La mia azienda è nuova con JMP, ora lavoro con JMP da un anno.
Con lo studio personale cerco di migliorarmi.
In questo momento sto cercando di mappare le correlazioni e le influenze dei nostri dati attuali e prevedere quale può essere il risultato se lasciamo fuori / escludiamo alcuni degli esperimenti attuali.
Perdiamo molto tempo con i test. Abbiamo circa 12-18 test per lotto. (escluso il tipico test / test esterno che non siamo in grado di fare, che viene fatto una volta ogni due anni per prodotto)
E l'obiettivo principale è abbassare la frequenza del test rate.
Al momento stiamo testando i nostri prodotti su tre livelli.
Livello 1 - Primo controllo (fatto con tutti i lotti, le cose possono essere aggiunte / modificate dall'operatore, prima che il prodotto finale sia realizzato)
Livello 2 - Test standard (eseguito con tutti i lotti, test eseguito con il prodotto finale)
Livello 3 - Test esteso (eseguito su frequenza, quasi sempre una volta ogni 5 lotti / cariche).
Se qualcosa va al di fuori dei limiti di specifica / controllo al livello 1 o al livello 2, il livello 3 verrà eseguito indipendentemente dal fatto che fosse il 3 ° o 4 ° lotto invece del 5 °.
Il livello 3 è una specie di vantaggio, fintanto che sono nei limiti delle specifiche, quindi il livello 1 e il livello 2 sono ok.
Quindi puoi vedere il livello 1 e il livello 2 in più come limiti di controllo, abbiamo il controllo del nostro prodotto?
È possibile dire con questo numero (statistica), quei test sono stabili, quelli test sono meno stabili. (Importante / meno importante)
La frequenza di ogni 5 lotti può arrivare a un numero maggiore a seconda della stabilità del prodotto (varietà bassa)
Qualcuno ha qualche consiglio su quale funzione utilizzare in JMP?
Sto già pensando a:
- Multivariata
- Indicatore di variabilità / attributo
Ecco i miei pensieri. Sembra che sarebbe meglio se tu potessi capire quali sono i fattori (X) che influenzano le misure delle prestazioni dei tuoi lotti (Y). Potresti progettare piani di campionamento per scoprire dove si trova la maggiore variazione (ad es. Misurazione, all'interno di un lotto, da un lotto all'altro, cambiare molte materie prime, ecc.) Oppure puoi progettare esperimenti per manipolare le variabili che potrebbero influire sulla "qualità "dei lotti. JMP può aiutare a fare entrambe le cose. Una volta comprese le relazioni tra le X (variabili di input) e le Y (misure di output), è possibile prevedere le prestazioni del batch in base alla propria conoscenza di tali relazioni (e sviluppare modelli di previsione in JMP).
Ti affidi al caso (probabilità) se guardi solo gli output e li confronti con le specifiche. e reagire a questi confronti.
Grazie per la tua risposta!
Capisco dove vuoi andare.
Proverò a fare un piano. Se non riesco a capirlo, mi vedrai di nuovo qui:p
