使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？我是老派，相信當物理控製圖掌握在工廠操作員手中時，SQC 最有效。通過這種方式，操作員記錄異常變化，從而捕獲變化的原因，並且可以從學習開始改進。
JMP 是否通過電子實施 SQC 解決了這個問題，仍然可以捕獲（並從中學習）可分配的原因變化？我更願意將 JMP 用於廣泛的 SQC 實施，因為我的公司擁有許多 JMP 許可證。
其他回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？@toddsedwards當關鍵質量屬性數量有限或電子數據收集困難時，這種方法很有效。 最大的挑戰是當存在多個 CQA 或者它們是否相關時。 這就是現代方法（例如模型驅動的多元控製圖平台中的方法）有用的地方。 JMP 提供了以電子方式實施 SQC 的解決方案（在某些情況下）。 鑑於 SQC 的廣度，我不確定在沒有更多上下文的情況下能否提供更好的答案。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？從概念上講，我的需求要簡單得多。我需要將控製圖交到運行製造工廠的流程操作員手中。我需要他們實時記錄/註釋連續數據，以便我們都能從將記錄的非隨機變化中學習。
控製圖類型最簡單：兩點移動極差。該單個數據點每 4 到 8 小時出現一次。
我不知道 JMP 有這種能力，這就是我尋求幫助的原因。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？也許我遺漏了一些東西，但是如果您想要 Gemba 的紙質控製圖（“工作完成的地方”的精益術語）並且聽起來您沒有大量關鍵的過程變量，這是我的三美分：
1. 建立一個精益早市板，以紙質形式的控製圖作為板元素之一。 讓操作員之一成為在某個循環間隔上創建紙質圖表的人……在 JMP 數據表中有足夠的空白 x 軸條目，以便您有一些空白空間來繪製未來的觀察結果。 然後標準工作的一部分是當每個數據點可用時，指定的操作員手工繪製數據，評估潛在的行動，或者更好的是，除非需要立即採取行動，否則將評估對話作為早市會議的一部分。
2. 然後隨著時間的推移，數據可以在 JMP 中更新，再次循環更新。 在 JMP 中更新後...重新打印圖表。 在早市公告板上發帖...返回第 1 步。
我在伊士曼柯達公司任職期間，我們做了很多這樣的事情。 當然，需要圍繞實際紙質圖表建立一些精益思維基礎設施……例如將早市整合到運營中，以及所有相關的標準工作圍繞基於早市中發生的對話而發生的事情……否則論文圖表練習只會成為另一件發生的事情，但沒有人對此採取任何措施。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？抱歉，您對如何使用控製圖的解釋在概念上與我的不同。 我積極地使用 then 來分離和分配變異來源並評估穩定性。 您通過對失控點做出反應來使用它們。 我相信您正在使用 IMR 圖表（無理性子組）。
如果我理解這個問題，你不能讓他們寫在紙上，但你可以讓他們把數據輸入到一個混淆器中？ 為他們創建一個 JMP 數據表，以便他們在獲取數據時輸入數據。 教他們在 JMP 中創建圖表，然後如何分析它。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？儘管 n = 1，但子組是有理的。所以，是的，IMR 圖。
我想，我們正在以同樣的方式使用控製圖。但是，我們不會對正常變化做出反應。我們使用控製圖將正常變異與異常（非隨機）變異分開。目的是讓組織記錄異常變異的原因，以便有效消除這些變異源。
數據可視化，就像實時的紙質控製圖，在激發所需的組織響應方面非常有效（如上所述）。我正在尋找一種在 JMP 中模擬紙質圖表的方法。JMP 似乎沒有這個功能，我可能需要考慮不同的軟件，除非這個社區中的某個人已經在 JMP 中解決了這個問題。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？我認為您可以非常接近 JMP。 創建一個 JMP 表，其中包含一些數據。 現在創建您的控製圖並將其保持打開狀態。 現在向數據表中添加一個額外的行。 控製圖將自動顯示附加點。 這不是你會在紙質圖表上做的嗎？
您甚至可以擁有一個空白數據表並創建空控製圖。 每次向數據表添加一個點時，它都會更新圖表。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？謝謝。我的問題是 JMP 中點的可分配原因的文本註釋（自由格式）。關於如何做到這一點的任何想法？
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？這更困難，但我看到了兩種可能的方法。
首先，您可以使用註釋工具。 您會看到一個失控的點，單擊註釋工具並輸入您的註釋。 潛在的問題是筆記不是數據集的一部分，可以移動筆記，因此它不會“綁定”到數據點。
另一種方法是在數據表中添加一列來保存註釋。 將該評論欄設為標籤欄。 現在您可以輸入他們喜歡的任何內容，以便將註釋鏈接到數據點並與數據一起存儲。 然後您可以打開該行的標籤。 這將使評論出現在圖表上。 它還有一個額外的優勢，您可以輕鬆打開或關閉評論。 缺點是有一個額外的步驟來顯示評論。
最後，您可能能夠以某種方式使用新的懸停標籤功能來執行此操作。 老實說，我對這個功能還不夠了解，還不知道它在這種情況下如何工作。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？謝謝回复。 上下文是每 4 到 8 小時接收一次連續變量測量。老派，非常有效的方法是將結果繪製在紙質控製圖上。記錄並從異常變化中學習。
今天的人們不會或拒絕手動繪製結果。對於我正在尋找的應用程序，我不需要模型驅動的控製圖。我只需要一種方法來按照 Shewhart 的意圖在紙質控製圖上複製控製圖。操作員可以手動輸入數據，無需花哨的數據連接或腳本。我只是不知道如何在 JMP 中在捕捉休哈特原始意圖的製造環境中實時執行此操作……我們從非隨機變化中學習並不斷改進。
回复：使用 JMP 在製造工廠中有效的 SQC？首先歡迎來到社區。 這裡有很多非常聰明的人（不包括現在的公司），他們有不同的想法和想法。 我來談談我的想法：
首先，我同意讓人們參與獲取和分析數據有很多好處。
1. 抽樣的使用非常強大，分析完全取決於數據的收集方式。 希望您了解 Shewhart 使用控製圖的初衷。 Shewhart 建議使用合理的分組思想來確定分組策略。 亞組提供了比較基礎。 子組內的變異是以該頻率變化的因子 (x) 的函數。 極差圖回答了“子組內的變異，子組內 x 變化的函數，是否一致/穩定？”的問題。 還確定採樣頻率，以便捕捉 x 在所選採樣頻率下變化的影響。 Y 條形 (X 條形) 控製圖將子組內的變異源（控制限）與子組之間的變異源進行比較，以確定哪個源具有最大的影響。 這些並非旨在成為監控工具，而是要回答有關後續工作的重點和調查性質等具體問題。 （例如，可能更容易看到特定時間點影響的特殊原因）。
2. JMP 不僅能夠提供良好的數據圖形分析（例如，可變性圖或圖形構建器）以及適當的控製圖，儘管 Shewhart 控製圖已經在層次結構中向下延伸到傳統控製圖。
3.我不知道你說的“是什麼意思”以電子方式實施 SQC”。 有很多方法可以讓軟件自動將數據帶入軟件（以及大量的 JSL可以編寫腳本以提高效率）...但這真的是您想要的嗎？ 使用圖表分析您的抽樣計劃並回答您提出的問題。 然後改變你的抽樣計劃並重複......
“因此，從長遠來看，最初成功地將數據劃分為基於理性理論的理性子組的工程師本質上是更好的。 . 。”
休哈特
