使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？我是老派，相信当物理控制图掌握在工厂操作员手中时，SQC 最有效。通过这种方式，操作员记录异常变化，从而捕获变化的原因，并且可以从学习开始改进。
JMP 是否通过电子实施 SQC 解决了这个问题，仍然可以捕获（并从中学习）可分配的原因变化？我更愿意将 JMP 用于广泛的 SQC 实施，因为我的公司拥有许多 JMP 许可证。
其他回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？@toddsedwards当关键质量属性数量有限或电子数据收集困难时，这种方法很有效。 最大的挑战是当存在多个 CQA 或者它们是否相关时。 这就是现代方法（例如模型驱动的多元控制图平台中的方法）有用的地方。 JMP 提供了以电子方式实施 SQC 的解决方案（在某些情况下）。 鉴于 SQC 的广度，我不确定在没有更多上下文的情况下能否提供更好的答案。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？从概念上讲，我的需求要简单得多。我需要将控制图交到运行制造工厂的流程操作员手中。我需要他们实时记录/注释连续数据，以便我们都能从将记录的非随机变化中学习。
控制图类型最简单：两点移动极差。该单个数据点每 4 到 8 小时出现一次。
我不知道 JMP 有这种能力，这就是我寻求帮助的原因。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？也许我遗漏了一些东西，但是如果您想要 Gemba 的纸质控制图（“工作完成的地方”的精益术语）并且听起来您没有大量关键的过程变量，这是我的三美分：
1. 建立一个精益早市板，以纸质形式的控制图作为板元素之一。 让操作员之一成为在某个循环间隔上创建纸质图表的人……在 JMP 数据表中有足够的空白 x 轴条目，以便您有一些空白空间来绘制未来的观察结果。 然后标准工作的一部分是当每个数据点可用时，指定的操作员手工绘制数据，评估潜在的行动，或者更好的是，除非需要立即采取行动，否则将评估对话作为早市会议的一部分。
2. 然后随着时间的推移，数据可以在 JMP 中更新，再次循环更新。 在 JMP 中更新后...重新打印图表。 在早市公告板上发帖...返回第 1 步。
我在伊士曼柯达公司任职期间，我们做了很多这样的事情。 当然，需要围绕实际纸质图表建立一些精益思维基础设施……例如将早市整合到运营中，以及所有相关的标准工作围绕基于早市中发生的对话而发生的事情……否则论文图表练习只会成为另一件发生的事情，但没有人对此采取任何措施。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？抱歉，您对如何使用控制图的解释在概念上与我的不同。 我积极地使用 then 来分离和分配变异来源并评估稳定性。 您通过对失控点做出反应来使用它们。 我相信您正在使用 IMR 图表（无理性子组）。
如果我理解这个问题，你不能让他们写在纸上，但你可以让他们把数据输入到一个混淆器中？ 为他们创建一个 JMP 数据表，以便他们在获取数据时输入数据。 教他们在 JMP 中创建图表，然后如何分析它。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？尽管 n = 1，但子组是有理的。所以，是的，IMR 图。
我想，我们正在以同样的方式使用控制图。但是，我们不会对正常变化做出反应。我们使用控制图将正常变化与异常（非随机）变化分开。目的是让组织记录异常变异的原因，以便有效消除这些变异源。
数据可视化，就像实时的纸质控制图，在激发所需的组织响应方面非常有效（如上所述）。我正在寻找一种在 JMP 中模拟纸质图表的方法。JMP 似乎没有这个功能，我可能需要考虑不同的软件，除非这个社区中的某个人已经在 JMP 中解决了这个问题。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？我认为您可以非常接近 JMP。 创建一个 JMP 表，其中包含一些数据。 现在创建您的控制图并将其保持打开状态。 现在向数据表中添加一个额外的行。 控制图将自动显示附加点。 这不是你会在纸质图表上做的吗？
您甚至可以拥有一个空白数据表并创建空控制图。 每次向数据表添加一个点时，它都会更新图表。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？谢谢。我的问题是 JMP 中点的可分配原因的文本注释（自由格式）。关于如何做到这一点的任何想法？
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？这更困难，但我看到了两种可能的方法。
首先，您可以使用注释工具。 您会看到一个失控的点，单击注释工具并输入您的注释。 潜在的问题是笔记不是数据集的一部分，可以移动笔记，因此它不会“绑定”到数据点。
另一种方法是在数据表中添加一列来保存注释。 将该评论栏设为标签栏。 现在您可以输入他们喜欢的任何内容，以便将注释链接到数据点并与数据一起存储。 然后您可以打开该行的标签。 这将使评论出现在图表上。 它还有一个额外的优势，您可以轻松打开或关闭评论。 缺点是有一个额外的步骤来显示评论。
最后，您可能能够以某种方式使用新的悬停标签功能来执行此操作。 老实说，我对这个功能还不够了解，还不知道它在这种情况下如何工作。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？谢谢回复。 上下文是每 4 到 8 小时接收一次连续变量测量。老派，非常有效的方法是将结果绘制在纸质控制图上。记录并从异常变化中学习。
今天的人们不会或拒绝手动绘制结果。对于我正在寻找的应用程序，我不需要模型驱动的控制图。我只需要一种方法来按照 Shewhart 的意图在纸质控制图上复制控制图。操作员可以手动输入数据，无需花哨的数据连接或脚本。我只是不知道如何在 JMP 中在捕捉休哈特原始意图的制造环境中实时执行此操作……我们从非随机变化中学习并不断改进。
回复：使用 JMP 在制造工厂中有效的 SQC？首先欢迎来到社区。 这里有很多非常聪明的人（不包括现在的公司），他们有不同的想法和想法。 我来谈谈我的想法：
首先，我同意让人们参与获取和分析数据有很多好处。
1. 抽样的使用非常强大，分析完全取决于数据的收集方式。 希望您了解 Shewhart 使用控制图的初衷。 Shewhart 建议使用合理的分组思想来确定分组策略。 亚组提供了比较基础。 子组内的变异是以该频率变化的因子 (x) 的函数。 极差图回答了“子组内的变异，子组内 x 变化的函数，是否一致/稳定？”的问题。 还确定采样频率，以便捕捉 x 在所选采样频率下变化的影响。 Y 条形 (X 条形) 控制图将子组内的变异源（控制限）与子组之间的变异源进行比较，以确定哪个源具有最大的影响。 这些并非旨在成为监控工具，而是要回答有关后续工作的重点和调查性质的具体问题。 （例如，可能更容易看到特定时间点影响的特殊原因）。
2. JMP 不仅能够提供良好的数据图形分析（例如，可变性图或图形构建器）以及适当的控制图，尽管 Shewhart 控制图已经在层次结构中向下延伸到传统控制图。
3.我不知道你说的“是什么意思”以电子方式实施 SQC”。 有很多方法可以让软件自动将数据带入软件（以及大量的 JSL可以编写脚本以提高效率）...但这真的是您想要的吗？ 使用图表分析您的抽样计划并回答您提出的问题。 然后改变你的抽样计划并重复......
“因此，从长远来看，最初成功地将数据划分为基于理性理论的理性子组的工程师本质上是更好的。 . 。”
休哈特
