私の会社はJMPを初めて使用しますが、現在JMPを1年間使用しています。
自習で私はそれで良くなるように努めます。
現時点では、現在のデータの相関関係と影響をマッピングし、現在の実験の一部を除外/除外した場合の結果を予測しようとしています。
テストによって多くの時間を失います。 バッチごとに約12〜18のテストがあります。 （製品ごとに数年に1回行われる、私たちが実行できない典型的なテスト/外部テストは含まれません）
そして、主な目標は、テスト率の頻度を下げることです。
現在、3つのレベルで製品をテストしています。
レベル1-最初のチェック（すべてのバッチで行われ、最終製品が作成される前に、オペレーターが物事を追加/変更できます）
レベル2-標準テスト（すべてのバッチで実行、最終製品でテスト）
レベル3-拡張テスト（頻度で実行、ほとんどの場合、5回目のバッチ/充電ごとに1回実行）
レベル1またはレベル2で仕様/管理限界を超えた場合、レベル3は、5番目ではなく3番目または4番目のバッチであるかどうかに関係なく実行されます。
レベル3は、仕様の制限内にある限り、一種の先行です。レベル1とレベル2は問題ありません。
レベル1とレベル2を管理限界として見ることができますが、製品を管理できますか？
この数値（統計）で、これらのテストは安定している、それらのテストは安定していないと言うことは可能ですか？（重要/重要性が低い）
製品の安定性によっては、5バッチごとの頻度が高くなる可能性があります。（種類が少ない）
JMPで使用する機能について誰かアドバイスがありますか？
私はすでに考えています：
-多変量
-変動性/属性ゲージ
これが私の考えです。 バッチ（Y）のパフォーマンス測定に影響を与える要因（X）を理解できれば、それが最善のようです。 サンプリング計画を設計して、最も変動が大きい場所（たとえば、測定、バッチ内、バッチ間、原材料のロットの変更など）を発見するか、「品質」に影響を与える可能性のある変数を操作する実験を設計することができますバッチの "。 JMPは、これらの両方を行うのに役立ちます。 X（入力変数）とY（出力メジャー）の関係を理解すると、それらの関係の知識に基づいてバッチパフォーマンスを予測できます（そしてJMPで予測モデルを開発できます）。
出力を見て仕様と比較するだけでは、偶然（確率）に依存しています。そしてそれらの比較に反応します。
お返事をありがとうございます！
行きたいと思いました。
計画を立てようと思います。 私がそれを理解できない場合、あなたはここで私に再び会うでしょう:p
