Mon entreprise est nouvelle avec JMP, je travaille maintenant avec JMP depuis un an.
Avec l'auto-étude, j'essaye de m'améliorer.
En ce moment, j'essaie de cartographier les corrélations et les influences de nos données actuelles et de prédire ce que pourrait être le résultat si nous laissons sortir / excluons certaines des expériences actuelles.
Nous perdons beaucoup de temps à tester. Nous avons environ 12 à 18 tests par lot. (sans compter le test / test externe typique que nous ne pouvons pas faire, qui est effectué une fois toutes les deux années par produit)
Et l'objectif principal est de réduire la fréquence du taux de test.
Pour le moment, nous testons nos produits à trois niveaux.
Niveau 1 - Premier contrôle (fait avec tous les lots, des choses peuvent être ajoutées / modifiées par l'opérateur, avant la fabrication du produit final)
Niveau 2 - Test standard (réalisé avec tous les lots, test réalisé avec le produit final)
Niveau 3 - Test étendu (fait sur la fréquence, la plupart étant fait une fois tous les 5 lots / charges.)
Si quelque chose sort des limites des spécifications / contrôles au niveau 1 ou au niveau 2, le niveau 3 sera effectué, qu'il s'agisse du 3e ou 4e lot au lieu du 5e.
Le niveau 3 est une sorte de leader, tant que ceux-ci sont dans les limites des spécifications, alors les niveaux 1 et 2 sont corrects.
Vous pouvez donc voir les niveaux 1 et 2 comme des limites de contrôle, avons-nous le contrôle de notre produit?
Est-il possible de dire avec ce nombre (statistique), ces tests sont stables, ces tests sont moins stables. (Important / moins important)
La fréquence de chaque cinquième lot peut aller à un nombre plus élevé en fonction de la stabilité du produit. (Variété faible)
Quelqu'un at-il des conseils sur la fonction à utiliser dans JMP?
Je pense déjà à:
- Multivarié
- Jauge de variabilité / attribut
Voici mes pensées. Il semble qu'il serait préférable que vous puissiez comprendre quels sont les facteurs (X) qui affectent les mesures de performance de vos lots (Y). Vous pouvez concevoir des plans d'échantillonnage pour découvrir où se trouve la plus grande variation (par exemple, la mesure, au sein d'un lot, d'un lot à l'autre, changer de lots d'ingrédients bruts, etc.) ou vous pouvez concevoir des expériences pour manipuler les variables susceptibles d'avoir un impact sur la "des lots. JMP peut vous aider à faire ces deux choses. Une fois que vous avez compris les relations entre les X (variables d'entrée) et les Y (mesures de sortie), vous pouvez prédire les performances du lot en fonction de votre connaissance de ces relations (et développer des modèles de prédiction dans JMP).
Vous vous fiez au hasard (probabilité) si vous regardez simplement les résultats et comparez-les aux spécifications. et réagir à ces comparaisons.
Merci pour votre réponse!
Je comprends où tu veux y aller.
J'essaierai de faire un plan. Si je ne peux pas le comprendre, tu me reverras ici:p
