안녕하세요, 모든 사람.
나의 이름 ~이다 켐프.
오다 ~에서 대만.
나 일하다 ~에 프라임 재료 ~을 위한 글로벌 계속 개선.
그리고 다른 작가 ~이다 웨인 또한 ~에서 대만.
그는 Prime Material에서 근무합니다 ~을 위한 고객 품질 엔지니어.
오늘 우리 ~ 할 것이다 현재의 어떻게 에게 활용하다 SIPOC JMP 플랫폼
에게 전투 측정 체계 오류
당신의 전반에 걸쳐 구입.
그만큼 프로젝트 ~이다 측정 시스템 오류 ~ 사이 공급자 ㅏ 그리고 공급자 비.
나 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 ~을 위한 그만큼 둘
주제.
을 위한 그만큼 소개 그리고 공급업체 A 측정 체계.
그렇다면 웨인 우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 다음 둘 주제.
을 위한 그만큼 소개,
나 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 배경, SIPOC 범위 내외 분석,
MSA CTQ의 상관관계.
공급자 ㅏ 측정 체계,
우리 ~ 할 것이다 씌우다 그만큼 엑셀 Xbar-R 대 JMP ANOVA 교차 방법.
게이지 R&R
P/T 및 P/TV 비율 기준,
변동성 차트 및 게이지 R&R 평균 플롯,
게이지 R&R 오검증.
공급자 비 측정 프로세스,
우리 ~ 할 것이다 씌우다 CE 다이어그램,
Y by X 비상 플랫폼을 맞추세요.
하나의 간단한 t 및 샘플 전력 t-검정,
게이지 R&R.
그만큼 결정적인 결론 ~ 할 것이다 BE 보여주다
SPC 제어 차트 ~을 위한 게이지 R&R, 그리고 ㅏ 요약 ~의 분석.
나머지는 테이크아웃 학습 JMP에서.
첫 번째 주제 우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 ~을 위한 그만큼 소개.
프로젝트는 기반으로 삼았습니다. ~에 그만큼 문제 성명.
우리 이해하다 그만큼 VOC.
그만큼 목적 ~의 이것 프로젝트 ~이다
공급업체 A와 공급업체 B 모두 동일한 부품을 측정했습니다.
공급자 비 가지다 갖다 ㅏ 많이 더 나쁜 결과
뜻밖에 ~보다 결과 ~의 그만큼 공급업체 A.
고객 가지다 요청됨 에게 찾다 밖으로 그만큼 갭
공급업체 A와 B의 측정 시스템을 검증합니다.
그 다음에 우리 가다 ~을 위해 그만큼 SIPOC 에게 이해하다 우리의 CTQ.
그들 ~이다 3개의 CTQ, 우리 찾다 밖으로.
씨 티 Q1,
공급업체를 표준화하다 비 측정,
어느 우리 필요 만나다 ~을 위한 ~에 그만큼 특정 기준,
해결 필요 에게 BE 더 적은 ~보다 10 %.
씨 티 2분기, 확인하다 공급자 A와 공급자 B 사이의 격차.
그래서 우리 필요 에게 만나다... 그만큼 편향은 0이어야 합니다.
CTQ3, 공급업체 B 게이지 R&R
어느 우리 필요 에게 CTQ 비율 기준을 충족 더 적은 ~보다 30 %.
이것 ~이다 그만큼 SIPOC 구조.
우리 시작 ~와 함께 그만큼 고객의 목소리
그리고 돌아가다 그만큼 산출 CTQ, 어느 잘 찾다 밖으로.
ㅏ 다시 돌아오다 에게 그만큼 프로세스 아이템,
모두 그들이 묶인 과정 그만큼 측정 체계.
와 함께 이것들 네 시퀀스, 주 ~을 위한 구경 측정 에게 작업.
그리고 그만큼 핀 게이지 교정.
그 다음에 견본 ~을 위한 그만큼 디퓨저, 구멍 측정.
마지막으로 PQP Excel 파일과 같은 방법을 통해 가설을 토론한다.
처럼 너 ~할 수 있다 보다,
이것 ~이다 모두 ~에 대한 MSA.
~에 그만큼 수행원 미끄러지 다, 우리 ~ 할 것이다 가다 ~ 안으로 그림
~의 그만큼 관계 ~에 대한 그만큼 SIPOC 그리고 그만큼 VOP 그리고 그만큼 고객 VOC.
있다 둘 측정 산출 ~을 위한 그만큼 공급자 ㅏ 그리고 그만큼 공급자 비.
~ 안에 우리의 목표 에스 필요 에게 측정하다 우리의 측정 체계,
공급업체 A와 공급업체 B가 필요합니다. 에게 BE 그만큼 같은.
~에 그만큼 측정 프로세스 변화, 거기 ~이다 둘 부속.
하나 ~이다 그만큼 정확성, 다른 하나, 그만큼 위치.
을 위한 그만큼 정확성, ~이다 ~로 인한 ~을 위한 그만큼 편견
선형성.
그리고 해결책 ~을 위한 저것,
안정 ~이다 ~ 아니다 ~에 우리의 범위.
을 위한 이것들 삼 ~이다 나타내다 ~을 위한 우리의 CTQ1 그리고 그만큼 CTQ2.
을 위한 그만큼 CTQ3 너야? 에 대한 입력
정도 문제 ~을 위한 반복성과 재현성.
우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 두번째 주제, 공급자 ㅏ 측정 체계.
우리의 게이지 R& R 오류,
우리 사용 그만큼 계속되는 데이터,
교차 방법
그리고 ~하지 않다 형태
~을 위한 둘 최상의.
무엇 ~이다 Xbar-R 방법?
그리고 그렇지 않으면, ANOVA 방법?
Xbar-R 방법은 PQP Excel 파일용입니다.
그들 가지다 둘 불리,
그만큼 첫 번째, 그것 ~할 수 있었다 ~ 아니다 감지하다 부속- 에게- 운영자 상호 작용.
두번째,
그것 ~이다 만들어진 ~와 함께 그만큼 게이지 R&R, ~와 함께 그만큼 정상 분포.
그래서 너 ~ 할 것이다 BE 영향 ~에 의해 어느 국외자.
또한, ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을 위한 그만큼 견본 데이터 ~이다 더 ~보다 다섯 데이터 포인트들.
~ 안에 분산 분석 방법,
그것 ~ 아니다 오직 ~할 수 있다 감지하다 부품 대 작업자 상호 작용,
하지만 또한 사용 기준 직접적으로 편차 .
그래서 그것 필요하지 않다 에게 BE 존경받는 ~을 위한 그만큼 정상 배포판.
우리의 상호작용을 투영하다 ~이다 높은
요약 이자형 ~ 해야 하다 필요 에게 BE 사용 그만큼 분산 분석 방법 ~을 위한 우리의 게이지 R&R 분석.
첫 번째, 우리 선택했다 그만큼 낮은 데이터 자금 ~을 위한 ㅏ PQP 파일.
그들 사용 그만큼 10 데이터 포인트들
~을 위한
그만큼 공부하다.
실제로는 ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을 위한 더 ~보다 다섯 데이터 가리키다,
X바 분석, 나처럼 말하는 ~을 위한 이것 미끄러지 다.
그래도,
우리 아직 사용 그만큼 같은 데이터 ~ 안으로 JMP 분산분석 ~처럼 잘 .
첫 번째 PQP 어딘가에는 파일이 없습니다.
~이다 오직 단지 쓸모 없는 파일 오류.
와이 너 말하다 우리를 거기 ~이다 둘 비율 ~을 위한 게이지 R&R,
P/TV ~이다 24 %,
~이다 정확히 잰 [들리지 않음 00:06:52].
피/티 ~이다 9 %, 어느 ~이다 예쁜 좋은.
무엇 ~이다 그만큼 차이점 ~ 사이 P/TV 및 P/T ?
여 이자형 ~해야 한다 알다 거기 ~이다 삼 변형.
하나, 장비 변형, 어느 라고 반복성.
또 다른 ~이다 그만큼 운영자 변화, 이는 ~라고 불리는 그만큼 재현성.
그만큼 마지막 하나 ~이다 그만큼 부분 변형,
어느 의존하다 ~에 단순한 세션.
지금,
피/ TV 정의 ~이다
피 ~이다 그만큼 프로세스
EV와 동일
게다가 AV.
그리고 TV는 EV + AV + PV와 같은 총 분산입니다.
거기 ~ 할 것이다 BE ㅏ 위험 언제 표준 견본 범위 높게 에 의한 영향
P/TV 비율 결과.
~ 안에 피/티 정의,
피 ~이다 용인 ~이다 부품 사양아르 자형 엔지.
언제 투기 ~이다 잘 한정된, 피/티 비율 ~이다 우리의 선호 에게 MSA
~을 위한 게이지 R&R 성공 기준.
을 위한 그만큼 두번째 [들리지 않음 00:08:13]
나는 죄송합니다.
을 위한 그만큼 두번째 [들리지 않음 00:08:17] JMP는 Xbar-R 없음 오류,
ANOVA만 가능합니다.
거기 ~이다 둘 모델.
하나 ~이다 그만큼 주효과 모델, 그리고 다른 하나 ~이다 교차 모델.
기본 효과 모델 가지다 아니요 부품 대 작업자 구성 요소.
할 것이다 BE 최대 할당된 에게 반복성이 있으며 원인 ~에 의해 기계 문제.
~에 그만큼 다른 손,
교차 모델 올바르게 할 수 있다 파생하다
그만큼 부품 대 작업자 상호 작용 요소,
어느 ~ 할 것이다 말하다 우리를 거기 ~이다 그만큼 문제 일어나다 ~에 그만큼 게이지 R&R,
~에 그만큼 프로세스 문제.
우리 선호하다 선택하다 교차 모델 꽤 주효과 모델보다
~에 그만큼 게이지 R&R 변동성 차트,
그래프의 왼쪽에
측정 평균.
여기 우리 필요 에게 보아라 ~이다 거기 50 %,
~의 가리키다, ~이다 밖의 ~의 그만큼 어쩌면 통제할 수도 있겠네요.
그것은 나타냅니다 그만큼 사례 ~이다 유능한
탐지하기 위해 그만큼 [들리지 않음 00:09:32] .
우리의 사례 ~이다 ㅏ 100 % 밖의 ~의 그만큼 제어, 어느 ~이다 좋은.
~ 안에 그만큼 기준 편차 차트,
~에 그만큼 운영자 비, ~에 그만큼 부품 A 가지다 반복성 문제.
거기 ~이다 25 % ~의 그만큼 데이터 ~이다 ~에 제로 ,
어느 나타내다 측정 결과 ~이다 달성할 수 없습니다.
Gauge R&R에서 평균 플롯 ~을 위한 그만큼 측정 운영자.
우리 ~할 수 있다 보다 ~을 위한 운영자 C는
더 높은 ~보다 운영자 A 그리고 비
~에 부품별 측정.
데이터를 볼 수 있습니다 ~이다 위로 그리고 아래에,
크다는 뜻이다 다른 ~ 사이 부속.
또한, 그만큼 견본 범위 ~이다 1.2 동일한 에게 공차 범위의 20% ,
어느 ~이다 ~도 작은,
그 결과 더 높은 피/티 비율.
그만큼 마지막 하나 ~이다 그만큼 부속- 에게- 운영자 상호 작용.
~에 그만큼 부속 7에서 A,
거기 ~이다 그만큼 교차 선 ~ 사이 부품 운영자 비
~와 함께 그만큼 운영자 A 그리고 씨.
상호작용을 나타냅니다 ~ 사이 감정인 그리고 그만큼 부분.
우리 마지막으로 가고 있다 에게 그만큼 마지막 부분 ~의 그만큼 게이지 R&R.
그만큼 하나를 입력하세요 그리고 2번 유형 오류.
그만큼 한 가지 오류를 입력하세요
~이다 종종 거절당함 알파 위험.
아마도 제조업체 옆 부속 [들리지 않음 00:11:04] ~이다 좋은
하지만 우리는 거절합니다.
그렇지 않으면,
유형 2 오류
~이다 자주 받아들여지고, 베타 위험,
어느 수단 ~이다 고객 옆 부분 [들리지 않음 00:11:16] ~이다 나쁜.
하지만 우리 말했다,
그리고 이것 옆,
우리 ~할 수 있다 보다 아무것도 없습니다.
우리 ~할 수 있다 보다
그 알파 ~이다 영 그리고 그만큼 베타 ~이다 39 %.
만약에 너 ~이다 아직 명확하지 않다 ,
우리 ~할 수 있다 보여주다 너 그만큼 예.
~ 안에 제조업체 옆, 생산하다 300 부속.
거기 ~이다 200 부속, ~이다 좋은 부속
그리고 그만큼 100 부속, ~이다 나쁜 부속.
만약에 그만큼 베타 위험 ~이다 39 %,
어느 잘 배달하다
39개의 나쁜 부분 고객 대지.
우리 끝내다 39 % ~의 부품,
~ 할 것이다 BE 배달됨 에게 그만큼 고객,
어느 ~이다 ~ 아니다 허용됩니다.
우리 필요 에게 고려하다 ~을 위한 사양 한계
~을 위한 그만큼 조정하다 우리의 권하다 그리고 그만큼 베타 위험.
~ 안에 그만큼 데이터
게이지 R&R 견본 ~이다 모두 좋은, 100 %.
그리고 오직 베타
위험이 관찰되었습니다.
여기 ~이다 그만큼 게이지 R&R 요약.
우리 P/T 비율 추천 대신에 ~의 그만큼 P/TV 비율.
우리 추천하다 사용 JMP 교차 방법
게이지 R&R 오류를 할당합니다.
P/T도 최고지만,
우리 아직 가지다 에게 보다 그만큼 교환원-대- 부속 상호 작용
그만큼 잘못된 분류
~을 위한 우리의 부속 품질 노력.
좋아요, 나 완성된 나의 부분.
그래서 그만큼 다음 둘 부속
~ 할 것이다 BE 보여주다 ~에 의해 웨인.
웨인은 당신의 회전하다.
안녕하세요.
이것 ~이다 웨인 말하기.
허락하다 나 폭로하다 그만큼 마지막 두 세션
~을 위한 그만큼 공급자 비 측정 프로세스.
이것 ~이다
씨앤이 도표.
물고기 뼈, 에게 식별하다 잠재적인 비용
가로질러 기준
절차 그리고 그만큼 기준
공급자 B
그리고 공급자 ㅏ.
후에 마지막 논의 ~와 함께 공학,
우리 끝내다 다섯 잠재적인
명분
에게 표준화하다 그리고 확인
그만큼 첫 번째 항목 ~이다 핀
측정 순서.
공급자 비 적응된 더 큰 것에서 핀 에게 더 작은 핀 ~에 의해 기준 절차.
[들리지 않음 00:13:59] 둘 다 방법,
공급자 ㅏ 입양하다 더 작은 에게 더 큰 다양성.
그만큼 두번째 안건 ~이다 사전 확인 ~에 의해 구경 측정.
공급자 비
하지 않았다 하다 그만큼 행동
~에 의해 표준 절차 그리고 공급업체 A 했다.
그만큼 제삼
행동 ~이다 ㅏ 핀 게이지 해상도.
공급자 비 사용된 그만큼 더 큰 핀 게이지 증가,
50 % ~에 해결,
~하는 동안 기준 그리고 공급자 ㅏ 가져가다 10 % ~에 해결.
그만큼 네 번째 항목 ~이다 ~이든 에게 확인하다 그만큼 핀
~ 전에 입력 그만큼 디퓨저 구멍 또는 아니다.
그만큼 마지막 안건 ~에 대한 그만큼 핀 보유자 무게.
공급자 비 채택된 행동, ~보다 기준 절차
그리고 공급자 ㅏ.
지금 우리 ~ 할 것이다
하다 하나 ~에 의해 하나,
그만큼 가설 테스트하고
유효한 데이터 ~와 함께 높은 점수 우연성.
그만큼 첫 번째 가설 우리 가지다 에게 하다 ~이다 확인하다
만약에 순서 하나 ~이다 다른 ~에서 순서 둘 또는 아니다.
순서 하나 핀 가다 ~에서 더 작은 크기 에게 더 큰 크기.
순서 둘 ~이다 단지 ~에 그만큼 반대되는, 뒤집다 핀.
여기 ~이다 그만큼 주요한 결과 ~을 위한 그만큼 순서 하나 그리고 순서 둘.
하자 하다 카이제곱 검정 에게 보다
차이점 ~ 사이 [들리지 않음 00:15:25] 또는 ~ 아니다 .
우발상황표에서는 결과 쇼 p-값 더 적은 ~보다 5 %.
그래서 우리 거부됨 ㅏ 없는 가설,
어느 수단 순서 하나 ~이다 꽤 다른 ~에서 순서 둘.
그러므로 우리 ~ 해야 하다 보다 밖으로 이것 열쇠 요인 ~에 핀 게이지 측정.
그만큼 두번째 가설
~이다 그만큼 방법 당신은 하다 사전 확인 핀 크기 ~에 의해 구경 측정 도구.
당신의 구경 ~ 전에 그만큼 측정.
여기 ~이다 그만큼 디퓨저, 전체 크기 데이터.
그만큼 추정 ~이다 저것 우리 실수 90.6에 90 없이 사전 확인.
거기 ~ 할 것이다 BE 11개 구역
~이 되다 아니요- 가다.
기반을 둔 ~에 비상 테이블.
~ 안에 카이제곱 테스트, 우리는 거부한다 없는 가설.
이것 수단 구경 측정 ~ 전에 측정 ~이다 중요한,
중요한.
그만큼 세 번째 가설 시험 ~이다 에게 비교하다 모두 그만큼 측정 도구,
20 % 해결
~와 함께 새로운 둘 또는 10 % 해결 ~에 그만큼 측정 변화.
에 의해 사용하여
그만큼 비슷한 개념,
우리 ~할 수 있다 알다 왜 우리 사용된 그만큼 더 높은 해결
~에 그만큼 측정.
항목에도 동일 4개, 흔들리는 그만큼 핀 ~ 전에 입력 그만큼 구멍.
우리 사용 그만큼 특정한 48 구멍
~와 함께 그리고 없이 흔들리는 에게 보다 go/no-go 효과.
결과에는 null이 표시됩니다. 가설 ~이다 거부되었습니다.
저것 수단 흔들리는 핀 ~이다 중요한 측정 중.
하지만,
5핀 바이스 항목에 대해
모두 이것 무게...
카이제곱 p-값 더 ~보다 5 %,
어느 수단 우리 할 수 없다 거부하다 널 가설.
저것 말하다 우리 거기 있어요 아니요 차이 그만큼 측정 ~ 사이 그만큼 단위
그리고 다섯 타임스 단위 ~에 무게.
왜냐하면 우리 가지다 다양한 데이터 모두 ~의 다섯 열쇠 측정 아이템 위에.
FMEA ~할 수 있다 더 나아가 예상 RPN
~ 전에 그리고 ~ 후에 그만큼 개선 ~의 우리의 추천하다 행동.
기반을 둔 ~에 심각성, 개연성 그리고 탐정.
을 위한 [들리지 않음 00:17:55]
핀 게이지 측정 순서, 심각성 ~이다 높은 왜냐하면 그만큼 잘못된 가다.
과거 개연성 ~이다 또한 높은 왜냐하면 디스 위치 에게 구멍 센터,
여 이자형 사용 그만큼 순서 하나 왜냐하면 높은 감지하다 활동.
후에 우리 변화 에게 순서 둘,
그만큼 개연성 그리고 탐정 ~ 할 것이다 떨어지다 에게 그만큼 반, 그래서 RPN 줄인 에게 54
y로 너 ~할 수 있다 보다
모두 그만큼 점수 아래에 있다 100 회의 우리의 예측.
좋아요,
하자 이동하다 ~에 그만큼 CT 2분기 ~에 대한 편견 ~ 사이 공급자 비 그리고 공급자 ㅏ.
에서 그만큼 FMEA, 우리 ~이다 자신감
~의 디퓨저 핀 구멍 크기 ~이다 약 90 에게 90.6.
하지만, 공급자 에이, FA 보고서 쇼 모두 그만큼 핀 홀 포인트들 96.
우리 가져가다 분포 평균 시험,
그만큼 p-값 제안하다 그만큼 갭 ~ 사이 공급자 B와 공급자 ㅏ
실제 표준화된 ~이다 정말 무엇 다른.
그러므로 우리 가지다 마지막 의사소통 그만큼 공급자 ㅏ.
우리 끝내다 그만큼 둘 잠재적인 원인.
하나 잠재적인 원인 ~할 것 같다 BE 일부 구멍 가리키다 93 일부 ~이다 90.6.
~ 안에 현재의 상징적 방법
부속
똑바로 안으로 24 틀렸어요.
견본 하나
무작위로 ~에 24 잘못된.
~이다 그것 충분한 에게 찾다 밖으로 ㅏ 더 큰 크기?
그래서 우리 확인하다 ~와 함께 그만큼 견본 크기 그리고 힘 시험.
그만큼 다른 가능한 원인 ~할 수 있었다 BE 그만큼 구멍 확대 ~ 동안 그만큼 측정.
여 이자형 검증됨 ~에 의해 반복 그만큼 핀 게이지 측정.
알았어, 하자 보다 그만큼 결과 .
여기 샘플이 있습니다 크기 그리고 힘 시험 결과.
정확하게는 시험 이항,
힘 ~이다 동일한 에게 99.7,
그건 더 ~보다 90 %.
~ 안에 정상 근사, 힘 ~이다
97.6.
그건 더 ~보다 90 % ~처럼 잘.
~ 안에 다른 단어 ~을 위한 힘, 더 ~보다 90 % ~ 할 것이다 단지 필요하다 18 포인트들 에게 주요한.
그러므로, 현재의 층화된
무작위 샘플링은 탐지율이 좋습니다.
그것 ~이다 ㅏ 지방 가능성 저것 우리 할 수 없다 잡다 96 ~에 지름
현재 24번 연속이 잘못되었습니다.
~ 안에 부속 하다 가지다 더 큰 구멍 크기.
지금, 공백 이후 ~였다 설립하다
우리 더 나아가 확인하다 만약에 우리의 CTQ3 Guage R&R은 적격 여부입니다.
에프 ROM 왼쪽 테이블, 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 구멍 지름 ~였다 증가 ~에 의해 4 % 오직
비교하다 에게 용인.
그만큼 해결 ~이다 더 적은 ~보다 10 %.
우리는 할 수 있다 추정하다 비파괴적인 교차 방법 ,
에게 이것에 자격이 있다 측정 능력.
지금,
비록
운영자- 에게- 부속 상호 작용 계정 ~을 위한 13.6%.
피/티 비율 ~이다 아직 18 %,
어느 ~일 것이다 게이지 R&R을 만나보세요 기준, 30% 미만
나중에 우리는 에 갈 주소 더
~에 대한 상호 작용 여기 ~에 관하여 그만큼 P/TV 비율.
시그마 그리고 편차도 ~이다 높은 그리고 할 수 없다
BE...
정량화 왜냐하면 그만큼 같은 구멍 크기 선택
~이다 ~ 아니다 넓은 충분한.
레이어 ~을 위한 그만큼 참조 오직.
좋아요,
~을 위한 우리의 결론
그리고 ~에 대한 그만큼 SPC 제어 차트 에게 감시 장치 그만큼 게이지 R&R 안정.
우리 사용 그만큼 레비 제닝 차트
에게 얻다 그만큼 프로세스 장기간 게이지 R&R P/V 비율 계산을 위한 시그마.
이전 단계 ~에 공급자 비,
~와 함께 측정 해결 50 % 쇼 더 큰 시그마
그리고 더 넓게 제어 한계 에 따라.
후에, ~에 공급자 비,
~와 함께 측정 해결 10 %, 쇼 더 작은 시그마 그리고 좁은 제어 한계.
그것은 얻었다 에 개선 측정 정도
~을 위한 ㅏ 흔한 원인.
여기 ~이다 그만큼 요약 ~을 위한 ㅏ CT 1분기
표준화된 공급자 비 측정 ~와 함께 그만큼 해결 더 적은 ~보다 10 %.
핀만 보유자 무게 ~이다 ~ 아니다 중요한
그만큼 다른 네 측정 안건 ~이다 모두 중요한.
을 위한 CTQ2 , 견본 크기 ~이다 좋은
그리고 그만큼 구멍 확대 문제 ~ 동안 측정 ~였다 설립하다.
을 위한 그만큼 CTQ3 , 공급자 비
제공하다 그것은 자격 있는 측정 능력
게이지 R&R 더 적은 ~보다 30 %.
어디 그만큼 반복성 더 적은 ~보다 10 %, 그리고
답장 생산성 더 적은 ~보다 20 %.
을 위한 가져가다 떨어져 있는 학습, 우리 사용 그만큼 마지막 JMP 도구.
좋다 씨앤이 도표, 핏 Y ~에 의해 엑스 우연성 테이블,
견본 힘 시험, 분포 평균 시험
ANOVA 교차 게이지 R&R 에게 표준화하다 우리의 핀 게이지 측정.
그건 모두 ~에 대한 그만큼 JMP 연습.
감사하다 너 ~을 위한 청취.
