Kaitlin Shorkey，康寧公司統計工程師
本演示文稿重點介紹了用於根據產品測量了解和預測產品質量的建模方法。模型開發過程包括四個步驟：數據收集、模型開發、測試和實施。在數據收集過程中，從生產線上收集零件並完成產品測量。這些部件將繼續通過該過程並接受質量測試。這些產品測量和質量測試結果被合併到數據集中並用於建模。質量測試是響應，產品測量是預測指標。在模型開發中，對數據進行徹底檢查以確保其盡可能乾淨。變量聚類和逐步回歸用於去除高度相關的輸入變量並選擇重要變量。最後一步是使用對數正態分佈和自適應套索估計方法應用廣義回歸。模型的準確度必須大於可接受的某個指標。如果模型符合這個標準，它就會進入測試階段。此階段涉及使用受工程控制的模型來確定模型對產品質量的預測程度。一旦滿足，該模型將被實施到生產中。運營團隊會收到有關零件性能的即時反饋，並可以實時調整和調整流程。有了這些信息，我們也可以認為產品是否可以接受。如果被拒絕，產品將被處理掉並且不會繼續通過該過程。這些預測模型識別上游過程中不可接受的部件和過程異常。
