Meine Firma ist neu bei JMP, ich arbeite jetzt seit einem Jahr bei JMP.
Mit Selbststudie versuche ich damit besser zu werden.
In diesem Moment versuche ich, die Korrelationen und Einflüsse unserer aktuellen Daten abzubilden und vorherzusagen, was das Ergebnis sein kann, wenn wir einige der aktuellen Experimente herauslassen / ausschließen.
Durch Tests verlieren wir viel Zeit. Wir haben ungefähr 12-18 Tests pro Charge. (Ohne den typischen Test / externen Test, den wir nicht durchführen können, der einmal in ein paar Jahren pro Produkt durchgeführt wird)
Das Hauptziel ist es, die Häufigkeit der Testrate zu senken.
Derzeit testen wir unsere Produkte auf drei Ebenen.
Stufe 1 - Erste Überprüfung (mit allen Chargen können Dinge vom Bediener hinzugefügt / geändert werden, bevor das Endprodukt hergestellt wird)
Stufe 2 - Standardtest (durchgeführt mit allen Chargen, Test durchgeführt mit dem Endprodukt)
Stufe 3 - Erweiterter Test (auf Häufigkeit, meistens einmal alle 5 Chargen / Ladungen.)
Wenn etwas außerhalb der Spezifikations- / Kontrollgrenzen auf Stufe 1 oder Stufe 2 liegt, wird Stufe 3 durchgeführt, unabhängig davon, ob es sich um die 3. oder 4. Charge anstelle der 5. handelt.
Level 3 ist führend, solange diese innerhalb der Spezifikationsgrenzen liegen, sind Level 1 und Level 2 in Ordnung.
Sie können also Level 1 und Level 2 eher als Kontrollgrenzen sehen. Haben wir die Kontrolle über unser Produkt?
Kann man mit dieser Zahl (Statistik) sagen, dass diese Tests stabil sind, diese Tests weniger stabil sind (wichtig / weniger wichtig)?
Die Frequenz jeder 5. Charge kann je nach Stabilität des Produkts eine höhere Zahl erreichen (geringe Sorte).
Hat jemand einen Rat, welche Funktion in JMP verwendet werden soll?
Ich denke schon an:
- Multivariate
- Variabilitäts- / Attributanzeige
Hier sind meine Gedanken. Es scheint am besten zu sein, wenn Sie verstehen könnten, welche Faktoren (X) die Leistungsmaße Ihrer Chargen (Ys) beeinflussen. Sie könnten Stichprobenpläne entwerfen, um herauszufinden, wo die größte Variation besteht (z. B. Messung innerhalb einer Charge, von Charge zu Charge, Ändern vieler Rohstoffe usw.), oder Sie könnten Experimente entwerfen, um die Variablen zu manipulieren, die sich auf die "Qualität" auswirken könnten "der Chargen. JMP kann dabei helfen. Sobald Sie die Beziehungen zwischen den X (Eingabevariablen) und den Y (Ausgabemaßnahmen) verstanden haben, können Sie die Batch-Leistung basierend auf Ihrem Wissen über diese Beziehungen vorhersagen (und Vorhersagemodelle in JMP entwickeln).
Sie verlassen sich auf den Zufall (Wahrscheinlichkeit), wenn Sie sich nur die Ergebnisse ansehen und sie mit den Spezifikationen vergleichen. und auf diese Vergleiche reagieren.
Danke für deine Antwort!
Ich verstehe, wohin du gehen willst.
Ich werde versuchen, einen Plan zu machen. Wenn ich es nicht herausfinden kann, wirst du mich hier wiedersehen:p
