Mio nome È Per vaso da NN, E IO Volere insieme con Mio collega Louie Meyer
rappresentare Come Voi Potere utilizzo JMP In farmaceutico processi convalida,
E In realtà primo in Quello Voi Potere Fare
continuo processi verifica dopo.
Noi Entrambi Venire da UN azienda chiamato NN, E Noi Fare consulenza
per IL farmaceutico industria E Noi lavoro con dati scienza.
COSÌ Noi In realtà provando A creare valore da dati A Nostro clienti.
Di corso, Noi Sono estremamente Contento Quello Noi Potere utilizzare JMP per Quello
E Questo È Che cosa Noi Sono andando A dimostrare Oggi.
COSÌ IL sfondo per IL presentazione È processi convalida.
Questo È UN molto importante problema In IL farmaceutico industria,
Quello Prima Voi lancio UN nuovo Prodotto,
Voi Avere A dimostrare Quello Voi Sono capace Di produrre Esso.
Classicamente Questo ha stato Fatto di Appena fabbricazione tre lotti.
Se questi tre lotti erano Va bene, Noi Avere dimostrato Quello Noi Potere produzione
costantemente E Poi tu sei pronto A lancio prodotti.
Ma Di corso tutti,
Compreso IL [impercettibile 00:01:06] Avere trovato fuori,
Quello Voi Potevo Fare tre lotti È non IL Stesso,
COME Tutto futuro lotti Sono andando A Essere Bene.
Che cosa È previsto Oggi da UN convalida È Quello non soltanto spettacolo Quello Voi Potere Fare
tre O Potevo Fare tre lotti,
si suppone A Fare UN impostato Di lotti.
Basato SU Questo impostato Di lotti, Voi Dovrebbe Essere capace A dimostrare
con fiducia Quello Tutto futuro lotti Volere Essere Bene.
COSÌ Invece Di predire IL passato, Noi Ora Avere A prevedere IL futuro.
Questo Veramente qualcosa Quello È UN stimolante cosa In IL farmaceutico industria
Perché Essi Avere stato usato per molti anni Appena A Fare questi tre lotti.
COSÌ Come A Fare Esso Ora?
Noi Sono Veramente aiutando molti clienti con Questo,
E Che cosa Noi fortemente consigliare È semplicemente prevedere IL futuro.
Come Potere Voi prevedere IL futuro?
BENE, Voi Potere Fare Quello In JMP con predizione intervalli.
Quello è Che cosa Essi Sono per.
COSÌ Voi raccogliere Alcuni dati, SU IL giorni Voi analizzare,
Voi Potere prevedere Come IL riposo volevo Aspetto Piace.
Se Voi Potere Appena costruire UN modello Quello Potere descrivere tuo convalida dati impostato,
E Se Voi Mettere tuo lotti In Questo modello COME UN casuale fattore,
questi predizione limiti In realtà copertina non soltanto IL lotti Voi Fare,
Ma Anche IL lotti Voi non l'ho fatto fatto Ancora,
E in tal modo Voi Potere prevedere IL futuro.
Che cosa tu sei vedendo In IL metter il fondo a Di IL grafico Voi Avere palcoscenico uno.
Questo È Dove Voi progettato IL nuovo processi per fabbricazione IL nuovo Prodotto.
Fase 2 È esame quello è IL classico vecchio modellato convalida.
Dove noi in precedenza fatto tre lotti, Ora Noi Sono fabbricazione UN impostato Di lotti.
Ora basato SU Quello noi prevedere IL futuro lotti Volere Essere Bene.
Se Voi Avere UN quantità Di lotto A lotto variazione,
Esso Potere Essere difficile A prevedere con Appena UN pochi lotti,
dovuto A IL larghezza Di il t distribuzione Quale visualizzazione IL utilizzo Di libertà,
COSÌ Esso Potrebbe Prendere Di più di tre.
Ma Noi fortemente consigliare Ancora A Fare alberi palcoscenico 2 Perché Altrimenti,
pazienti Avere A Aspettare pure lungo per IL nuovo Prodotto E Poi Se suo non Abbastanza.
Voi Potere Fare IL sciupare In Che cosa Noi chiamata palcoscenico 3a.
Certo parti che trattano si spera su Come tuo predizione limiti
Volere Essere dentro specifica limiti E Poi Voi Avere provato
Quello Tutto futuro percorsi Volere Essere Bene, E Voi Potere andare in Che cosa Noi chiamata palcoscenico 3b,
Senso Quello Ora Voi non Avere A misurare In Prodotto test Qualunque più a lungo.
Voi Potevo Forse misurare SU IL processi Invece Di misurazione SU IL Prodotto
Perché Voi Avere dimostrato Tutto futuro medicinale Volere Essere Bene.
Voi soltanto Avere A dimostrare Quello Voi Potere mantenere IL convalidato stato.
Quello Potere Dare Voi UN pesante riduzione In tuo futuro costi.
Alcuni clienti, Essi Ottenere Voi su A 70% riduzioni, In IL futuro costi,
Dopo Essi Avere dimostrato Quello Tutto futuro lotti Sono andando A Essere Bene.
Oggi Noi Volere Tentativo A dimostrare, Come Questo Potere facilmente Essere Fatto In JMP.
COSÌ Che cosa È IL convalida Tutto Di?
BENE, suo IL predizione Di futuro lotti.
Ora, in precedenza Noi Appena fatto tre lotti,
Ma Ora Noi Avere A prevedere IL futuro lotti.
Come Potere Voi prevedere Quello con fiducia?
Perché Quando Voi Fare convalida Voi Avere A dimostrare fiducia, cose Sono Bene.
BENE, Voi Potere Appena utilizzo predizione intervalli.
Loro sono Anche chiamato individuale fiducia intervalli E JMP per IL Stesso motivo.
O Voi Potere Anche andare per tolleranze, Se Voi Volere.
Come molti lotti In palcoscenico 2?
Noi In realtà consigliare A andare SU con Che cosa Essi usato A, Quale È tre.
Ma Voi Potere soltanto passaggio con IL tre lotti Se Voi controllo limiti.
Controllo limiti Sono In realtà Appena predire limiti senza fiducia.
IO Volere spettacolo Voi Come A calcolare loro, e se Essi Sono dentro.
In realtà IL migliore Indovinare suo Bene.
Se tuo predizioni Sono al di fuori, Voi Potrebbe Bisogno Di più lotti.
Ma Voi Potere Fare questi Dopo Avere andato A IL mercato con tuo Prodotto.
Come molti lotti dovrebbero Fare nel 3a?
Molto semplice.
Fino a tuo predizione limiti Sono dentro specifica intervalli.
O Se Voi Volere, IL corrispondente PPK È alto Abbastanza.
IO Volere spettacolo Come Voi Potere convertire questi limiti A UN PPK.
Quando suo passato Voi Potere In realtà andare A palcoscenico 3b Perché Ora Noi Avere dimostrato
Tutto IL futuro lotti Volere Essere Bene.
Voi Appena Avere A dimostrare Quello Voi Potere mantenere IL convalidato stato.
Tipicamente Quello Potere Essere Fatto di misurazione In IL processi,
Quale È Più facile In vero- tempo, rispetto A facendo In Prodotto test.
COSÌ quello è In realtà UN Enorme beneficio.
UN quantità Di persone raccolto Se tu sei facendo Esso Questo modo.
Quello è UN piccolo fluire grafico per Come fa Esso lavoro.
COSÌ Voi inizio fuori guardare A tuo convalida una volta,
Voi calcolare tuo predizione limiti,
Appena Essere consapevole Quello Fino a versione 15 Essi erano non Giusto.
Essi concordato A libertà due Basso predizione limiti.
Esso era sistemato In versione 16, COSÌ Per favore JMP utilizzo versione 16 per Questo.
Poi Se questi predizione limiti Sono dentro spec limite,
hai superato entrambe le fasi 2 E 3a,
E tu sei in attesa per processo continuo verifica,
misurazione SU IL processi Invece Di misurazione SU IL Prodotto.
Se Esso giri fuori Quello IL predizione limiti Sono pure Largo,
Poi Aspetto A tuo controllo limiti.
Se Essi Sono entro spec limiti, E previsto limiti al di fuori,
IL maggior parte comune tipico corso è quello Appena raccogliere dati,
Voi Appena raccogliere Di più dati.
Ma Voi Fare Quello Invece 3a Dopo andando SU A IL mercato.
COSÌ Appena ricalcolare Questo predizione limite, ogni tempo Voi Avere UN nuovo lotto,
E Poi fiduciosamente Dopo Forse tre O quattro extra lotti,
Essi Sono dentro tuo spec limite E Poi tu sei pronto A andare.
Se Esso accade Quello Anche tuo controllo limiti Sono al di fuori specifica,
Poi In realtà tu sei non pronto per convalida Perché Poi In realtà
migliore Indovinare È Quello IL processi È non capace,
E Di corso Voi Avere fallito tuo convalida E Voi Bisogno A migliorare
IL processi E Noi Fare qualunque cosa Ancora.
Fiduciosamente Noi non FINE Là.
Ma Di corso Esso Potere accadere.
Appena corto Di Questo particolare metodi
Noi Avere usato A calcolare questi controllo limiti,
predizione limiti E tolleranza limiti.
Per controllo limiti,
hai bisogno del JMP Di corso, Voi Potere Ottenere controllo limiti.
Ma suo In realtà Appena per uno conosciuto Significare E uno conosciuto standard motivo.
Spesso Voi Avere Di più complesso sistemi Quello Voi Potrebbe Avere molti significa,
diverso cavità E decente in movimento processi per esempio,
Voi Potrebbe Avere parecchi bande componenti fra campionamento punti.
Tipicamente Voi Avere Di più di uno Significare E uno standard motivo.
Ma Poi Voi Potere Appena costruire UN modello, E descrivere tuo dati impostato con IL modello.
Poi Voi Potere Appena Prendere IL predizione formula,
Voi Potere Inviare IL standard errore o previsione formula
E Voi Potere Prendere il tuo standard errore SU residui,
E Poi Invece Di moltiplicando con IL G quantile,
Appena utilizzo IL normale quantile.
Poi Esso corrisponde A avere indietro fiducia.
Questo È Come Noi calcolare controllo limiti basato SU UN modello.
Semplicemente basato SU IL predizione formula E IL standard Di IL predizione,
IL standard dei residui Quale Noi Potere Tutto Ottenere da JMP,
Poi suo bello facile A calcolare Come fa controllo limiti lavoro.
Suo Anche Più facile A prevedere IL limiti, Perché Essi Sono pronto A andare E JMP.
Loro sono Già Là,
E Di corso Essi volevo Appena utilizzo IL limiti calcolato di JMP.
IO disse Prima Essere attento con JMP.
Prima versione 16, limiti semplicemente prende pure Largo.
COSÌ Per favore utilizzo versione 16 E più nuovo per Questo.
Per tolleranza limiti,
Noi Avere UN poco morso Di IL Stesso problema COME con IL controllo limiti.
Voi Avere tolleranza limiti In JMP, Ma soltanto per uno Significare,
E una deviazione standard.
Noi non Avere Esso per UN modello.
Ma suo In realtà bello facile A convertire IL classico formula,
per UN tolleranza intervallo in prendendo UN modello.
Appena sostituire IL Significare con IL predizione formula.
Appena sostituire N meno uno con IL gradi Di regione per IL totale variazione,
Quale Noi In realtà calcolare da IL larghezza Di IL predizione intervallo.
Poi Voi Potere Appena accedere Questo In IL classico formula E All'improvviso,
Noi In realtà Anche Avere UN tolleranza intervallo E JMP,
Quello Potere accadere entro E fra lotto variazione.
Poi Noi pronto A andare con IL matematica Qui.
Alcuni clienti preferire non Appena A Aspetto A Se limiti Sono dentro specifica,
Essi Bisogno A Essere profondo dentro specifica,
In realtà corrispondente A Quello PPK È più grande di uno.
Ma suo molto facile A Prendere IL limiti E IL predizione formula,
E convertire loro in UN PPK di Questo classico formula per PPK.
Se Voi prevedere IL limiti, Voi Ottenere Esso con fiducia,
Perché IL media fiducia IL Stesso la pensione limite,
E Se Voi Mettere Esso In IL controllo limite, Voi Appena Ottenere PPK senza fiducia.
Lo faremo senza fiducia E con fiducia.
Senza fiducia È IL uno Noi ipotetico A consigliare A utilizzo In palcoscenico 2,
E IL altro quelli Sono chiaramente per palcoscenico 3a,
Dove Noi Avere A dimostrare con fiducia.
COSÌ vita È facile Quando Voi Avere JMP,
E Se Voi Avere UN modello Quello Potere descrivere tuo convalida set di dati.
Ma Noi Avere A Essere consapevole Quello dietro Tutto Modelli,
Là Sono Alcuni ipotesi Quello Bisogno A Essere soddisfatto,
A meno A Essere giustificato Prima Voi Potere fare affidamento SU tuo modello.
Voi Bisogno A Fare UN standard controllo Di tuo dati,
Prima Voi Potere utilizzo IL modello A calcolare limiti.
UN S Voi Sapere, JMP ha molto Bene possibilità per Questo,
E IO Volere Appena Ora andare in JMP, E Vedere Come Questo lavori.
Qui È UN molto ben noto dati impostato In IL farmaceutico industria,
pubblicato di Industriale Società Di Farmaceutico Ingegneria,
Dove Essi Mettere fuori UN dati impostato da IL vero mondo E Dire,
"Questo È UN tipico convalida impostato, Per favore Tentativo A calcolare SU Questo E Vedere
Come volevo Voi valutare Questo COME UN processi convalida dati impostato."
Se Voi inizio guardare A IL dati grafico, Voi Potere Vedere Qui Noi Avere tre lotti.
IL classico tre lotti, vecchio stile modi,
E Noi Sono fabbricazione compresse Qui E Noi Sono miscelazione IL polvere.
Quando Noi Sono miscelazione IL polvere, Noi Prendere fuori campioni In 15 diverso
sistematico posizioni In IL miscelatore In Tutto tre lotti.
Quando Noi Prendere campioni, Noi Prendere Di più di uno.
Noi In realtà Prendere quattro.
COSÌ Noi Avere tre lotti, 15 indicazioni, E ogni tempo Noi Prendere quattro.
Questo È UN dati impostato da vero vita Quello era usato per convalida.
Se Voi Aspetto A dati,
suo In realtà abbastanza facile A Vedere Quello per lotto B entro UN posizione,
IL tra lotti posizione valutazione È tanto più grande di per lotti UN E C,
E Se Voi Mettere UN controllo limite SU tuo standard deviazione,
quello è chiaramente C È più alto.
Voi Potere Anche fare eterogeneità di varianza test.
Esso Volere Anche Essere abbastanza ovvio Quello B ha significativo più grande varianza di UN E C.
COSÌ Noi non può Appena tiro Questo Perché tu sei soltanto ipotetico A tiro varianze,
Quello Potere Essere presunto IL Stesso.
COSÌ Che cosa A Fare Qui?
BENE, IL Grande cosa Di JMP,
Voi Potere Appena Fare UN bilancia modello, COSÌ Voi Potere andare In E Mettere In IL lotti
COME UN bilancia fattore SU superiore Di avendo fattori A prevedere IL Significare.
UN guadagno Voi Potere chiaramente Vedere Quello toppa B,
ha più grande varianza di UN E B E Noi Bisogno A corretto per Quello.
COSÌ Come Fare Voi corretto per Quello In UN modello?
Perché IO volevo Piace Ora A Mettere In casuale fattori
Ma non dov'è modellato In JMP Fare non supporto casuale fattori.
Che cosa IO Fare Invece, IO Appena andare su Qui E IO salva Mio varianza formula.
COSÌ In realtà IO Ottenere UN colonna Qui, Dove IO Avere Mio dati varianze.
Poi IO Potere Appena Fare ponderato domande con inverso varianza.
Classico modo Di pesatura Quando tu sei facendo lineare regressione.
COSÌ suo molto facile A corretto per Quello toppa B ha più alto varianza
di UN E C, Appena di facendo ponderato regressione
Essendo consapevole Di Quello, Poi IO Potere inizio guardare Fare IO Bisogno A trasformare UN dati?
Voi Sapere Voi Avere Indietro gocce E informazione E JMP.
COSÌ suo molto facile,
Appena Fare UN ID Quello descrive IL combinazione Di lotti E posizione.
Poi Voi Potere Aspetto A IL procedura variazione entro ogni gruppo,
E tiro Questo attraverso, E Voi Volere Ottenere UN modello Piace Questo.
Voi Potere Vedere IO ponderato Esso Perché IO avevo A peso Esso.
A corretto per lotto B COME IO Avere In UN E C.
Voi Potere Poi Vedere Voi Avere NO valori anomali e puoi anche scatola -cox.
C'è NO Bisogno per trasformazione.
COSÌ quello è Anche facilmente giustificato lavorando Questo modo.
Poi Io sono pronto A Fare Mio modello.
Ma Quando IO Fare Mio modello, IO Volere Mettere In Mio lotto COME UN casuale fattore.
IO Potrebbe Anche Mettere In posizione volte lotto COME UN casuale fattore,
Perché Esso Dovrebbe Essere casuale Perché IO volevo Piace A prevedere futuro lotti.
Poi c'è In realtà un altro assunzione,
Perché Quando Voi Mettere In casuale fattori Voi Sono assumendo IL influenza
A meno SU media zero E suo normalmente distribuito.
Come A verificare Questo O giustificare Questo?
BENE Appena andare E Aspetto A BLUP, quello è Appena UN casuale fattore.
Voi Potere Appena Fare loro in UN dati tavolo, E Voi Potere Fare UN BLUP test SU loro.
Quello è Che cosa IO Avere Qui.
Qui Voi Potere Vedere IO Avere salvato i miei lotti BLUP E Mio interazione BLUP,
E IO Appena Rif -modellato loro a questi.
IO Potere Vedere questi lotto effetti Potere facilmente Essere presunto normalmente distribuito
E In realtà IL Stesso con IL interazione effetti.
Ora In UN molto corto tempo, Tutto IL sensibile controllo Voi Bisogno,
A Essere capace A giustificare Quello Voi Sono pronto per analisi.
COSÌ Ora IO Avere Mio modello, Quale Io sono pronto A andare per,
Dove IO Avere Mettere In Mio posizioni In IL fattori casuali,
E Mio passaggio come il mio altri fattori.
Ora IO Volere Dare Mio lavoro A Louie,
Chi ora mostrerà Come A andare SU con IL sceneggiatura SU Questo dati file.
COME Per's Già mostrato,
JMP Già offerte UN quantità Di opportunità A Affare con molti Di IL i problemi
tu sei affrontare E validazione, per esempio, TPQ lotti.
Alcuni Di IL cose Lui ha mostrato Qui È Quello,
In fatto maggior parte processi non può Essere descritto di Appena uno
Significare E uno standard deviazione.
Per Questo Noi Veramente Piace IL stato modello piattaforma,
Quale consente noi A Fare esattamente Questo di Compreso sistema produttori per molti
significa E O casuale fattori per molti varianze.
Poi Spesso Noi Vedere IL dati richiede trasformazione.
Qui Noi Già IL adatto modello piattaforma ha IL scatola- cox trasformazione permettendo Questo.
Inoltre, dati imposta Quasi Sempre contenere Alcuni Tipo Di valori anomali.
Per Questo Noi Sono Già In IL mercato medio piattaforma,
Anche Avere IL alunno tipo residuo più,
Quale È UN Grande modo Di condotta con valori anomali.
Poi In casi Dove Noi Vedere UN mancanza Di varianza da principianti,
JMP ha Anche IL tronco d'albero varianza modellazione, Quale Noi utilizzo A Trovare IL varianza,
E convertire Esso in UN peso In UN ricorsione modello.
Poi fuori- Di- IL- scatola JMP Di corso Anche Avere IL predizione intervalli,
individuale fiducia intervalli direttamente da IL Adatto modello.
Là Sono Anche Alcuni Di IL i problemi Noi affrontato Dove JMP non l'ho fatto Prendere noi Tutto
IL modo Ma fatto IL basi Qui.
IO pensare Questo È Che cosa erano In realtà provando
A indirizzo con Nostro sceneggiatura COME BENE, fabbricazione Esso tanto Più facile,
E IO pensare uno Di IL primario motivi Noi
Avere sviluppato Questo sceneggiatura È Quello Generalmente IL clienti Noi Vedere Quello questi
calcoli E visualizzazioni erano facendo Spesso Sono Fatto di umano dipendenti.
COSÌ ogni volta umani Sono coinvolto,
Là È UN alto rischio Di umano errori COME BENE.
Questo È Che cosa Noi Sono provando A battaglia di automatizzando Tutto Di questi passi Dopo
SU in arrivo da IL analisi E Anche IL visualizzazioni.
Poi Di corso, Qui È IL controllo intervalli In JMP,
Dove JMP Potere soltanto maniglia uno Significare E uno varianza componente.
Questo Volere Anche risolvere In IL sceneggiatura
da IL adatto E modello piattaforma utilizzando IL predizione cartella Invece Di IL Significare.
Poi Noi utilizzo IL totale varianza
da IL modello calcolato da IL standard errore E IL predizione
formula E IL standard errore SU IL residui.
Poi Noi Anche Spesso viso clienti Chi preferire tolleranza intervallo problemi,
E Questo È dovuto A loro separato impostazioni Di Entrambi fiducia E coraggio.
Tuttavia brevemente descritto,
JMP Potere soltanto maniglia uno Significare E uno varianza componente tolleranza intervalli.
COSÌ In IL sceneggiatura Noi Anche calcolare
tolleranza intervalli da IL Adatto modello piattaforma utilizzando IL Stesso numero
Di efficace gradi Di libertà COME usato In Nostro predizione si.
E Poi da ultimo,
IL sceneggiatura ha Anche incluso IL calcolo Di capacità valori,
Di più specificamente IL PDK valori, COME molti clienti Anche richiedere questi.
Qui Noi calcolare loro Entrambi
con fiducia utilizzando IL predizione limiti COME UN ingresso A IL calcolo.
Poi Noi Anche calcolato Nostro fiducia utilizzando IL controllore ingresso calcoli.
COSÌ Appena A andare A IL sceneggiatura.
Nostro sceneggiatura Qui,
COME Noi Avere sviluppato pacchetto maggior parte Di questi successivo passi, Dopo facendo IL frase
controllo in UN separare pacchetto, IL sceneggiatura si prende tre input.
Noi Avere IL originale dati file,
E Poi Noi Avere IL modello finestra E Poi Noi Avere UN modello documento.
COSÌ Che cosa Nostro sceneggiatura fa È Quello Esso In realtà feed informazione da IL dati
file E IL moderno finestra, in IL modello documenti.
Da IL dati file Noi Prendere IL metadati E dati si, E da IL modello finestra
Noi Prendere modello parametri E modello risultati E campi COME BENE.
Questo È Anche Perché suo importante A fatica Qui Quello IL modello
Quello Sono usato Qui COME UN ingresso Dovrebbe Essere UN completare Fatto modello.
Questo significa Quello Voi Avere Fatto Già
Tutto IL sanità mentale controlli SPI Appena introdotto noi A.
Anche Voi Avere Fatto tuo modello deduzione E IL sanità mentale controllo include qualcosa
Piace anomalo esclusione E dati trasformazioni COME BENE.
Uno Potevo litigare Quello Noi Potevo Fare Questo In IL sceneggiatura COME BENE,
obbedire Alcuni hardcore statistico regole.
Ma Noi Anche pensare Quello Questo È UN molto utile esperienza.
Lavorando con IL modello Qui.
Voi Ottenere UN tanto Meglio intuizione in IL dati,
E Voi Anche Avere A fare domanda a Alcuni processi conoscenza Qui A Ottenere UN Meglio modello.
COSÌ IL modello documento In si,
Noi In realtà utilizzo Questo ispirato di IL app funzionalità E JMP.
Noi Veramente Piace Alcuni sceneggiatura Dove IL utenti
O ogni utente Potere In realtà interagire con IL sceneggiatura si.
COSÌ IL modello documento È essenzialmente
UN dati tavolo In JMP Dove Noi Avere NO dati In Esso.
Tuttavia, Noi Avere definito UN quantità Di colonne
con predefinito formule riferimento ogni altro.
Questo consente IL utente A In realtà andare In,
E fare marcia indietro Tutto Nostro calcoli Attraverso IL colonne In Questo modello file,
sfruttando IL per esempio, formula editore E JMP,
E potenzialmente aggiungere nuovo colonne Se Essi Volere A Vedere nuovo calcoli.
O Essi Potere modificare Alcuni Di IL calcoli Noi Sono facendo In Là COME BENE.
Inoltre, Tutto visualizzazioni descrittori fornendo IL utente
Sono Anche In realtà immagazzinato COME UN tavolo sceneggiatura In IL modello documento.
COSÌ utenti Potere Appena andare In Qui E modificare, per esempio, IL disposizione Di specifica grafici
Se Essi Volere nuovo colori O qualcosa Piace Questo.
IO pensare Noi Dovrebbe Prendere UN Aspetto A Come Esso In realtà sembra In la realtà.
Noi Volere salto in JMP Qui E IO Volere Appena Trovare IL Stesso modello
COME Per Appena finito per noi.
Noi Sono Ancora guardare A IL ISPE caso COME Pierre ha mostrato,
E IO Volere Appena Trovare IL Stesso modello Lui conclusa su con Qui.
Ora Quello Noi Avere Nostro modello, Noi Avere Fatto IL sanità mentale controllo E qualunque cosa,
Noi Avere Nostro originale dati file dietro, Noi semplicemente correre IL script.
E Noi Volere Bisogno A Inviare Esso A tre cose Qui.
Primo Di Tutto, Noi Avere modello File Ora riempito con Tutto IL dati Noi Bisogno.
Noi Vedere IL due grafici erano mostrando Giusto Qui.
Poi Noi Avere IL PPK lotto dando noi UN PPK per ogni posizione In IL miscelatore.
Noi Avere UN totale Di 15 su Qui,
E Noi Avere IL normale PPK basato SU controllo limiti In blu,
basato SU predizione limiti In rosso E basato SU tolleranza limiti In verde.
da ultimo Noi avevo IL grafico Qui.
Questo grafico Spettacoli noi in parte Nostro dati,
lungo con Tutto IL limiti Noi Avere calcolato In IL sceneggiatura.
SÌ, E Che cosa Noi Vedere Qui È In fatto Quello lotto UN E lotto C
Sono eseguendo BENE per Tutto posizioni.
Senso Esso ha suo predizione limiti, E tolleranza limiti, E controllo limiti
per Quello questione dentro IL specifica per Tutto posizioni.
Tuttavia,
Se Noi Aspetto A lotto B,
Dove Essi Anche trovato IL varianza A Essere tanto più grandi di
IL due altro lotti, Noi Vedere Quello Questo È In fatto andando al di fuori
specifiche SU Tutto posizioni Quando Noi Aspetto A IL predizione limiti,
non necessariamente Entrambi specifiche, Ma O Sotto inferiore E superiore.
COSÌ Noi Vedere molti clienti Qui In realtà Appena informatica Alcuni media limiti,
attraverso UN, B E C.
Ma Noi non Vedere Quello COME UN opportunità Qui Perché per noi Questo racconta noi Quello,
Se futuro lotti comportarsi Piace lotto UN O C, Noi Sono Va bene.
Noi Potere prendere in considerazione E Dire Quello futuro O osservazioni Di futuro lotti,
Volere autunno dentro specifiche.
Tuttavia, IL futuro lotti comportarsi Piace lotto B,
E Noi non può garanzia Quello Noi Volere Avere
Tutto osservazioni Di futuro lotti cadente dentro IL specifica limiti Qui.
IO pensare IO volevo Appena Anche utilizzo Questo tempo A andare Attraverso UN esempio Dove Noi In realtà
Anche Prendere in considerazione IL Totale approccio E Quello ha mostrato IL diagramma di flusso,
E Come Noi volevo In realtà Fare UN PPQ convalida utilizzando IL sceneggiatura.
Noi abbiamo portato UN cliente esempio Qui, Appena Trovare Esso Qui,
E Questo È influenzando clienti Chi Avere stato Attraverso PPQ con IL convalida
E Essi Avere Ora prodotto Tutto IL lotti.
COSÌ Noi Volere Appena velocemente utilizzo UN Locale dati
filtro A Appena Aspetto A IL tre Primo lotti Essi prodotto In palcoscenico 2.
Qui Noi Avere Nostro modello, E Noi correre IL sceneggiatura.
Che cosa Noi Vedere Qui È Quello Noi Trovare noi stessi In UN situazione Dove Noi Avere
Entrambi predizione limiti E tollerare limiti al di fuori grande.
In fatto Essi Sono abbastanza lontano al di fuori.
Ma IL migliore Indovinare determinato di IL controllo limite È In fatto,
Quello Noi Sono dentro specifica.
COSÌ Che cosa Questo racconta noi È Quello Noi In realtà Tatto sicuro Abbastanza,
concludendo Quello Noi Avere passato palcoscenico 2, E Potere Ora andare in palcoscenico 3a.
In realtà abilitare noi di IL cliente A Mettere loro prodotti SU IL mercato.
Suo importante A fatica Qui Quello Anche Anche se Noi andare da Fase 2 A palcoscenico 3a,
Noi Fare non ridurre IL [impercettibile 00:23:22], e la produzione Voi Vedere Noi Avere.
Noi Sono Ancora abbastanza certo O Veramente certo In realtà Quello,
NO Cattivo prodotti Dovrebbe accedere IL mercato.
COSÌ Che cosa IL cliente volevo Fare Prossimo Poi, È semplicemente A produrre IL Prossimo lotto,
Quale volevo Essere lotto quattro Qui incluso In IL modello, E Poi Noi correre Esso Ancora.
Di corso Voi Volere Avere A Fare IL sanità mentale controllo Di IL modello Ancora,
Compreso IL nuovo dati.
Che cosa Noi Vedere Qui Ora Compreso IL quarto distintivo,
È Quello Noi Sono Infatti In IL Stesso situazione COME Prima.
Tuttavia, Entrambi IL tolleranza limiti, E IL predizione limiti,
Sono in movimento tanto più vicino A IL controllo limite,
E Anche Di più importante, Essi Sono in movimento in direzione IL specifica,
Quale È Che cosa Noi Veramente Volere A Vedere In Questo situazione.
IL motivo Questo È Quello Noi In realtà notato entro lotto variazione molto BENE.
Tuttavia, dovuto A avendo soltanto tre O quattro lotti,
Noi non Sapere IL gemello lotto variazione Quello Volere...
Questo È Che cosa In realtà dà noi questi quattro limiti.
Questo volevo Essere UN iterativo approccio, produrre uno lotto, analizzando IL risultati
E continua andando SU Fino a Voi In realtà Trovare IL limiti dentro.
Ora Appena includere IL due scorso lotti, correre Esso Ancora.
Che cosa Noi Vedere Ora In realtà È Quello Noi Avere Tutto Nostro limiti dentro specifica.
Questo racconta noi Quello Noi Ora Avere passato palcoscenico 3a,
E Noi Potere Ora lavoro in direzione riducendo Nostro pesante In produttività,
di implementazione campionamento Invece Di 100% ispezione,
E continuo processi verifica E COSÌ via.
Questo erano Ancora avendo avevo Nostro prodotti SU IL mercato,
Da IL Primo tre lotti Noi prodotto.
In UN Immagine Piace IL grafico mostrato Qui,
Voi Potevo Essere interessato Quello tuo predizione limiti Sono Questo ampio Ancora.
IL noleggio limiti Sono molto vicino A spec.
COSÌ Se Voi Appena andare Indietro A IL situazione Dove Noi Avere tre lotti,
uno domanda Qui Potevo Essere, "Sono Noi In realtà sicuro,
Quando Noi Avere Questo ampio predizione limiti?"
Potevo Noi FINE su invio Cattivo prodotti A IL mercato?
Qui Là Sono due molto importante punti.
Primo Di Tutto, A Questo palcoscenico, Noi Ancora Avere UN molto pesante unità In Prodotto Controllo qualità.
Essi Volere garantire Cattivo prodotti fa non andare A IL mercato.
Inoltre, Noi Avere A Ricordare Qui Quello Noi Sono In realtà non provando A Dire
qualcosa Di IL specifica lotti Noi prodotto.
Noi Sono provando A Dire qualcosa Di futuro lotti.
Se Noi Volere A valutare IL prestazione Di questi individuale lotti per lotto,
Che cosa Noi In realtà Avere A Fare È Quello Noi Avere A andare Indietro A Nostro modello.
Noi andare A IL modello dialogo Qui, E Noi Fare non includere lotto COME UN casuale E adatto.
Noi utilizzo Questo COME UN fisso vacante ambiente Invece.
Malato Appena fare domanda a IL Locale dati filtro,
E Poi Se Noi correre IL sceneggiatura Piace Questo,
Noi Volere In realtà Vedere Come BENE Noi Sapere IL individuale lotti Qui.
Qui Noi Vedere, rispetto A IL altro grafico, Quale IO Volere Appena Tentativo A Mettere su Qui,
Noi Ora Avere tanto, tanto più stretto limiti per ogni Cattivo lotto,
raccontando noi Quello Noi non Avere A Paura Quello Qualunque osservazioni entro O
Di questi lotti Sono In realtà al di fuori specifiche.
COSÌ suo IL combinazione Di Questo, E IL pesante In Prodotto controllo di qualità,
Quale In realtà fa noi fiducioso Quello Noi Potere Avere IL tre lotti,
andare A IL mercato con IL prodotti,
COME lungo COME Nostro controllo limiti Sono Ancora entro specifiche.
SÌ.
COSÌ Appena A concludere SU Questo, IO Volere andare Qui.
COSÌ, Che cosa Noi Avere stato guardare A Qui È Come Potere Noi convalidare,
Come Potere IL interno convalida utilizzo JMP A prevedere IL futuro lotti Volere Essere Va bene?
COSÌ Noi Avere visto Qui Quello,
Se Voi Potere descrivere tuo convalida dati impostato con UN modello,
Voi Potere In realtà prevedere IL futuro con fiducia.
Questo Potere Essere Fatto O di utilizzando IL predizione intervalli,
O IL tolleranza intervalli.
COSÌ Che cosa Noi Avere fatto Qui E Sopra Qui, È UN sceneggiatura,
Quello In realtà automatizza visualizzazioni Di predizione intervalli
E Anche IL PDK valori.
Esso calcola E visualizzare tolleranza intervalli utilizzando IL Stesso numero
Di efficace gradi Di libertà COME visto Quando calcolo IL predizione intervalli.
Poi Esso Anche calcola E visualizzare IL controllo limiti.
Ma Esso È importante A Ricordare Prima utilizzando IL sceneggiatura,
Voi Avere A andare Attraverso IL frase IL controllo È rappresentato.
Ma Qui JMP Già offerte UN quantità
Di unico possibilità A giustificare Nostro ipotesi dietro IL modello.
Questo include varianza eterogeneità.
COSÌ Se varianze Sono non pari fra IL lotti COME Noi sega Qui,
Noi Potere utilizzo IL tronco d'albero varianza modello A Trovare UN peso fattore,
e attraverso Questo peso fattore, I fatto UN ponderato progressione modello Invece.
Noi Potere garantire Quello Nostro residui Sono normalmente distribuito,
E Se Essi' Rif non, Noi Potere utilizzo IL box-cox trasformazione A trasformare Nostro dati.
Noi Potere, Attraverso IL Adatto modello piattaforma Anche valutare potenzialmente valori anomali
Attraverso IL alunno tappo.
Se Là Sono Qualunque valori anomali,
Noi Sempre escludere Questo da IL modello si.
Poi A scorso Noi Potere In realtà giustificare se O non Nostro casuale fattori
Sono normalmente distribuito Attraverso il BLUP test.
UN guadagno, Se Noi Trovare UN livello Qui Quale fa non incontro,
Noi Volere chiedere per IL valori anomali E IL studentizzato residuo,
escludere questi da IL modello COME BENE.
Voi.
