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高度な統計ツール（2021-US-45MP-854）を使用した産業上の問題の解決

レベル：初心者

 

Matheus Sguissardi、リーンシックスシグマコンサルタント、Plana Consultoria e Treinamentos

 

企業が抱える最悪の問題は、顧客の不満です。 この講演では、電気モーター接続ボックスのカバーを分解して組み立てるときに、お客様の組立ラインで発生した問題について検討します。 分解組立のコンセプトは少なくとも10サイクル指定されていましたが、購入した電気モーターにケーブルを接続する際に、最初のサイクルで問題が発生しました。

 

問題を解決するために、シックスシグマ方法論のいくつかの統計ツールと方法が、問題の主要な仮説を検証および無効化し、プロセスと製品のすべての決定を適切な方法で行うために、順次構造化された方法で使用されました。事実とデータ分析に基づいています。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	トランスクリプト
ニコラス・シェルトン	さて、私はミュートに行くつもりです、そして私がミュートに入ると、あなたは準備ができたときに始めることができますそして私が言ったようにあなたが間違いをしたか何かがただ続けても心配しないでくださいそしてそれから完了したら、録音を停止してミュートを解除します。
	準備ができたら、先に進んで開始できます。
	みなさん、こんにちは。今日はここにいて、話をするために説明します。
	いくつかの高度な統計ツールとJMPを使用して解決された産業上の問題であるため、これは私が現代の電気メーカーで働いていたときに直面した実際の問題です。
	それで、私たちがこの電気モーターを持っていたときに私たちが直面した問題は何でしたか、そして顧客、彼は水から留出物を購入します。
	そして、彼はこれらの電気モデルを自分のマシンに接続する必要があるので、ここでこのボックスを開く必要があります。
	この箱には4つの異なるネジと4つの穴があるので、彼はこのカバーを開けなければならず、電気ケーブルを自分のマシンに接続し、それを閉じるためにもう一度固定する必要があります。
	顧客がこれを行おうとすると、このカバーとこれら4つの異なるボックスを閉じるためにを修正する必要があります。
	ネジを回すと、この問題が発生することがあります。 つまり、ネジとアルミ穴の間にグリップがなくなったのです。
	仕様により、このネジはこの組み立てプロセスであり、これらの組み立ては少なくとも10回耐える必要があります。
	そして、顧客は、長い間、長い間、または異なる時間、または必要に応じて、問題なくこれを実行します。
	位置を変えて、これらの電気モーターが使われている機械を変えてください、彼は問題なく箱を開閉するだけです。それで、ここに少しあります。
	短いビデオは何が問題なのかを説明するだけなので、この乗組員はここで迷子になり、グリップがまったくありません。
	これらが発生することは、私たちが日常的に直面する一般的な問題ではありませんが、発生したときに発生する可能性があると、ディレクターは受け取りました。
	品質管理者と呼ばれるディレクターと品質管理者が私をマテウスと呼んだ苦情、私たちはこの問題を解決しなければならないので、人々を集めてこの調査を開始します。
	そしてそれが起こったことであり、それが私たちが始めたものでした。
	他の状況として、私たちが調査しなければならない他の問題。
	私たちは常にいくつかの仮説から始めますので、この問題に影響を与える可能性のあるいくつかの仮説を最小限に抑え、この失敗をどのように説明できるのでしょうか。そこで、製品エンジニアリングなど、さまざまな分野の人々を集めました。
	ここで何が間違っている可能性がありますか、それは問題であり、製品エンジニアリング部門でこれらの問題、いくつかの設計エラーを引き起こしている可能性があります。
	は高トルクで動作し、これらの問題またはこのサプライヤーが購入しているこのネジを生成して生成しています。これは、おそらく彼らが持っているこのネジを提供しています。
	直径が小さくなり、このグリップを得ることができません。または、その時点でリストした最後の仮説は噴射プロセスだったので、このフィッティングアルミニウムボックスはここにあります。
	この直径は開くことができるので、スクリーンが悪い場合やネジの直径が良い場合でも、直径が非常に大きくなる可能性があり、ネジはこれでこのグリップを得ることができません。
	全体として、問題が発生する可能性があります。
	これらの会議が行われると、これらの仮説がリストされ、検証または無効化を開始しました。
	いくつかの研究でいくつかのデータがあり、ここで製品エンジニアリングと組立ラインについて話し始めたので、両方とも無効になりました。
	すべての設計をチェックしますすべての仕様をチェックしますこれらのアセンブリを設計するときに持っていたすべての標準さまざまな材料のネジと穴のこの組み合わせ、すべてが大丈夫だったので、ここでは何もする必要はありませんでした。
	組立ラインで使っていたねじ込み機がこれを手に入れました。
	研究所、計測学に来て、私たちは公園をチェックし、機械をチェックしました、そしてすべてが大丈夫だったので、ここでは問題はありませんでした、それで私たちは今この問題に影響を及ぼしている可能性があります。
	このボックスには、ネジと取り付け穴だけがあり、このボックスを確認できます。これを実行してみましょう。この問題の主な仮説の1つであるイスラエルの直径について説明します。
	ここでJMPの使用を開始しましたが、工場でネジの測定を開始する前に、測定システムが承認されていることを常に確認する必要があります。
	これは単純な変動チャートです。ここに直径、ねじの直径があり、各部分が2人の異なるオペレーターによってそれぞれ3回測定された5つの部分があります。
	ここにはさまざまなコンポーネントがあり、変動の変動の93.8％は部品によるものであることがわかります。これは、測定システムが優れていることを確信できることの1つであり、差別化できます。
	プロセスの部品であるため、測定システムが承認され、次に進むことができます。プロセスに進むことができます。アーロンは30です。これはネジであると評価します。それでは、プロセスの声はどのように正しいのでしょうか。私がここであなたに提示しているすべてのステップごとのサンプル戦略。
	シックスシグマの方法論を使用したので、それに従います。
	非常に構造化されたアプローチは、測定システムの評価から始まり、プロセスに入り、プロセスの声を理解し、最後になります。
	いくつかの組み合わせを行い、先ほど提示した仮説を検証または検証しようとしているので、ここではサンプリングが戦略です。
	中にネジがいっぱい入った箱があったので、私たちが持っていた唯一の情報は、これらのネジをいくつかの異なるバッチで受け取ったので、各バッチがオンになっていることでした。
	彼らは製造日または製造の瞬間なので、私たちはそれを3つの異なるバッチに分けました。
	20個のパーツと各パーツを0度と90度のような正方形の2つの異なる位置で測定しました。
	なぜこれ？ 確認するために、この直径で真円度の問題が発生する可能性があるかどうかを理解するために、このサンプリング戦略でデータの収集を開始し、JMPで分析する120ポイントがありました。 だからもう一度。
	ここで120ポイントすべてを配置するだけで変動チャートを実行する非常に実用的な分析では、すべてが仕様範囲内にあることがわかります。
	ここの各ドットは、ネジの1つのメジャーです。 これらの青い線
	このネジの位置1と2を接続しているので、ここに非常に大きな青い線がある場合は、非常に大きな真円度エラーがあることを意味します。
	これは、直径のこれら2つの異なる位置が、非常に異なることを意味します。
	平均して直径は良いかもしれませんが、これらとこれらの直径の違いは間違っている可能性があり、これはアルミニウムボックスにねじ込む瞬間の問題に影響を与える可能性があります。
	これは、このネジに関する非常に実用的な分析です。ネジのこれら2つの異なる位置を比較するグラフィカルな分析では、すべてが良好であるように見えました。真円度エラーという仮説を無効にすることができます。
	影響している可能性があるため、位置1と位置2の平均はほぼ同じでした。 ここでのこれらのバーのサイズは、2つまたは1つの位置が大きく異なるということは何もありません。
	このグラフ分析では、位置と直径を比較するだけの変動チャートを使用して、それをすべて確認できます。
	JMPのこれらのプロセス機能を使用した定量分析では、注意を払う必要があります。これらのネジを提供しているサプライヤのプロセスの声がどのようになっているのかがわかります。 プロセスはどうですか？ 右。
	ここでは、CPKが約1.47、PPKが約1.014です。 不安定性には約1.45かかるため、これが最善のプロセスではありません。
	見たが。
	検討中の理想的なPPK1.33。 そして、ここで品質特性または寸法にとって重要なことを考えます。
	このネジは長期的に問題に影響を与える可能性があると推測できます。現在、これらはすべてこの仕様の範囲内ですが、PPK値に基づく統計に基づいています。
	1.33未満の場合、将来的に問題になる可能性があります。
	しかし、サプライヤーを非難する前に、私たちは注入プロセス、私たちのプロセスを理解する必要があります。 ネジのこのバリエーションに対して堅牢であることができれば、必要がないので私たちにとってより良いです。
	サプライヤーで何かを始めて大丈夫です。
	したがって、この仮説。
	保留中だった。 これを脇に置いて、私たちの注射プロセスに関する研究を待ちましょう。
	これをどのように行ったかを見てみましょう。
	これらの箱を注入するために、型があります。
	この金型には4つの異なるキャビティがあります。 だから私たちが注入するたびに
	このプロセスでは、4つの異なる部分がありますよね？ 各パーツには4つの異なる穴があり、お客様がカバーを固定するために使用する穴です。 そして、各部分、私たちはまた、異なる位置で測定します。 位置1と位置2。
	繰り返しになりますが、このプロセスの測定を開始し、元の実際のプロセスで何が起こっているかを確認する前に、測定システムが適切であることが承認されていることを確認する必要があります。
	私たちは自分たちがそうであることを確認する必要があります。私たちは5つの悪い部分と良い部分をイベントする方法を知っています。 つまり、1つのパーツ、1つのボックスで、これを実行しました。
	これらの4つの異なる穴の変動のこれらの測定システム。 各穴は、2人の異なるオペレーターがそれぞれ3回測定しました。 したがって、この測定システムの最大の変動は、95％の穴が原因でした。
	ここで言わなければならないのは、承認するのは非常に困難だったということです。
	私たちが実行したのは3番目のMSAのようなものでした。 この内径を測定するには、ここで新しいガードを購入する必要があります。 仕様は非常にタイトで、
	最初は割り当てられていなかったゲージについて、この3番目のMSAを承認してもらいました。 承認されたら
	これで先に進むことができ、プロセスのパーツを測定でき、射出プロセスがどのように変化するかを理解できます。 そして、それは私たちの問題にどのように影響するのでしょうか。 そこで、4つの異なるキャビティを備えたモードを取得したプロセスに進みました。
	各空洞からの5つの部分。
	そのため、プロセスで5回注入しただけで、各キャビティから5つのパーツが得られました。 各部分は持っていた
	4つの異なる穴と、異なる位置で測定する各穴。これは、私たちが呼ぶシックスシグマツールのサンプル戦略です。
	これらのバリエーションのコンポーネントを使用すると、プロセスの声がどのようになっているのかを理解できます。プロセスの声を顧客の声と比較し、JMPのプロセス機能を使用して、問題の大きさを理解できます。 そう、
	ここにCOVの実用的な分析があります。 そして、私たちが収集したすべてのデータはここにあります。
	したがって、この変動チャートには4つの異なる空洞があります。 ここに最初の空洞、ここに2番目の空洞、ここに3番目の空洞、ここに4番目の空洞があります。 だから私たちはここでたくさんのさまざまな状況を見ることができます
	私たちにとって非常に重要な情報。 たとえば、この変動チャートで確認できる最悪の空洞は、空洞番号2です。
	たとえば、ここで部品番号6を取得できるため、この仕様の内側に最初の穴、2番目の穴があります。
	この仕様の外側では、仕様の内側の3番目の穴と4番目の穴が、外側の位置と内側の位置の1つを保持します。 だから、これは良くありません。
	これが原因です...このデータに多くの変動を引き起こしています。おそらく、ここに問題の根本的な原因がありますよね？
	そして、なぜこの型、これは同じ古い4つの異なるキャビティであり、なぜキャビティ番号3は非常に優れており、キャビティ番号2は非常に悪く、1と4は多かれ少なかれ正しいのでしょうか。
	穴のこれら2つの位置の間には多くのバリエーションがあります。 穴が円形ではないことを意味します。 我々は持っています
	問題に影響を与える可能性のあるここでの真円度エラー。 したがって、これは非常に実用的な分析です。これらの変動チャートを使用して、JMPで多くのことを確認できます。
	よりグラフィカルな分析では、彼女の位置の穴を取り除いたところです。これらの青い線は、このバーの内側にあります。 したがって、バーが大きいほど、真円度の問題が大きくなります。
	再び空洞3を見ることができます。 その問題は見られませんが、キャビティ1、キャビティ4、キャビティ2ではまだ問題が見られます。
	とても、とても大きいですよね？ 現在のプロセス能力を使用した定量分析では、100個の60個のデータすべてを入力するとわかります。
	同じ評価、同じ分布内の同じバッチ内では、CPKとPPKがほぼゼロに等しい非常に悪いプロセスを見ることができるので、非常に悪いプロセスです。
	長期的または短期的な不適合について考える
	基本的に、30万以上の部品が不適合であると話している
	私たちの仕様に反して、100万を購入した場合、それらのボックスを100万を注入すると申し訳ありませんが、
	アルミボックスの場合、300％または30％以上が仕様のものとなるため、問題が見つかった可能性があります。 そして、JMPが私たちに提供するここで非常に興味深いもう1つのことは、この160があります
	ここにデータがありますが、これを調査している人、これを分析している人、
	4つの異なる空洞があり、各空洞に40のデータポイントがあることを知っているので、これらの分析を異なる空洞に分けてみませんか？ だから、私たちがここでしたことです。 したがって、キャビティ1のプロセス能力分析があります。
	非常に不安定なプロセス。 キャビティ2も非常に不安定なプロセスであり、PPK値とCPK値が負になっています。
	これの尺度、このプロセスの意味は、それらの1つの仕様の範囲外であることを意味します。 したがって、サンプルの平均が4.50075であるように、ここで確認できます。
	仕様の上限は4.5000です。 そのため、仕様から外れています。 これは、PPKが負であることを意味します。 そう、
	非常に悪い非常に悪いプロセスは空洞のものよりも悪いです。 空洞3はその良いものです。 したがって、非常に安定したプロセスを見ることができます。 安定性指数は1に近いです。
	CPKとPPKの値は非常に良好です。 正規形の期待は非常に良いです。 ですから、空洞4、私たちにも悪いプロセスがあります。
	CPKとPPKは悪く、1年ごとに比較すると、問題はどこにあるのでしょうか。 空洞1、2、3、または4にありますか？
	したがって、プロセスで行動を開始する必要がある場合は、寸法、状況、キャビティ2、1、および4の特性を評価する必要があり、キャビティ3では何もする必要はありません。
	したがって、注入プロセスに関する仮説が検証されます。
	そして、私たちはまだそのスクリュー直径の仮説を保留しています。 それで、私たちがそれらを一緒に評価できるので、なぜ私はこれを保留にしたのですか？
	ネジと取付穴の間に干渉があります。 製品のプロセスで、それらがどのように相互作用しているかをどのように評価できますか。
	そして、これら2つのプロセスに関する情報を入手したら、どれほど良いか悪いかでしょうか。 各プロセスの平均と標準偏差があるので、これをまとめることができます。 それでは、ここから実行を開始しましょう。
	ねじ径による穴径の二変量フィット。 私はここで何をしましたか？
	これらのFitY by XでJMPを使用し、Yに穴の直径を、Xにネジの直径を入力しました。 ここ、
	ここでのこの青い影は仕様の制限です。 そのため、スクリーン径の仕様限界とフィッティング穴径の仕様限界があります。 ここにあるこの単一のドットはすべて、ネジと穴の直径の組み合わせです。 そう、
	プロセスでこれを測定すると、このような部品のそれぞれが部品番号1、部品番号5であり、私は[理解できない]ことを確認しました。
	ネジとアルミボックス用の部品番号25部品番号30。 したがって、たとえば、このドットはここにあり、このポイントはここにあります。これは、ボックス番号6、穴番号2、およびネジ番号9です。 ネジ番号はこちら、穴径はこちらです。 そして、ここの各ポイントについて。
	見たかったので戦略的に組み合わせる
	ネジの直径が小さく、穴の直径が小さい場合、これらのパーツ、これらのコンポーネントの動作はどうなりますか。 しかし、大きなネジが付いた小さなネジがあるとどうなりますか
	全体にフィットしますよね？ ネジの直径が大きく、穴の直径が大きい場合はどうなりますか？ そして、私が持っている場合、私はその過程で何をすることができますか
	ネジ径は非常に大きく、穴径は非常に小さいですか？ そして、その間には多くのポイントがあります。 したがって、このデータの60の異なる組み合わせと
	私はここですべての組み合わせを手に入れました。 この失敗を再現しようとしていますか？ 右？ なぜなら、失敗を再現すると、その過程で何が起こっているのかを理解できるからです。 何
	プロセスに影響を与える可能性があります。 根本的な原因は何ですか。 ネジですか？それとも取り付け穴ですか？ この問題を回避するには、どの次元が必要ですか？ そう、
	たとえば、これはここにあります。このネジ番号9をボックス番号6の整数2に入れると、そのマシンを使用して組み立てます。
	その過程で使用していたもの。 そして、これを分解します。 そして私がしようとしたとき
	もう一度やりなさい、私はそれをすることができませんでした。 だから私は問題を抱えていました。 ここでのこのアセンブリの数は1に等しいので、1回しか実行できなかったことを意味します。
	ここで別の状況を取得しましょう。 この点、ここです。 ネジ径が約4.73のネジ番号15を入手すると
	穴径が約4.43のボックス番号14の穴番号2に対して、ネジとここでの全径との干渉は約0.3ミリメートルであったことを意味します。 だから何回
	私はこれを行うことができますよね？ だから、箱の開閉、開閉、開閉のこのプロセスを30回繰り返すことができました。 この状況はここで5回です。 ここの状況、21回。 したがって、これらの各ポイントで、問題が発生するまでこのアセンブリプロセスを実行しました。 だから私たちはできた。
	このプロセスを繰り返した回数を数えます。 したがって、データテーブルに次の列があります。
	これらのアセンブリとしてのこれらの量または量、ここに凡例を置くことができ、ここに、たとえば、赤から緑までのポイントがあります。 ここの赤い点は悪いです。 彼らです。
	ゼロから10の間。 仕様の下限は10であることを忘れないでください。 このプロセスを少なくとも10回繰り返すことができなければなりません。 したがって、ここにあるすべての赤い点は悪いです。
	そして、ここJMPで使用するもう1つの非常に興味深いツールは、PredictionProfilerでした。 この瞬間、私はフィットモデルを使用します。ここでは、穴の直径、ネジの直径、およびそれらの間の相互作用の3つの自由度を設定します。 私が持っていた。
	決定係数は約0.88です。 だから、これはかなり良いですよね？ これらのモデルをうまく表現できます。 それで、ここで私たちは私たちのデータで私たちのいくつかの異なる状況で遊び始めることができますよね？
	私たちが持っているので
	ここに穴の直径、ここにネジの直径、そしてここに結果、Y、目的、目標があります。 つまり、このプロセスで持つことができるこのアセンブリの数量です。
	したがって、ここで実行した最初のシナリオを修正する場合は、サプライヤが提供する平均でネジの直径を修正する場合でした。
	今日、分解として少なくとも11を保証するために、全体の直径の平均はどうあるべきですか？ この平均は4.50ミリメートルであるはずですよね？ 良いですね。 最初のシナリオがありますが、プロセスのバリエーションについてはどうでしょうか。
	測定したことを忘れないでください
	160。
	パーツ、アルミボックス。 120の直径を測定しました。 それで、それらの製品の標準偏差がありますよね？ 予測プロファイラーでシミュレーターを使用する場合
	ここに入れて、仕様の下限を保存し、ランダムなバリエーションを追加します。
	この穴の直径の周り。 プロセスで得られた標準偏差とプロセスで得られたスクリューの標準偏差を入れて、シミュレーションすることができます。 ここで10,000をシミュレートしました
	さまざまな組み合わせで、故障率は約44％なので、これは非常に大きいので、いくつかの異なるシナリオから始めましょう。
	注入プロセスでは何も行わず、サプライヤに次のことを依頼するとします。
	それらの特定の結果を仕様の公称値の仕様限界の平均に入れます
	変動を少し減らします。 だから、これはここで値を変更します。 だから、私はネジの直径の平均を公称値に入れて変動を減らします。 だからこの緑
	ここで曲線を描くと、この緑色の分布が減少しました。 もう一度シミュレートすると、44％から32％になりました。 そう、
	メリットは少なく、労力もかかりすぎますが、サプライヤーにもっと良い結果を出すように頼むので、結果はすでに良かったですよね？ すべてが仕様の範囲内でした。 そう、
	私たちがプロセスで作業しているときに何が起こったのか
	ネジの直径を、標準偏差で現在提供されている平均値に戻します。 そして、プロセスの変動を少し減らすだけで、両方とも
	名目上のこの4.45の処理の平均。 これらの空洞の変動は非常に大きかったので、プロセスを修正、修正するとします。
	処理の平均を名目上に置き、変動を減らします。 いくつの分解が可能でしょうか？ どうして？ したがって、予測プロファイラーは、結果として20回繰り返される分解をここに配置しました。 率、故障率
	0.009％まで下がりますこれは私たちにとって非常に良いことです。 そう、
	このグループのバリエーションがあっても、プロセスは20回の分解で機能します。 これはとても良いです。 では、噴射プロセスの問題を検証したばかりですよね？ 仮説の場合。 スクリュー径プロセスはありませんが、射出プロセスに問題があります。
	これを見たら、行動計画に行きました。 私たちはこれらを書き、これをマネージャー、品質マネージャー、エンジニアリングマネージャー、ディレクター、そして
	噴射プロセスマネージャーですね。 その射出成形機の所有者、その金型の所有者。 だから、リーダーシップに結果と予測を共有した後
	アルミニウム射出成形金型でアクションが実行されました。 はめあい穴の作成に使用したピンを新しいものに交換しました。 変更された金型は、検証のために次の結果をもたらしました。 そう、
	提供しているピンを修正すると、
	ボックスにこれらの穴を開けて、別のCOV検証研究を実行しました。 そして、ここでこの結果が得られました。 したがって、穴用の同じ4つの異なるキャビティ、2つの異なる位置に別の20個のパーツがあります。 私たちは今持っています
	非常に、非常に良い結果をもたらす新しい空洞。 予測プロファイラーで予測していた結果よりもさらに優れています。
	非常に小さな変動。 では、安定性について話すとどうなるか見てみましょう。 これは非常に優れたプロセス機能です。 我々は持っています。
	[理解できない]への不適合はゼロなので、これですべてです。
	ほぼゼロです。これは非常に優れた新しいプロセスです。 そして、ここでアクションの前後を比較できます
	私たちの新しいプロセスで。 したがって、調査の最初に使用したのと同じ2変量グラフで、ここに新しい値を示します。これは、私たちが行ったことにより、これらの新しい20個のパーツが得られたためです。
	新しいネジを測定します。 そして、私たちは組み合わせて、さまざまな状況を再びまとめました。 ねじ径と穴径の値が異なり、
	私たちはプロセスに行き、その機械を手に入れ、分解を開始し、故障するまでこのプロセスを繰り返して組み立て、分解、組み立てを行いました。 そう、
	ご覧のとおり、ここにある両方の特性について、すべてのドットがこの仕様の範囲内にあります。 そして、ここでの最悪のポイントは、10、11、12、15の分解があることです。 だから今私たちは問題を抱えています
	解決しましたよね？ もう問題はありません。 このプロセスを実行します。
	工場内のいくつかの管理計画は、彼らが管理する必要があります
	ピンの直径は今、それを確認するために
	特定の瞬間に、これらのピンを交換する必要があります。 穴径を保証します。 お客様にこの問題が発生しないことを保証するために、そうですか？Tそれでこれが問題でした。 問題は解決しました。
	そして、それはみんなです。 ここで数分を使用して、これをどのように行ったかを示します。
	JMP。 つまり、ここにデータテーブルがあります。ここには、使用する穴を使用するボックスがあり、各穴には直径があります。
	各ネジの直径はここで測定され、このネジの数はすべての組み合わせであり、ここでは60の組み合わせがあり、それぞれの分解量があります。 そう、
	私がここで行ったことの1つは、これらの分析-> XによるYの適合でした。 穴の直径をYに、ネジの直径をXに配置します。
	ここにこのグラフがあるので、仕様の制限があるので、これは私が提示したものとは異なりますよね？ だから、仕様の限界、私はここに許可範囲を入れました。 ここに置いた
	これはネジなので、4.617から4.8です。ここに青を入れて追加します。だから、私たちはについての仕様を持っています。
	ネジの直径とここに4.4、4.5があります。
	そして、ここに置きます
	穴の仕様も。
	穴の仕様。
	そうによってここにあります。
	私は離陸します。
	そう。
	おっと。
	再び4.4、4.5の範囲。
	これで、そのグラフができました。 だから、私たちがそこに持っているすべての点。
	そして、私が右クリックするだけの伝説、Row Legend
	分解。私はここで、これらの緑から赤を選びました。
	ここではリバーススケールを選びました。グリーンなので、最高になりたいです。 だから、彼らはここにいます。 さて、私もできました、
	ここで大きなドットを取得します。 だから、これは私が使用したグラフの1つです。
	ここで行の状態をクリアさせたもう1つのことは、[分析]-> [フィットモデル]でした。 だから、私のY、ここでの私の目標は、分解の量、量です。 ここに置いた全体の直径とネジの直径。 そして、私もそれらの間の相互作用を置き、私は走りました。
	そして、私はここにいます、
	ここにある決定係数との適合の要約と
	ここにプロファイラーがあります。 そう、
	ここに直径を入れ、この穴の直径を変更したところ、ここで使用したシミュレーターIIなので、ここで仕様限界を保存したので、分解量の仕様下限は10であることがわかります。
	これらの手段の周りにランダムなバリエーションをここに置きます。 だから、これを手に入れたら、私はただ...
	5000回の実行を選択でき、ここでシミュレートしました。この失敗率はここにあります。 プレゼンテーションと同じ値を使用しなかったため、これは異なります。 したがって、ここではさまざまなシナリオで実行できます。 4.43で穴の配信を開始したとしましょう。
	したがって、分解の量は24になり、平均値は同じになります。
	ネジの直径。 これはJMPの非常に優れたツールであり、プレゼンテーションでよく使用します。 そう、
	見てくれてありがとう、それはみんなです。 これで終わりです。

起こるデータの視覚化品質と信頼性統計とモデリングRe：高度な統計ツール（2021-US-45MP-854）を使用した産業上の問題の解決

マテウス：素晴らしいプレゼンテーションです！ これを同僚と共有します。