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Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf Zuverlässigkeit im Vergleich zu Minitab

Wie wir alle wissen und schätzen, verfügt JMP im Vergleich zu anderer Analysesoftware über viele leistungsstarke und effektive Features und Funktionen. Trotzdem kenne ich die Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu anderer Analysesoftware, insbesondere Minitab, nicht und konnte sie nicht ansprechen.

Zuverlässigkeit ist ein sehr wichtiges Attraktivitäts- und Verkaufsargument für die Automobil- und Haushaltsgeräteindustrie.Ich hoffe, die Zuverlässigkeitsvorteile von JMP gegenüber Minitab ansprechen zu können.

Bitte teilen Sie mir Ihre Erfahrungen und Erkenntnisse mit.

Danke im Voraus

Ikju

 

 

Betreff: Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu Minitab

Danke euch allen

Nach eingehender Prüfung möchte ich mich nochmals bei Ihnen bedanken

Betreff: Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu MinitabIch bestätige Dons Kommentar. In Deutschland gibt es viele Automotive-Kunden, die standardmäßig Minitab verwenden. Sobald sie Zuverlässigkeitsaufgaben erledigen müssen, versuchen sie dies mit MT und erreichen schnell die Grenzen, aber dennoch ist es das Werkzeug der Wahl, da es hier der Standard ist. Andere verwenden wie bereits erwähnt reliasoft oder weibull++.
Für Zuverlässigkeitsingenieure in der Automobilindustrie sind die fehlerhaften Teilgruppenverteilungen oft von Interesse. Auch Zuverlässigkeitsprognose. Allerdings ist es nicht einfach, die reparierbare Systemsimulation zu verkaufen, die für diesen Bereich von großem Interesse sein dürfte. Aber Automobilkunden sind auch sehr preisbewusst, deshalb müssen Sie den expliziten Bedarf und Wert finden und sie davon überzeugen, dass sie darüber reden sollten, sonst verlieren Sie gegen das Concurrent-Lizenzmodell von minitab.
Am besten
Martin
Betreff: Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu Minitab

Die Zuverlässigkeitsingenieure, die Minitab verwenden und denen ich begegnet bin, kamen aus Branchen, in denen wir nicht stark sind (insbesondere Automobil). Ich vermute, das liegt daran, dass Minitab in diesen Branchen das Analysetool der Wahl ist. In Branchen, in denen wir stark sind, insbesondere in der Halbleiterindustrie, werden Produkte von Reliasoft eingesetzt.

Betreff: Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu Minitab

Ich stimme Mike zu, ich habe noch nie einen Zuverlässigkeitsingenieur getroffen, der Minitab verwendet.Reliasoft-Produkte sind immer wiebull++-Produkte und diese können schwer zu ersetzen sein.Wenn ich JMP mit Minitab vergleiche, möchte ich normalerweise hervorheben, was JMP gut macht.Dynamische Verknüpfung, Graph Builder und Partition sind in der Regel alle Gewinner.

Betreff: Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu Minitab

Der Anwendungsbereich Qualität, Zuverlässigkeit und Six Sigma ist ein guter Ausgangspunkt:

https://www.jmp.com/en_us/applications/quality-reliability-six-sigma.html

 

Ebenso wie diese Webcast-Serie von Dr. Bill Meeker und Leo Wright, unserem Produktmanager für den Bereich:

https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/webcasts/by-series/statistical-methods-in-reliability.html

 

Die Verwendung von Bradys Discovery-Papiersuchtool für Zuverlässigkeit bringt auch eine Reihe von Organisationen hervor, die JMP für Zuverlässigkeitsanalysen ausgewählt haben, was für den Verkauf von Referenzen nützlich sein kann:

 

1. Lebensdatenanalyse mit JMP 8
Papier: 2009, USA (Chicago)
Edward Kram, Blue Arc Energy Solutions Inc.
http://www.jmp.com/about/events/chicago2009/discovery/pdf/discovery_kram.pdf


2. JMP-Verschlechterung
Papier: 2011, USA (Denver)
Christopher Gottwalt, Amgen
José G. Ramírez, SAS
(Link nicht verfügbar)


3. Verwendung von JMP für erweiterte Gewährleistungs- und Zuverlässigkeitsanalysen
Papier: 2011, USA (Denver)
Sameer Vittal, GE
Rob Reviere, SAS
(Link nicht verfügbar)


4. Modellierung von Zuverlässigkeitswachstumskurven mit JMP 10
Papier: 2012, USA (Cary)
Marie Gaudard, North Haven Group
Leo Wright, S.A.S
http://www.jmp.com/about/events/summit2012/resources/Slides_Gaudard_Wright.zip


5. EFA, CFA und SEM angewandt auf Beziehungen zwischen Verbrauchermarken
Papier: 2013, USA (San Antonio)
Michèle Boulanger, Rollins College
Marc Fetscherin, Rollins College
http://www.jmp.com/about/events/summit2013/resources/Slides_Boulanger_Fetscherin.pdf


6. Bewertung und Verbesserung der Produktzuverlässigkeit integrierter Schaltungen mit Statistiken
Papier: 2013, USA (San Antonio)
Yves Chandon, Freescale Semiconductor
http://www.jmp.com/about/events/summit2013/resources/Slides_Yves_Chandon.pdf


7. Verwendung von JMP- und R-Integration zur Bewertung der Inter-Rater-Zuverlässigkeit bei der Diagnose penetrierender Bauchverletzungen anhand von MDCT-Radiologie-Bildgebung
Papier: 2014, USA (Cary)
Melvin Alexander, Sozialversicherungsverwaltung
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2014/Using-JMP-and-R-Integration-to-Assess-Inter-Rater-Reliability-in/ta-p/21764


8. Neue Zuverlässigkeitsanalysefunktionen in JMP 12
Papier: 2015, Europa (Brüssel)
Peng Liu, SAS
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2015/New-Reliability-Analysis-Features-in-JMP-12/ta-p/21724


9. Analyse von Zuverlässigkeitsdaten mit JMP: Lebensdauerverteilung der Wiederholungsanalyse?
Papier: 2015, USA (San Diego)
David Trindade, Bloom Energy
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2015/Analysis-of-Reliability-Data-Using-JMP-Life-Distribution-or/ta-p/22916


10. Zufallskoeffizientenmodelle: So modellieren Sie Längsschnitt- und hierarchische Daten in JMP Pro
Papier: 2016, Europa (Amsterdam)
Elizabeth Claassen, S.A.S
Chris Gottwalt, SAS
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2016/Random-Coefficient-Models-How-to-Model-Longitudinal-and/ta-p/23646


11. Reduzierung der Testzeit und prädiktive Analyse mit optimiertem Ablauf basierend auf D-Optimal-Design, Hauptkomponentenanalyse und hierarchischer Komponentenanalyse
Papier: 2016, Europa (Amsterdam)
Alain Gautier, Rockwell Collins
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2016/Test-Time-Reduction-and-Predictive-Analysis-Using-Optimised-Flow/ta-p/23767


12. Strategien zur Optimierung einer organischen Leuchtdiode (OLED).
Papier: 2016, USA (Cary)
David Lee, OLEDWorks
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2016/Strategies-for-Optimization-of-an-Organic-Light-Emitting-Diode/ta-p/23689


13. Schnelle Problemlösung für Produktqualität und Zuverlässigkeit mit JMP 12
Papier: 2015, China (Shanghai)
Chris Gottwalt, SAS
(Link nicht verfügbar)


14. Smart Power Grids: Anlagenmanagement auf Basis von Big Data
Papier: 2015, China (Shanghai)
Ethan Xiang, JMP China
(Link nicht verfügbar)


fünfzehn. Datenanalyse in der Hightech-Produktforschung und -entwicklung – Zuverlässigkeitsbewertung von sub-gesunden Produkten und Systemen
Aufsatz: 2016, China (Shenzhen)
Feng Bin Sun, Tesla
(Link nicht verfügbar)

Betreff: Funktionen und Vorteile von JMP in Bezug auf die Zuverlässigkeit im Vergleich zu Minitab

Einige haben vielleicht andere Erfahrungen, aber ich kann mich nicht erinnern, jemals einen Zuverlässigkeitsingenieur getroffen zu haben, der Minitab verwendet. Reliasoft, sicher - die ganze Zeit. In meinem Gebiet finde ich Minitab an Orten, an denen 6-Sigma-Berater hinzugezogen wurden, oder in der Nähe von Universitäten mit Programmen, die Minitab verwenden, aber nie zuverlässig. Betrachtet man ihre Dokumentation (l Tinte ), gibt es wirklich keinen Vergleich. Sie haben einige der gleichen Analysen, aber wir haben definitiv die größere Auswahl an Tools.  

 

Am besten,

 

M