우리 회사는 JMP를 처음 접했고 지금은 JMP에서 1 년 동안 일하고 있습니다.
셀프 스터디로 더 나아지려고 노력합니다.
현재 저는 현재 데이터의 상관 관계와 영향을 파악하고 현재 실험 중 일부를 내보내거나 제외하면 결과가 어떻게 될지 예측하려고합니다.
우리는 테스트로 많은 시간을 낭비합니다. 우리는 배치 당 약 12-18 테스트가 있습니다. (우리가 할 수없는 일반적인 테스트 / 외부 테스트는 포함하지 않으며, 제품 당 2 년에 한 번 수행됩니다)
그리고 주요 목표는 테스트 속도의 빈도를 낮추는 것입니다.
현재 우리는 세 가지 수준에서 제품을 테스트하고 있습니다.
레벨 1-첫 번째 점검 (모든 배치로 완료, 최종 제품이 만들어지기 전에 오퍼레이터가 항목을 추가 / 변경할 수 있음)
레벨 2-표준 테스트 (모든 배치로 수행, 최종 제품으로 테스트 수행)
레벨 3-확장 테스트 (빈도에 따라 수행, 대부분 5 번째 배치 / 충전마다 한 번 수행)
레벨 1 또는 레벨 2에서 사양 / 관리 한계를 벗어난 것이 있으면 레벨 3이 5 번째가 아닌 3 번째 또는 4 번째 배치인지에 관계없이 수행됩니다.
레벨 3은 사양 한계 내에있는 한 레벨 1과 레벨 2는 괜찮습니다.
레벨 1과 레벨 2를 관리 한계로 더 볼 수 있습니다. 우리가 제품을 관리하고 있습니까?
이 숫자 (통계)로 그 검정은 안정적이고 덜 안정적이라고 말할 수 있습니까? (중요 / 덜 중요)
제품의 안정성에 따라 5 번째 배치마다 빈도가 높아질 수 있습니다. (낮은 다양성)
JMP에서 사용할 기능에 대한 조언이 있습니까?
나는 이미 다음을 생각하고 있습니다.
-다 변수
-가변성 / 속성 게이지
여기 내 생각이 있습니다. 배치 (Y)의 성능 측정에 영향을 미치는 요인 (X)이 무엇인지 이해할 수 있다면 가장 좋을 것 같습니다. 가장 많은 변동이있는 곳 (예 : 측정, 배치 내, 배치 간, 원료 성분 변경 등)을 발견하기위한 샘플링 계획을 설계하거나 "품질에 영향을 미칠 수있는 변수를 조작하는 실험을 설계 할 수 있습니다." "배치의. JMP는이 두 가지를 모두 지원합니다. X (입력 변수)와 Y (출력 측정 값) 간의 관계를 이해하면 이러한 관계에 대한 지식을 기반으로 배치 성능을 예측할 수 있습니다 (그리고 JMP에서 예측 모델 개발).
출력을보고 사양과 비교하는 경우 기회 (확률)에 의존하고 있습니다. 그 비교에 반응합니다.
답장을 보내 주셔서 감사합니다!
당신이 가고 싶었는지 이해합니다.
계획을 세워 보겠습니다. 내가 알아낼 수 없다면 다시 여기서 나를 보게 될거야:p
