要论文 Report what you想等
[主持人简介]
在Yamatake Honeywell（现Azbil）担任FA开发部部长、R&D总部执行董事、质量保证推进总部董事兼总经理、Azbil Kinmon顾问等职位，并成立了Tobayashi Consulting。专业领域包括通过生产数据分析提高产量和质量，解决市场失败预测等一般统计问题、稳健设计、优化设计和实验规划、设计审查、根本原因分析 (RCA) 和人为错误预防。 -现场指导，如预防和过程改进。著作有JUSE 2001年出版的The Essence of Net Business（合着）[获得电信社会科学奖]、Successful Strategies for Practical Venture Companies、Chuokeizai-sha 2011（合着）、Easy-to-理解问题解决. Nikkan Kogyo Shimbun 2014 (单独作者).主要论文《关于促进生产线上未遂事故和不适意识的传递和接收的车间的提议》质量控制学会2016 [获得2016年度质量技术奖]。主要演讲“提出一种机制来可视化导致工作错误并促进改进的组织因素”（Discovery-Japan 2018）
“使用 JMP 解决质量问题 - 制造业中的缺陷分析和可靠性预测”（Discovery-Japan 2019）
