데모 주제: Visual Data Discovery-Cyan 커플러
목적
데모의 목적은 Y의 잠재적 근본 원인을 이해하기 위해 데이터를 준비, 탐색 및 시각화하는 방법에 대한 소개를 제공하는 것입니다.
분석 워크플로
산업
답변 중인 질문
- 성과를 낼 수 있는 잠재적인 근본 원인은 무엇입니까?
- 제조 공정의 현재 상태는 어떻습니까?
- 시각적으로 보여지는 데이터의 관계와 패턴은 무엇입니까?
스토리/시나리오란?
주요 화학 물질의 생산이 예상보다 낮은 제조 수율을 경험하고 있습니다. 수율은 상업화 목표를 달성하기 위해 80% 이상의 요구 사항을 가지고 있습니다. ~15%는 목표를 달성하지 못하고 있습니다. 가변 수율로 인해 바람직하지 않은 재고가 발생합니다. 이 사례 연구는 수율 변동성의 잠재적 근본 원인을 시각적으로 탐색합니다.
JMP 기능 및 플랫폼
- Excel 가져오기 마법사
- 테이블 조인
- 재코딩
- 분포
- 그래프 빌더
디스커버리 콜, 문의 사항 및 가능한 문제점
- 오늘날 데이터를 어떻게 시각화합니까?
- 현재 잠재적인 근본 원인을 어떻게 식별하고 있습니까?
- 현재 Excel을 사용하여 데이터를 그래프화하고 있습니까?
- 그래프를 만드는 데 시간이 많이 걸리나요?
- 데이터 세트를 조인하는 데 어려움이 있습니까?
- 데이터의 기본 상태를 얻기 위해 데이터를 탐색하는 데 어려움이 있습니까?
포함된 자료
- 신문
- 커플러 Data.jmp(조인된 최종 데이터 세트의 예, 스크립트 예를 위해 저널에서 사용됨)
- 원본 커플러 Data.jmp
- 공급업체 정보-Coupler.xlsx
- Join.jmp(저널에서 스크립트 예제 사용)
데모 제공을 위한 팁
이 데이터 세트는 원래 Lou Valente(은퇴)가 만든 JMP 샘플 데이터 라이브러리에 있는 태블릿 생산 데이터 세트의 또 다른 버전입니다. 동일한 워크플로를 태블릿 생산에 사용할 수 있습니다.
두 데이터 세트 간에 일치하는 주요 변수:
수율=용해
용기 크기= 화면 크기
카바메이트 양= 제분 시간
