想象一下，我有一个多步骤过程，比如添加剂分配过程，我使用特征良好的泵将设定的体积输送到容器，然后最后检查容器的质量。 我想知道最终填充重量会有多少变化。 在我以前博客我展示了如何模拟一个分类级别。 将这种方法扩展到多个输入将有点棘手，并且需要做更多的工作。 还有另一种方法可以同时使用 JMP 中的多个工具来解决问题。
Step 1. 制作如下数据表：
在此表中只有 2 行！ :Final 列有一个对前 4 列求和的公式。 还有一些特殊的格式。 我进入了 Column Info 和 Properties 并添加了一个 Sigma 属性（大约是属性下拉列表的 2/3）。 由于我在每个步骤中都使用了类似的定义明确的泵，因此我将 sigma 设置为 0.25 ml。
运行这段 JSL 来制作表格：
dt=New Table( "Propagation of Error Profiler",
Add Rows( 2 ),
New Column( "Step 1", Set Property( "Sigma", 0.25 ), Set Values( [10, 12] )),
New Column( "Step 2", Set Property( "Sigma", 0.25 ), Set Values( [4, 5] )),
New Column( "Step 3", Set Property( "Sigma", 0.25 ), Set Values( [20, 22] )),
New Column( "Step 4", Set Property( "Sigma", 0.25 ), Set Values( [10, 12] )),
New Column( "Final",Formula( :Step 1 + :Step 2 + :Step 3 + :Step 4 ))
);
第2步。 分析公式
从图形菜单中，选择 Profiler。 将“Final”列添加到对话框中，然后单击“确定”。
在 Profiler Red Triangle Menu (RTM) 中，有一个特殊选项可用于帮助可视化来自输入的已知错误。 （即仅当 sigma 被指定为列属性时才出现。）选择 Prop of Error Bars 选项。
分析器的下一步是打开模拟器。 此选项位于 Prediction Profiler 轮廓栏 RTM 下方。 由于指定了 sigma，因此模拟器会自动从表中指定的值和列属性中的 sigma 的中点处的每个变量的正态分布模拟开始。 （节省了很多点击）
此时，您的分析器应如下所示：
步骤 3 开始模拟
这就是有趣的地方。 我需要模拟运行该过程足够多的时间，以便我可以很好地掌握最终重量的变化量。 要获得具有代表性的运行次数，请将 N 次运行中的 5000 更改为 500,000 左右。 （100万不错，但1亿需要一段时间，虽然最后估计会好一点）
然后打开 Simulate to Table 大纲栏并单击“制作表格”按钮。
现在我有一个运行 500K 的表。 对于每个过程输入，每次运行都处于不同的随机级别。 检查输入和输出的分布，我可以看到我的最终填充重量的高端主要来自输入位于其范围高端的运行。
现在我对最终填充重量的变化有了一个很好的了解，我可以使用分发平台中的典型工作流程来计算我可以预期填充重量占据的合理范围。
第 4 步获得 4 个 sigma 限制
所以，是的，我可以在计算器上计算出 4 个标准差范围，几乎和我接下来要做的事情一样快。 但这更好一点，而且更酷。
分析>分布>选择模拟的最终列。
从分布大纲栏中，选择 Fit Continuous 并选择 Normal。
在 Fitted Normal 轮廓栏中，单击 Set Spec Limits for k Sigma。
在这种情况下，我将选择 4 sigma。 我想要一个极不可能触发警报或控制动作的最终填充重量。
最后一步，在 Fitted Normal 大纲栏下，选择“Save Spec Limits”选项
并且不要关闭此报告。 （理想情况下，JMP 会动态地使规范限制属性对探查器的模拟器可用，但情况并非如此，我们将不得不手动传输这些值。）
第 5 步
从技术上讲，我已经完成了。 我对过程输入对最终填充重量的影响进行了大规模的蒙特卡罗模拟，然后估计了一组不太可能偶然发生的限制。
但是等等，还有更多。
我将回到分析器报告。 在底部的模拟器大纲栏下，打开两个选项。 1. 规格限制和 2。 自动直方图更新。
在规格限制对话框中，使用 45.5 和 49.5 作为 LCL 和 UCL。 这些是我们从分发平台中的分析得出的四舍五入值。
接下来，在探查器的右上角，探查器图形旁边有一个模拟按钮，单击该按钮。 还可以尝试移动过程输入的滑块，通过这样做，我可以看到该过程对多个泵中的一个漂移的容忍度有多大。 我还可以相当清楚地看到，如果我有更高精度的泵，我可以容忍更多的漂移或校准误差，而不会冒最终填充重量高或低的风险。
这是在图中生成分析器的脚本
dt<<PROFILER></PROFILER>
此脚本将从分发平台生成分析
dt<<DISTRIBUTION></DISTRIBUTION>
希望这个对你有帮助。 我确定有人（或我）之前已经编写过这个工作流程，但本周早些时候我做不到，所以又来了。
干杯，
乙
