こんにちは、みんな。 これはアヌディープマリピ。
わたしはaシニアプロセスエンジニアために光学リソグラフィーでマジックリープ。
今日、わたしは行きますに示す
障害検出にアップグレードコントロールチャート
と変化点検出のJMP、
と見せるあなたどうやっての変化点検出統合
とコントロールチャート
は非常に使えるの上私たちの製造業店床。
病気始めるのプレゼンテーション
とa簡単に序章だいたい私たちの会社、マジックリープ、
との光学製造、
のDMAIC問題-解決するアプローチ
とのJMPツールそれか私たち使用のの製造、
私たちの課題それか私たち顔ののコントロール段階のDMAIC、
アップグレード既存 コントロールチャートと変化点、
とにやっているそれで、検出と診断中の障害のaプロセス
いくつかの場合研究それか私たち定期的使用でマジックリープとa JMPデモンストレーション
の上どうやってに作成a変化点ダッシュボード
と統合変化点の中へあなたのコントロールチャート、
と少しテイクアウト。
に始めると、でマジックリープ、
私たち思い描くa世界と物理的とデジタル一つです。
私たちのミッションはに増幅する人間潜在的
に配達するa多くの没入型ARウェアラブルプラットホーム、
それで人々できる直感的に見る、聞く、
と触るデジタルコンテンツのの物理的世界。
私たちのウェアラブルデバイス変形する企業生産性
に提供するARソリューション。
ために例、コラボレーションと共同面前
間リモートチームに仕事一緒としてもしも彼らそれはのの同じ部屋、
3Dビジュアライゼーションに最適化プロセス、
増強された労働力それか役立ちます訓練とスキルアップ労働者
使用して見る-何-私-見る容量。
これらはそれはそれだけa少し例。
のデバイスもっている業界のリーディング光学と大きい分野の意見、
一番画像品質、
高い色均一、
と動的調光
どれの役立ちます画面a高い-品質バーチャルコンテンツ
の私たちの本物世界。
の光学レンズそれかは使用済みのこれデバイス
はa小さい成分
しかしaとても致命的成分の魔法跳躍2、
有効にする一番-の-クラス画像パフォーマンス。
の光学レンズ行きます終えた25プラス複雑
製造業プロセスと計測学ステーション
その間の製造。
それはテスト済み以上100プラス致命的-に-品質パラメーター。
各個人プロセスニーズに到着高い99%収率ターゲット
に達成する90%巻いたスループット収率ターゲット。
私たちできない成し遂げるこれらは高い収量とプロセス容量
それなしのヘルプのJMP統計ツール。
一のこれらは高い-降伏プロセスはインプリントリソグラフィー
どこ私'メートル責任者ために品質と配達ツール。
これプロセスもっている多くのステップ、
とそれかは視覚化されたの上の右-手側のあなたの…
最初ステップはどこ私たち整列するのマスクにのレンプレート
とそれから分配するr抵抗、
低いのレンプレートとEUV治すに複製するのちょうどパターン
からのマスクレンプレートにのウェーハ。
これインプリントプロセス1人もっている22致命的-に-品質パラメーター
それか動作します間きついコントロール制限そのようなとしてただ20ナノメートル映画厚さ
と100ミクロン落とす正確さ。
としてあなたできる見る、これらは公差それは非常に小さい。
ために参照、人間髪はただ20ミクロンに100ミクロン。
したがって、のインプリントリソグラフィー必要a精度配置とアラインメント
それかそれは見分けがつかないにの人間目。
意味私たち頼るa多くその上機内で計測学とヴィジョンシステム
それか生成トンのデータから大きい数字の入力パラメーター。
JMP役立ちます私たちに簡単に分析するこれらは大きいデータセット
の私たちの問題-解決するプロセス。
私たち使用DMAICアプローチの私たちの問題-解決するプロセス。
続くそれはのJMPツール
それか私たち使用の毎日段階の私たちのDMAICプロセッサ、それぞれ。
好き多くの製造業チーム、
私たち見つかった外コントロール段階として多くの挑戦と見過ごされた段階、
なぜならでa始める上好き魔法跳躍、私たち継続的に進化、作る改善、
と繰り返すいくつかの新しいデザインとリビジョン。
のコントロール段階は見過ごされた
なぜならそれかかりますより長いです時間ためにの確認。
ために例、
私たち探すa問題またを問題、言う好きプロセス超えたコントロール制限
と与える低いCPK値、
結果としての低いCPKその間私たちのコントロール段階。
私たち定義の問題、
私たち測定の歴史的データ、
分析するの問題
に多変量メソッドと相関行列、
向上の問題に実装するの是正行動、
に指揮DOEと応答ふるい分け。
しかし一度これは解決、
私たち動くの上に私たちの次ひどい問題と動くの上に重大度3問題
一度あなた解決の重大度、重大度2問題、
とのサイクル続けて、
見下ろすの多くの重要段階のDMAIC、
どれのはのコントロール段階。
これだったの理由私たち来た上との変化点検出ダッシュボード、
どれのは速いと効率的。
それピンポイント問題もっと早く、より簡単にに視覚化する障害と変化します。
平オペレーターWHOそれはいいえ熟練したとの統計
できる使用これダッシュボードに診断するの問題。
ために例、前導入これ変化点ダッシュボード
の上私たちの製造業店床、
のエスカレーション進捗は好きの左横に、
どこのオペレーターモニターの収率ダッシュボード
と識別するの収率損失と障害。
オペレーターレポートに技術者に見ての中への障害。
もしも技術者できないに解決エスカレートするのエンジニア、
エンジニア分析するのコントロールチャートデータ使用してコントロールチャートアラームとトレンド、
とそれから手動で加入これらは出力に入力とするの相関
と探す外と診断するの障害。
とそれからエンジニア実装しますの是正行動。
しかし後導入私たちの変化点ダッシュボード
の上の製造業床、
のオペレーター、技術者、とエンジニア
モニターの変化点ダッシュボードの上の店床。
もしも変化は見つかった、
彼ら見ての中へ相関の入力前の変化と後の変化
と簡単に診断するの問題、
とそれから簡単に向上の是正行動。
これ助けた私たち簡単にに遷移の中へ私たちのTPMモデル、
どこオペレーター、技術者とエンジニア
それは全て到来一緒に最小化の障害。
の変化点ダッシュボード作ります私たちのコントロール段階とても効率的。
わたしは行きますに示すのの続くスライド
の上どうやってこれは効率的
として良いとしてどうやってに作るこれ変化点ダッシュボード。
前見せているの変化点ダッシュボード、
私欲しいに見せるあなた私たちの旅から伝統的コントロールチャートモニタリング
に変化点検出ダッシュボード。
その間の伝統的コントロールチャートそれはとても役に立ったにモニター小旅行
の私たちのプロセス使用してウェストガードルール、
彼ら見せるのすぐに外のコントロールポイント、
しかし彼ら頻繁逃すの微妙ドリフトののプロセス、
どれのそれはとても徐々にしかしまだ重要。
これらはコントロールチャートそれはとても役に立ったにモニターの時間ベース
とまた与える私たち何部品それは影響を受けたにこれ。
しかしとして私言及された前、
私たちもつ22致命的パラメーターのこれプロセス1人
とそこにはそれはトンの入力パラメーター
それか影響これらは22致命的パラメーター、
どれの意味私たち必要にもつ多くのコントロールチャートモニタリング、
での同じ時間、にもつa安定プロセス。
しかしそれから私たち動くの上にモデル-駆動マルチ変動するコントロールチャート。
これらはコントロールチャート、私たちモニター両方入力と出力一緒、
と私たちすぐに得るa相関間彼ら。
しかし不幸にも、これらはしませんもつどれでも時間シリーズまたポート ID
にヘルプと配備これのの製造業店床。
の多変量相関はとても重要ために私たち、
与えるの関係
間私たちの出力と入力ののプロセス。
とこれまたしませんもつの時間シリーズデータ
好きのコントロールチャートに識別いつの問題もっている始めました。
の変化点検出、一方私たち見つかったとても役に立った
に簡単に探知いつそれか障害また変化
また重要突然ドリフト起こりましたの私たちのプロセス。
しかしそれそれだけ与えるa価値いつa変化点発生した、
それしませんもつの時間シリーズといいえとても貴重
としてaモニタリング道具の上私たちの製造業店床。
各一もっているこれは自分の短所と利点。
私たち混ぜる全てのこれらはコントロールチャートの中へ一ダッシュボード
とレバレッジのコントロール点検出機能値の中へこれらは。
私たちの次論理的ステップは回帰どれのは原因と効果分析。
探す外の原因と効果とインターロックの道具入力、
停止中の失敗の上あなたのCTQ致命的-に-品質パラメーター
またの上あなたの出力
とまた動くに予測分析。
これは一例に見せるあなたどうやってのコントロールチャート見える違う
いつあなた統合の変化点検出。
ために例、の上の左、私もつaコントロールチャート
それなしの変化点検出。
あなたできる見るそこにはそれは少しUPSとダウンズ間のコントロール限界。
しかしいつ私取ったこれ価値の256、
どれのの変化点検出与えるあなたいつあなた走るためにの同じデータ、
と取ったこれと統合の中への同じコントロールチャート、
あなたできる見るの視覚化得たより良い。
のこれ場合、前の変化点、あなたもつaデモの変化、
あなたもつaベースライン、
あなたもつの平均は下あなたの目標ライン、
と後の変化点、あなたの平均はその上の目標ライン今
とあなたの変化もっている削減。
のこれ道、あなたできる簡単に探す外と視覚化する
何はの変化のあなたの既存 コントロールチャート。
一度私たち見つかった外どうやって貴重これ変化点は、
素早く言う私たちどこの変化起こりました
またどこの障害起こりましたのあなたのプロセス。
私たち始めました使用していくつかの使用ケース。
私たち始めましたといくつかの使用ケースそのようなとしてこれ
どこ私たち紹介されたa変化と私たち欲しいに検証の変化。
のこれ例、私たちもつaプロセスどこそれは与える低いCpk価値
なぜならのの人口は多くの場合分散に向かってあなたのポジティブ側。
私たち特定されたそれはa平均シフト。
それニーズに平均シフト、と私たち紹介されたの知られている変化平均シフト。
いつ私たち紹介されたこれ平均シフト、
あなたできる見るのプロセスなりましたもっと有能、
だいたい2.3また1.5。
あなたできる見るいつ私たち配備の変化点検出関数
ためにの同じデータ、
の変化点与えるあなた価値との方向
どうにかあなたの変化もっている取った場所またいいえのあなたのプロセス。
これは非常にビジュアルために私たち
に評価どうにか私の知られている変化、どれの私ただ紹介された、
は影響を与える私のプロセス、のポジティブまたは負。
の2番使用ケース、として私言及された、
私たちもつ多くの機内で計測学ツールの私たちのプロセス、
どれのは与えるa多くのデータ。
私たちする定期刊行物測定値とテストのこれらは計測学ツール、
しかし私たちいつも頼るその上
の再現性と再現性データ、
どれのはガスR&Rデータ
からこれらはチャート。
しかしのガス R&Rデータはいいえ発見私たち障害ののプロセス
またいつのメトロロジストツール始めました漂流
のまたポジティブまたネガティブ。
しかしためにの同じデータ、
いつ私たち配備されたの変化点関数、
それすぐに言う私たちいつの微妙変化
と突然重要ドリフト起こりましたのこれ計測学、それも。
それかはとても高いまた非常に役に立ったデータに識別
と作るもちろん私たちのメトロロジストツールそれはまだ安定といいえ漂流のデータ。
の三番目と多くの重要一
はに探知と診断するの障害簡単に。
これはaダッシュボードそれか私たち働いたの上に配備の上私たちの製造業店床。
私たちのワークフローだろうなれ、私たちモニター多数応答パラメーター
また致命的-に-品質パラメーターとして出力、
とそれから私たち識別もしもそこにはそれはどれでも変化
使用しての変化点ダッシュボード。
での同じ時間、
私たちまた見ての中へモデル-駆動多変量変化点ダッシュボード
どこそれ意思教えて私たち何それはの小旅行
と簡単に相関するそれか小旅行にの入力パラメーター。
しかしの真実価値来たの
いつ私たち取ったこれ変化点値
と統合彼らの中へ私たちの既存 コントロールチャート。
のこれ例、私たちもつaベースラインデータ前の変化と後の変化、
どれの意味いつの障害発生した、あなたできる見るそこにははaわずかな平均シフト
とありますa巨大変化の私たちのプロセス。
でこれ点、私たち行くに私たちの相関マトリックス。
それは相関する私たちの出力パラメーターに私たちの入力パラメーターののプロセス。
の相関マトリックス意思すぐに教えてあなた
どれの要素もっているa強いポジティブまたaネガティブ相関
その間これ段階いつ比較したにその間あなたの普通段階。
それか意思すぐに教えてあなた何入力パラメータもっているいなくなった間違い
またそれかそうかもしれないもつ貢献したa多くにこの障害エリア。
それかはどうやって私たちそれはできるに素早く探すの障害と診断するの問題。
からここの上、わたしは行きますに示すのJMP
の上どうやってに作成これらは親切のダッシュボード、
での同じ時間、どうやってに作成多数変化ポイント。
としてあなたできる見るの私たちの前スライド、
の変化点関数は与えるそれだけ一価値。
させて自分振り向くの上にJMP。
のこれ例、わたしは使用してボストン ハウジングデータどれのはから1978年。
これは一良い例としてa初心者学習者
ために相関と回帰。
多くのチュートリアル使用これ例。
それで私考え私できる使用これ例どれのは容易に利用可能。
みんなのJMPサンプルデータセットと見るどうやっての相関は、
ともしもそこにはそれはどれでも多数変化ポイントののデータ、
での同じ時間、相関するにの練習。
のサンプルデータテーブル見える好きこれ。
の私たちの場合、
私欲しいに見るの中央値市場価値また中央値価格
のの持ち家家のボストンと見るどうやってそれは変化すると時間。
での同じ時間、そこにはそれは対応要因
好き何はの犯罪レートのの街またなにの汚染レートのの街
またの年の他の要因そのようなとして年のの家
またディスタンスのこれらは地域。
あなたできる読むのデータだいたいこれらは桁名前
のの桁ノートそれかは提示された以上ここ。
わたしは行きますに走るの脚本どれの与える私たち…
前ランニングの脚本、私また欲しいに教えてあなた
それかわたしは付けるの全体脚本として部の私のプレゼンテーション、
どこあなたできる行く終えたの脚本また走るの脚本
とそれ意思与えるあなたa良いダッシュボードだいたいボストン ハウジング値変化
とまたa相関。
あなたできるダウンロードの脚本と見ての中へ私のスコア
とあなたできる使用の同じ方法論との論理
の上どうやってわたしはできるに探知多数変化ポイント
からのダッシュボード使用してのJS添字。
いつ私走るの脚本、
走ると私得るa良いダッシュボード好きこれ。
として私言及された、
私たちの問題-解決するフレームワークだろうなれ好き見てでの変化ポイント
の私たちの中央値価値のの家のボストン。
あなたできる見るそれ与えた私たちの中央値価値それかそこにはそれはa大きい変化ここ
とそれ言うあなたの変化点が現れるになれの上行373、
とまたそこにはそれはいくつかのの 2 番目小さい変化。
いつあなた見てでのモデル-駆動コントロールチャートデータ、
あなたできる見るそこにはそれは高い小旅行
のこれ中くらい価値ののハウジング市場。
あなたできる簡単に教えて何原因これ遠足
に見ているの中へあなたの入力パラメータ、それかは犯罪レート。
あなたできるホバーの上どれでものこれらはと探す外何は影響を与える
これらは巨大小旅行
のあなたのモニタリング変数、どれのは中央値価値のの家。
として私言及された、の本物価値来る外いつ私たち取ったこれらは
と統合の中へ私たちのコントロールチャート。
見るこれ一、これコントロールチャート意思与えるあなた
これらは統合された変化ポイントからここ。
良い与えるあなたa良いビジュアル。
あなたが見ることができた今のボストン ハウジング市場例、
私たちもつaベースラインハウジング中央値価値変更、
aベースライン価値で20百万。
とそれからいつのハウジングブーム起こりました、またいつの変化点1発生した、
あなたできる見るそこにははa良い額の変化ののハウジング市場。
での同じ時間、そこにははa平均シフト、それも。
しかしすぐ、そこにはは別変化起こるとのハウジング市場クラッシュ
結果としてのあなたの中央値価値は下あなたのベースライン。
これは簡単に言う私たち、与える私たちaビジュアルの中へ部品
どこ何はのベースラインデータ、いつの初め変化発生した、
とは何ですかどうやって多くのはの変化？
の2番変化発生したとどうやって多くのはの変化今。
あなたできる比較とあなたの前二変化します。
もしもあなたとしてa見込み住宅購入者へのボストン
とあなたは見ているの中へこれ親切のデータ、
あなた欲しいに知る何そうかもしれないもつ起こりましたそれかもつ影響を受けたこれらは種類の変化します。
のあなたのデータ設定、あなたもついくつかの良い要因
だいたいの犯罪ゾーン、
の犯罪レートのそれか同じエリアのの同じ期間の時間、
との汚染料金、など。
もしもあなた見てで私たちの前変化
あなたできる見るの市場価値、どうやってそれは相関するとあなたの要因。
のこれ場合、あなたできる見るありますa良い額のネガティブ相関
との犯罪
とのネガティブ相関との業界エリアとまた汚染。
とそこにははa強いポジティブ相関どれのはだいたい0.8とこれ段階。
今、見てでの2番変化点1段階
どこのハウジングブーム発生した[聞こえない 00:22:46]平均シフト上向き。
あなたできる見るのこれ時間フレーム
あなたの犯罪レートは低いまたいいえ相関とこれらは変化します。
あなたの汚染は低いまた、
しかしあなたの部屋まだ同じ強いポジティブ相関のこれらは二フェーズ。
もしもあなた聞く自分何だろうもつ起こりましたこれ時間、
私だろう言う多分の犯罪もっている増加ののエリア
またの汚染もっている増加ののエリア、
そのような親切の支配的要因それかそれは見える、
それかそれはいいえ好ましいためにa見込みのある家。
それは行きますの上にのハウジングクラッシュいつそれ起こりました。
比較間これ段階この段階まで、
変化点見るどうやっての相関ただかわった。
あなたできるすぐに教えて、 "わかった、私の比較
との中央値市場価値からこれ段階、
私の相関とのクライアントはかわいい低い、
私の部屋もっているとてもポジティブ相関、
とそこにははlstatと他の要因。」
しかしもしもあなた来てにの変化ポイント2時間、
あなたできる見るの犯罪レートもっている増加また、
あなたの汚染もっている増加また、
どれの結果ののネガティブ線形相関のこれ変化。
いつあなた見てであなたの部屋、
どれのもっているその間積極的に貢献するためにあなたの変化もっている落ちた下完全に。
のこれ道、これは言うあなたa多くの情報データだいたいこれらは変化
それか発生したの1978年。
また、簡単相関関係データとあなたの要因
それかそうかもしれないもつ影響を受けたこれらは変化します。
病気繰り返す。
私たちのフレームワークは検出、ためにどれでも時間シリーズデータ、
私たち初め探知番号の変更、
もしもそれは一変化また二変化またもっと変更、
とそれから統合これらは変化ポイント
の中へ私たちのコントロールチャートに得るaより良い視覚化だいたいの変化します。
はそれa平均シフトまた変動シフト、また何はハプニング？
とそれから見ての中へあなたの要因それかそうかもしれないもつ貢献したにこれらは変化
と見る何要因a強い貢献ためにこれ変化
また弱い貢献またいいえ貢献またネガティブ貢献。
今それかあなた知るの犯罪レート、あなたの市場価値
—中央値市場価値は影響を受けたにの犯罪レート、
汚染、との部屋-
しましょう見てでa単純視覚化。
いつあなた行くここ、あなたできる見るこれはa単純グラフプロット。
わたしは取る私の変化点と可視化それのaより良い道。
わたしは比較する私の中央値価値
とのノックス、の汚染価値のの同じ町、
のの同じ時間期間との部屋との犯罪レート。
あなたできる見るいつ私のハウジング中央値市場値増加
またのハウジング活況を呈している段階、
あなたできる見るの汚染はとても低いとの部屋ために住居もっている増加
とあなたの犯罪レートはで少しでも可能州。
としてa見込みのある住宅購入者、
これらはそれは全て好ましい要因ために自分、
いいえ汚染エリア、いいえ犯罪エリアまたは安全エリア、
とそれからわたしは取得aより大きい家とともに便利番号の部屋。
しかししましょう見る、のこれ段階、いつのハウジング市場墜落した、
での同じ時間、あなたの汚染レートもっている増加しました。
の番号の部屋ために住居もっている減少しました。
とそれからありますを天文学的に高い犯罪レート
どれのは影響を与えるの同じもの。
これはaクリアビジュアル、
しかしあなた上陸した上のこれ問題またとこれ親切の結論
とのヘルプのあなたの相関行列。
相関マトリックスとそれからa変化点。
あなたの相関マトリックスとそれからの変化点
とそれからaより良い解決好きこれ。
させて自分行くと見せるあなた
どうやってのJSL脚本はプーリング多数変化ポイント。
あなたできる探すの変化点データ
のあなたのコントロールチャート、多変量コントロールチャート。
とまた、これはaマルチ変動するコントロールチャート。
あなたできる使用として多くのとして変数
としてあなたの多変量コントロールチャート入力パラメーター。
しかしの私の場合、わたしは使用して中央値市場価値、
と私得るa多変量相関とa変化点。
明らかに、見る、それ与える自分373としてa番号。
どうやって私午前取るまた抽出中これ373番号
は使用してこれ親切のJMPまたJSLできるエキスどれでものの文章箱列
からどれでものあなたのレポートとそれから置くそれの中へあなたのデータテーブル。
のこれ場合、私集めましたこれデータ点。
あなたできる見るの方程式1ホールドの段階電話またの文章箱電話。
の変化点が現れるになれ373。
これ一単純コード意思所有またエキスそれか価値からの報告。
とそれから私取ったそれかの中へ私の列
のの変化点1桁、
と私エキスの数値価値外のそれ。
私書きましたのJSLとして単純として可能。
わたしはとても初心者とスクリプトとコーディング。
あなたできる見る私使用済み単純数式と単純メソッドにこれを取れ。
あなたできる見るの変化点報告はそれだけ与えるあなた
一変化点価値。
しかしあなたできる見るのあなたのプロセス、そこにはそれは他の変更、それも、
それかあなたそうかもしれないなれ興味があるのと私たち欲しいに探す彼ら外。
何私するは一度あなた得るあなたの初め価値、
あなた隠れると除外すべての後あなたの変化点。
後これ373、あなた除外すべての。
今あなたは左とこれ段階。
あなた欲しいに見る何は私の変化のこれ段階、
とのサイクル続きます。
ために例、の私の方程式2から私の報告2、
わたしは引っ張るの文章箱段階と呼ばれるの変化点。
ごめん、これは難しいに見せる。
いつあなたホバーの上これ、
あなたできる見るそれか変数もっているの段階[聞こえない 00:29:49].
変数もっているの段階のの変化点が現れるで行157。
あなた取ったの価値とそれから置くそれのあなたの桁電話、
CP文章、何か好きそれか、
どこあなたできるエキスあなたの2番変化点。
一度あなた得るaデータ好きそれか、
それはとても簡単に構築するaダッシュボード好きこれ、
どこあなた作成あなたのコントロールチャートダッシュボード、
各個人コンポーネント、モデル-駆動多変量コントロールチャート、
と作成のダッシュボード使用しての新しいダッシュボード応用。
一度あなた作成a良いダッシュボード好きこれ、
あなたただ行くこことあなたただ取ったすべてのの中への脚本。
わたしはスイッチング下に私のプレゼンテーション。
私望みのボストン ハウジングデータ例はとてもクリア、
なぜならどうやって簡単にあなたできる探知変化のどれでも時間シリーズデータ
と相関するそれらのとあなたの入力パラメーター。
の本物人生また製造業シナリオ、
あなただろうもついくつかの入力パラメーター好きこれ。
のこれ場合、の私のダッシュボード、
私たち見ての中へその周り50入力パラメーター比較すると私たちの出力パラメーター。
私たちまたモニターの多変量コントロール充電。
あなたできる見るわたしはモニタリング多数CTQ一緒
その代わりの各個人伝統的コントロールチャート。
わたしはエクスポートこれらは値の中へ私の既存 コントロールチャート
とそれからすぐに診断中私の障害。
これダッシュボード、としてあなたできる見る、これはかわいい自己-説明、
簡単に読む、簡単に配備の上あなたの製造業床。
技術者平いいえ快適と統計分析、
とやっているこれ親切の建物コントロールチャートとすべての、
彼らはただ見てでのプロセス言ってそれか、
「おおケイ、私もつ二変化の私のプロセス、
とさせて自分見る何それはの入力パラメーター
それかそれは相関するこれらは変化と見るもしも私できる変化彼ら
また操作する彼らそれでそれか私のプロセス戻るに安定このような状態。
また、の相関係数それはかわいい簡単に説明に誰
の上の製造業ショップフロア。
ために例、 a強いポジティブ相関だろう与えるあなたa青番号クローザーに1、
またa強いネガティブ相関だろうなれ何か好き-0.7,
しかしの変化だろうなれ何か好きこれ
いつあなた増加何か。
と微妙少しの変化、
あなただろう見るaネガティブ相関そこには、
とそれからa弱いネガティブ相関だろうなれ何か好きこれ、
a多くの変化その代わりのa真っ直ぐこのような行。
とそれからありますいいえ相関。
の番号だろうなれかわいい多くの近いに0.
あなただろう見る、
平もしもあなた増加一、の他のそうかもしれないなれ減少しています。
それはとても簡単に説明。
それはとてもビジュアルの上の製造業店床
に探す外これらは親切の数字、
見ているに見る何入力もっているかわったと何入力もっているa強い相関。
そこにははを追加したボーナスとの変化点統合。
としてあなたできる見る、これらはそれは全て数値データ、
どれのは取得a数値相関好きこれ。
しかしの変化点は言うあなたいつの障害もっている発生した
といつあなた知るいつの障害もっている発生した、
あなたただ見ての中へあなたのデータそのようなとしてレンプレート変化またあなたのロードポートID、
とあなた意思得るa相関とあなたの非数値データ[聞こえない 00:34:10] .
あなただろう始めるa議論の上あなたの製造フロア。
おい、いつこれ時間発生した、私したこれ変化以上午後
またの道具は設定アイドル、
また私したa防ぐ日にメンテナンスでこれちょうど時間。
多分それか防ぐ日にメンテナンス時間、
いくつかの問題もっている発生した。
これは与えるあなたa満杯写真。
あなたは見ているの中へトンの50プラス入力パラメーター
と簡単に取得a相関とあなたのCTQ
と簡単に検出の障害。
での同じ時間、あなたもつ非数値データそのようなとして好きこれ、
とあなた探す外とあなた関連好きになる、
何だった私やっているいつこれ変化また障害もっている発生したの私のプロセス？
の最後の取り除く
はに統合変化点関数に私たちの既存 コントロールチャート。
そうだった素早く発見障害と診断中彼らもっと早く、
保存数百万のドルの私たちの速い-ペース製造。
とJSLスクリプト作成、
そうだったできるに探す外そこにはそれは多数変化ポイントの私たちのプロセス
と統合彼らに私たちのコントロールチャートダッシュボード。
これ変化点と多変量メソッドできるなれ使用済みのどれでも時間シリーズ、
として私だった言及。
ために例、いつわたしは準備ためにこれプレゼンテーション、
私与えたa小さい設定の私たちの毎月節約データ設定に私の妻
WHOはいいえ見慣れたと統計とコントロールチャート。
その上追跡これダッシュボード、
私の妻簡単に見つかったそこにはそれは変化ポイントの私たちの節約。
しかしでの同じ時間、彼女したいいえ好きの事実
それかいつのダッシュボードとがった外それか私たちのアマゾン支出
は良い相関するために私たちの低い保存月。
としてあなたできる見る、好きこれ時間、これ変化点、
あなたできる使用それの上どれでも時間シリーズデータ。
あなたできる探す外あなたの変化のあなたの時間シリーズ
といつの変化もっている発生した
またいつの重要変化もっている発生した、
とそれからあなたできる相関するにあなたの入力パラメーター。
の私たちの場合、私たちそれはただ相関するあなたのアマゾン支出また取った-外ディナー
といくつかの他の要因[聞こえない 00:36:18] .
それはかわいい多くの、と私望みあなた見つかったこれプレゼンテーションとても使える、
とあなたまた学んだどうやってあなたできる簡単に探す多数変化ポイント
終えたJSLスクリプトと作成簡単ダッシュボード
にどこデモンストレーター
に探す外障害と簡単に診断する彼ら。
感謝あなた。
