尋找一種 SOP 質量的多次視覺檢查的限制我有一種情況，我有一些操作員對我也相應地適合我的視覺系統的對象進行評級。 這樣做的結果應該是經過訓練的視覺系統將拒絕產品放入拒絕箱中，並在接受箱中接受產品。 由於這些產品很難評級，因此可以在拒絕箱中接受產品，但反之則不行，因為我們試圖限制這種情況。
在這個例子中，我的操作員對一個名為 Y1 的特定質量類別進行評分，其中我的視覺系統有六種不同的檢查，以數字評分 Y1，見下圖：
標準是查看數據，然後縮小限制，如圖所示，直到接受箱中沒有不合格產品，但我認為我們可以做得更聰明。
如果視覺系統只有一次檢查，那麼我會創建一個 ROC 曲線來找到一個極限，但是我沒有多維的經驗，我很難弄清楚如何在 jmp 中聰明地做到這一點。 如果你也知道如何做這個說明，那麼請賜教。 我附上了一個匿名化的數據集。
最好的問候 Søren
分析美國能源部圖形回复：尋找一種 SOP 質量的多次視覺檢查的限制您應該使用擬合模型來構建多維物流模型，並針對您的假陽性/陰性率對其進行優化。
