Hallo, Gut Morgen. Gut Abend alle zusammen.
Mein Name ist Raisa.
Ich bin A Herstellung Qualität Ingenieur von Angewandt Materialien, Taiwan.
ICH gestartet Zu lernen JMP bei Anfang von Das Jahr.
Kürzlich, ICH passieren ed das Zertifizierung Prüfung
mit Punktzahl, 925 In Das Juli.
Heute, Ausweis wie Zu machen A kurz Präsentation
um QN Sofortige Lösung Zeitanalyse von JMP.
Als Wir wissen, einmal A Qualität Benachrichtigung Heilung Ist erstellt,
Es muss nehmen zusätzlich, mehr oder weniger Zeit Zu Fix Ausgabe,
Und Mai Auswirkungen An Produktion Planung Und Terminplanung.
Daher, heiraten wie Zu finden A am schlimmsten- Fall von Analyse.
Okay.
Für Analyse, Hier Sind fünf S ub-Themen An Agenda.
Erste, Die Wurzel Ursache Analyse von QN Zyklus reparieren Zeit,
Grafisch Zusammenfassung der Ursachenanalyse,
Vergleichen Sie Fit-Modell, Partition, Neuronales Modell,
Und dann H ybrid Text M ining
Und Die Daten Bergbau Analyse.
Endlich, Nehmen Weg Erkenntnisse.
Okay, Lasst uns erhalten gestartet.
Das Histogramm.
1 Schicht von Ursachenanalyse von QN Fix Zyklus Zeit.
Vor Untersuchung, denken um Das.
Welche Szenarien Auswirkungen An QN-Fix Zyklus T ich
Und Wie lang Ist es erträglich?
Zuerst,
definieren fünf Tage als A Kriterien
Und Auch A Schlüssel Zustand Zu Folgen Sie C-weit verbreiten ich n Formulierung
Und innerhalb fünf Tage,
Wir in spez Und Erfolg Kriterien.
An Die andere Hand, über fünf Tage aus von spez Versagen Analyse,
später, ICH machen direkt A abbauen Zu SA Und der FA.
Beachten Das Schatten von Verteilung zwischen SA Und Die FA.
In der Zwischenzeit, sehen bei Die Mosaik Handlung
für Die Anteil von jede Kategorie
Zu schließen A Potenzial r Keine Ursache
für Die Erfolg Analyse.
Wir dürfen sehen Die Verarbeitung Und MFG-Überarbeitung,
erscheinen Zu haben schnell Antwort Und besser Fix Zyklus Zeit.
Für FA Abmessungen Ausgabe, nehmen mehr Fix Zyklus Zeit.
Es Ist offensichtlich Variation In FA-Zeit.
Verteilung zwischen SA Und Die FA,
vermuten wenn FA-Zeit Ist eins von Die Schlüssel Faktor,
S1 bis Auswirkungen die f ix c Zyklus Zeit.
Der Kasten P viel.
Der Boxplot ist A Graph von Die Verteilung von kontinuierlich Variable.
Daher, Handlung geht weiter Fest Zyklus Zeit versus verschachtelt Struktur,
kategorisch Land unter Eindämmung
Zu suchen andere Faktoren Auswirkungen Fix Zyklus Zeit oder nicht.
Es zeigt an Die fünf- Nummer Zusammenfassung von aufstellen Daten.
Es Ist nicht- parametrisch Werkzeug Zu verwenden Median als zentral Tendenz.
Außerdem, Dort Sind manche Beobachtungen An Box-Plot Graph.
Erstens, um am wenigsten Sieben Punkt Zu erkennen Die erster Ausreißer.
Ansonsten, Es wird Whisker (Schiefe) Gruppe Problem
Wo Probe Größe Ist weniger als Sieben .
Zweitens: beobachtet aufgeschmissen Verteilung
von Kastenbreite oder Schnurrhaarlänge.
Wie Zu handhaben marginal Ausreißer,
welche Sind Wir denken zwei Sigma GRR Rauschen aus Schnurrbart
Und zurück Zu Die Ursachenanalyse,
Es Ist nicht schwierig Zu finden A recyceln Zeit
von Die Eindämmung Ersatz
Ist viel länger als andere Eindämmung.
Und mit Das,
X₂-Eindämmung Und X₃ Land Hier.
Heatmap.
Heatmap Ist ein anderer grafisch Werkzeug
In den Defekt Daten Wert von Farbe.
A gewinnen, bis jetzt, Wir versammeln drei Eingang Faktoren,
Fehlertyp von Histogramm, Eindämmung Und Land aus Box-Plot
Und In Befehl Zu folgen Studienviertel Auswirkungen
Vierteleingang Auswirkungen An Fest Zyklus Zeit.
Hier bei zurück kategorisch Fehlertyp genannt An Y-Achse
Und Die Farbe Zyklus Zeit
Und halten Bus prognostisch Struktur.
Kategorisch Land unter Eindämmung In X Und X Gruppe.
Dann verwenden eine 8 von 9 Layout sehen Gleichgewicht
Zu schnell fangen aus Die maximal
Und Die minimal Zykluszeit Szenarien.
Für FA, Es Ist einfach Zu finden A wenig Rot Bereich, Rechts?
Der Bibliothek Highlights Die am längsten Fix Zyklus Zeit.
Damit, Ersatz Taiwan Schaden Teile,
In Die am schlimmsten Fall für Zyklus Zeit.
Der Ersatz Vereinigt Zustände
Und Die Abmessungen Ausgabe Teile Ist Die zweite am schlimmsten Szenario.
Für SA Ist Satz für Abmessungen Und Schadensdefekt.
Andere Sind einfach Zu schnell Fix.
Für Pareto C Hart,
Zu weiter analysieren Die FA Und SA aus Heatmap ,
Heatmap muss verwenden zwei- dimensional Pareto Diagramm von Zu Variable
Fehlertyp Und Die Land unter Spezifisch Eindämmung.
Hier Sind X₁ Fehlerart,
X₂ Eindämmung Und X₃ Land Wir erwähnt Vor.
Dann hinzufügen zusätzlich Arbeitsplatz X₄ Hier
In Die Verlauf von Pareto C Hart Zu visualisieren Frequenz Ereignis.
Jetzt für FA-Fehler Analyse,
Wir erhalten ersetzen hoch Arbeitslieferant Schaden Ausgabe,
häufig passieren In CVD Service Betrug
oder ersetzen Vereinigt Zustände Anbieter Abmessungen Ausgabe
oft das passiert In CVD Arbeitsplatz.
In Die Dasselbe Weg für X Analyse,
anstatt von Abmessungen Ausgabe oder beschädigter Defekt,
Vereinigt vor, funktionell Und A Verarbeitung Ausgabe
dürfen schnell Fix In CVD wesentlich prüfen.
Momentan, Wir haben vier Eingang Faktoren Und SA und FA Frequenz.
Für Schnittstelle, eine wir Sind mehr interessiert an
Ist passieren oder scheitern Frequenz oder rein Zyklus Zeit.
Dann Tabellieren.
Hier setzen unser vorherige erwähnen von Faktoren X₁ bis X₄ für An Tabellieren.
In der Zwischenzeit, Tabellieren rein Zyklus Zeit Und Frequenz hinein A Konto
Zu Tun weiter Vergleich.
Für FA, CVD Service Betrug, Schaden Ausgabe,
Taiwan Anbieter erfordern Ersatz,
es hat eine Weile gedauert länger Zykluszeit
Obwohl Die Frequenz Ist Jetzt Die höchste,
wie Sieben mal Hier,
Die bedeutet von Die Zyklus Zeit, 34 Tage ist viel länger als Andere.
Für SA, In CVD-Motor prüfen,
Wir dürfen messen Ausgabe In Vereinigt Zustände vor
Und Fest von MFG bez arbeiten.
Sogar Dort Ist nur eins Tag An Die Tisch,
Aber Die Frequenz Und Ist weit zu niedrig Zu Sei WAHR.
Hier ICH zusammenfassen Die Hauptpunkte.
Folgen Ursachenanalyse,
verwenden anders grafisch JMP Plattformen
In Maschinenbau Und groß Ätzen
Reihenfolge Zu leitend vor Ursachenanalyse.
In vorherige gleiten, ICH zeigen Histogramm, Box-Plot,
Heatmap, Pareto Diagramm Und Die Tabellieren.
Zweite, identifizieren A Potenzial Geben Sie X ein
Zu beschütze die QN Fest Zyklus Zeit.
A Aufzeichnung Zu Die Tabellieren, Die FA-Ergebnisse aus A Schaden Ausgabe,
Ersatz, Taiwan Lieferanten Und CVD Service Arbeitsplatz.
Nächste, bauen A Modell Zu vorhersagen QN Fix Zyklus Zeit
Und Validierung von Die Wurzel Ursache.
Vor eintreten jede Modell Detail,
Hier, Ausweis wie Zu einführen Modell Auswahl Und Die Vergleich zuerst.
Der fit Modell, halten Daten Struktur Und A Verteilung.
Hier Sind manche Herausforderung In fit Modell.
Für verzerrt Verteilung, verwenden Protokoll Transformation, Aber NEIN helfen.
Alle Eingaben Variable, X₁ bis X₄ sind kategorisch Typ.
Nach ICH bauen unser 60 % von Arbeitsplatz Kategorie,
R-Quadrat erhöht 6 % nur.
Überprüfen Abhängigkeit unter A kategorisch Variable
durch Korrespondenz Analyseteil.
Es Ist niedrig Risiko Weil Die näher Dinge Sind Zu A Region,
Die weniger unterscheidbar Das Sie wahrscheinlich Sind.
In andere Wort, Die weiter weg Die mehr unterscheidbar.
Zweite, Nähe zwischen Etiketten wahrscheinlich angeben A Ähnlichkeit.
Für Partition Baum Modell,
Die Plus Punkte Sind Verteilung frei Modell,
Teilt basierend An Daten verfügbar,
wenig Überfit-Sorge,
Aber Minus Punkte rekursiv Teilt.
Daher, Verwenden Sie JMP Beamer Bildschirm von zufällig Wald
Zu Durchschnitt A rekursiv Produkt
Und finden aus A fünf Eingang Faktor mit ihre Rangfolge.
Es Ist komfortabel Und A schnell Weg Zu finden wichtig Eingang
Zu optimieren oder verbessern Modell.
Hinsichtlich A neuronal Netzwerk,
Die Plus Punkte Sind stark Transformation Modell,
zwei Schritte Ausbildung Und A Validierung Modell.
Jedoch, Die Minus Ist bedeutsam Sorge um Überfitness .
Welche Modell Ist mehr richtig Zu Sei geglaubt
Das geht durch jede Modell Ergebnisse?
Kommen zurück passen Modell, hauptsächlich Ereignis nur.
Wenn unser Punktzahl ist nicht hoch,
nur 30 % sind falsch,
Weil Daten Ist schwer Rechtsschiefe.
Bemerkenswert Ebene von Risiko,
Also Max R- Quadrat um Nur 47 % Ist nicht es lohnt sich
Und verwenden Protokoll Transformation von Die Zyklus Zeit Variable
Zu vermeiden A Negativ Nummer von 95 % Vertrauen Intervall,
Aber NEIN Hilfe a viel also loggen Auswahl Ist aus.
Der nächste Ist Partition Baum Modell.
Hier Sind drei Partition Modelle,
Sind Grundlinie Modell,
Modellerweiterung
Und A Modell Vereinfachung.
Erfahrung A Serie von Verbesserung pro Maschinenbau Und Die logisch Denken
dass R Quadrat verbessert Zu 62 % aus 38 % Grundlinie Modell.
All die Detail Wille zeigen Du Schritt von Schritt In folgende gleiten.
Modell vermehren.
Während Das Schritt, Wir verbessern Modell 20 %.
Wo Sind Sie aus?
Erste, Sie Wille gegenwärtig verbessern.
Hier, Ändern QN-Alter Zu sofortige Lösung Zyklus Zeit
für Anstand Erfahrung, Aber NEIN helfen.
Zweite, 6 % Und hinzufügen eins X Faktor Arbeitsplatz.
Erinnern Es Ist Export, Wir entdecken aus Pareto C Hart.
UD-Code wird weniger kritisch aus 26 % Zu 8 % nur.
Der dritte und ano dort 4 % von Ändern Zu Eindämmung aus UD Code.
Jetzt, überprüfen A Beitrag Rangfolge Hier.
Der Nummer zwei werden Arbeitsplatz stattdessen von Land mehr.
Im Modell Vereinfachung,
Hier, verbessern zusätzlich 6 % R Quadrat von Modell Vereinfachung.
Vor Vereinfachung Modell,
Die Plus Ist alle Szenario unter Rücksichtnahme,
Aber wie Minus zwei, viele Kategorien könnte verdünnen vorhersagen Leistung.
In Vereinfachung Modell,
Filterung aus unerheblich Kategorien mit weniger zählt,
wie entfernen 60 % Kategorien von Arbeitsplatz,
Die gesamt Menge verringert Zu 270 aus 426.
Überprüfen wieder, Die Beitrag Rangfolge,
Die Defekt Typ Und unser Arbeitsplatz Sind Trotzdem Die Nummer eins Und Die Nummer zwei.
Jetzt, Wir haben mehr Vertrauen Zu verwenden Die Modell
Zu vorhersagen Die FA und die SA.
Für Partition Baum Modelloptimierung
als ICH erwähnt Vor,
Die wesentlich Mitwirkende Sind Fehlertyp & Arbeitsplatz
um 80 % für Pareto C oncept.
Vergleichen Fehlertyp in SA und FA Vorhersage.
Für SA Hier, es ist Beschriftung Ausgabe.
Macht Sinn, Wir nicht ausgeben mehr Zeit Zu Fix jeden Ausgabe.
Für FA, es ist Schaden.
Ja, Es würde nehmen viel mehr Zyklus Zeit.
Um A Arbeitsplatz Vergleich zwischen SA Und FA
PVD mechanisch Und CVD Modul Prüfer.
Momentan, Es Trotzdem Bedürfnisse weiter Analyse Und Verständnis.
Um der FA Land Hier, In A Profil oder Vorhersage Profil Ist Wohnung.
Nicht T Land Auswirkungen QN behoben Zyklus Zeit?
Ist es richtig?
Zu Antwort Die Frage Hier, ICH einführen Die Modell Einschränkung,
rekursiv Partition.
Rekursiv Partitionen, sequentiell Abhängigkeit Risiko.
Faktor Land Ist verbreiten sechs mal,
Und nur eins Zeit passieren In höher Zyklus Zeit Cluster.
Solch rekursiv Abhängigkeit Einschränkung Mai Auswirkungen auf die prädiktiv Modell.
Der drittes Modell,
Neuronal Netzwerk (Künstliche Intelligenz).
Hier beobachtet schwer Überfit Sorge
zwischen Ausbildung Und Die Variation R Quadrat.
Wenn R Quadrat zwischen Ausbildung Satz Und V Alidierung Satz
Ist über 20 %, %, Es hat Überfit Sorge.
Außerdem, Wir finden es drin neuronal Modell,
Die Nummer eins Rangfolge Ist Arbeitsplatz,
Und Die Nummer zwei Ist Fehler von
welche Ist anders aus vorherige Partition Modell.
Für SA, Die Arbeitsplatz Ist bei Inszenierung,
CCT-Inszenierung, Wo Material Sind gebracht zusammen
Vor eintreten MFG-Fehler ,
Und Es nicht konkurrenzfähig sein Betrieb Verfahren.
Einmal Die Ausgabe passieren, Es dürfen Sei Fest schnell.
Macht Sinn.
Für FA bei Die CVD-Dienstbetrug,
Es ist konkurrenzfähig Betrieb Verfahren.
Ja, Es tat Zu haben länger Zyklus Zeit Zu behandeln schwierig Ausgabe.
Bis Jetzt, Wir bereits haben drei Modell,
Baum Modell Partition Und Die Neuronal Modell,
Und welche Modell Ist viel mehr richtig Und treffen Wirklichkeit.
Daher,
Modell Vergleich Und Auswahl,
Ursachenanalyse, grafisch Werkzeug
Schaden Ausgabe Ersatz,
Taiwan CVD Dienstleistungsbetrug Ist Die am schlimmsten Szenario mit länger Fest Zyklus Zeit.
Momentan, Neuronal Modell hat Die identisch Szenario
als Die Grafisch Ursachenanalyse,
Aber Die einzige Sorge ist Überfit Risiko.
Außerdem, Die drei Modell hat sehr schließen Vorhersage
An das Schlechteste Zyklus Zeit innerhalb 1.2 Tage.
Der endgültig werde ich einführen, Prüfen Bergbau Und Die Daten Bergbau Hybrid.
Momentan In QN D an einer Base, Es Trotzdem hat prüfen Bote resultierend Also
Zu solch mehr Information um lang Zyklus Zeit im QN Prüfer Variable Datenbank.
Verwenden JMP-Test-Explorer Zu entdecken manche Frequenz Schlüsselwörter
solch als Hier, ICH Kreis ersetzen, nacharbeiten, Abmessungen Und Die F10246
ein Projekt Zu Tun weiter Analyse,
Dann Konvertieren ihnen Zu binär Detektoren,
Benehmen A weiter Daten Bergbau Und Die Ursachenanalyse
auf F10246 Fall über Heatmap Graph.
Hier, setzen Abmessungen Indikator unter F10246
Und Eindämmung ersetzen Und Re in ... Arbeiten Y.
Nach Zu Die Hitze Karte Ergebnisse, F10246
das tat es leiden viele von Fix Zyklus Zeit
Das andere Projekt von Farbe Ergebnisse
Und überprüfen Abmessungen Detektor beobachtet Ist
nicht nur Abmessungen Ausgabe, Aber Auch unser verschieden Fehlerursache
lang Zyklus Zeit, sogar Wenn Nur Sind Fest von nacharbeiten.
In Die Ende, Hier Sind mein Wissen zum Mitnehmen.
JMP G raphisch Plattformen Sind sehr mächtig Zu Benehmen
Tiefer R Ursachenanalyse durch Maschinenbau
Und Die logisch, Daten- Gefahren Verfahren
Und vergleichen Und wählen A mehr geeignet JMP Modell
aus Klassisch Passt M Odel, P artition Und A Neuronal Netzwerk
von wissend Die Modell Einschränkung
Und Die Risiko von verbinden Zu vorherige Grafisch Ursachenanalyse.
Benehmen A Hybrid Text M ining und Data Mining R oot Ursache Analyse
An Die komplizierte QN-Datenbank.
Finale, Ausweis wie Zu Dank GCI M BB Charles Chen als Mein Projekt Mentor
Und das ist alle Mein Präsentation.
Dank Du für dein Zeit Und Aufmerksamkeit.
Dank Du.
