안녕하세요, 모든 사람. 이것 ~이다 아누딥 마리피.
나는 ㅏ 상위 프로세스 엔지니어 ~을 위한 광학 리소그래피 ~에 매직리프.
오늘, 나는 가고 있다 에게 입증하다
잘못 발각 ~에 의해 업그레이드 제어 차트
~와 함께 변화 가리키다 발각 ~에 JMP,
그리고 보여주다 너 어떻게 그만큼 변화 가리키다 발각 완성
~와 함께 제어 차트
~이다 고도로 유용한 ~에 우리의 조작 가게 바닥.
아픈 시작 그만큼 프레젠테이션
~와 함께 ㅏ 짧은 소개 ~에 대한 우리의 회사, 마법의 도약,
그리고 그만큼 광학 조작,
그만큼 DMAIC 문제- 해결 접근하다
그리고 그만큼 JMP 도구 저것 우리 사용 ~에 그만큼 조작,
우리의 도전 저것 우리 얼굴 ~에 그만큼 제어 단계 ~의 DMAIC,
업그레이드 기존의 제어 차트 ~와 함께 변화 가리키다,
그리고 ~에 의해 행위 그래서, 감지 그리고 진단 그만큼 결점 ~에 ㅏ 프로세스
일부 사례 연구 저것 우리 정기적으로 사용 ~에 마법의 도약 그리고 ㅏ JMP 데모
~에 어떻게 에게 만들다 ㅏ 변화 가리키다 계기반
그리고 통합하다 변화 가리키다 ~ 안으로 당신의 제어 차트,
그리고 약간의 테이크아웃.
에게 시작 와 함께, ~에 마법의 도약,
우리 상상하다 ㅏ 세계 ~와 함께 물리적 그리고 디지털 하나입니다.
우리의 사명 ~이다 에게 더욱 상세히하다 인간 잠재적인
~에 의해 배달하다 ㅏ 최대 몰입감 있는 AR 웨어러블 플랫폼,
그래서 사람들 ~할 수 있다 직관적으로 보다, 듣다,
그리고 만지다 디지털 콘텐츠 ~에 그만큼 물리적 세계.
우리의 웨어러블 장치 변형하다 기업 생산력
~에 의해 제공 아칸소 솔루션.
을 위한 예, 협동 그리고 공동 있음
~ 사이 원격 팀 에게 일하다 함께 ~처럼 만약에 그들 ~이다 ~에 그만큼 같은 방,
3D 시각화 에게 최적화하다 프로세스,
증강된 인력 저것 도움이 된다 기차 그리고 기술을 향상하다 노동자
사용하여 보다- 무엇- 나- 보다 능력.
이것들 ~이다 오직 ㅏ 약간의 예.
그만큼 장치 가지다 업계의 주요한 광학 ~와 함께 크기가 큰 필드 ~의 보다,
최상의 영상 품질,
높은 색상 일률,
그리고 동적 디밍
어느 도움이 된다 표시하다 ㅏ 높은- 품질 가상 콘텐츠
~에 우리의 진짜 세계.
그만큼 광학 렌즈 저것 ~이다 사용된 ~에 이것 장치
~이다 ㅏ 작은 요소
하지만 ㅏ 매우 비판적인 요소 ~의 마법 뛰다 2,
활성화 최상의- 안에- 수업 영상 성능.
그만큼 광학 렌즈 간다 ~을 통해 25 ...을 더한 복잡한
조작 프로세스 그리고 계측학 역
~ 동안 그만큼 조작.
그것 ~이다 테스트를 거쳤습니다. ~ 위에 100 ...을 더한 비판적인- 에게- 품질 매개변수.
각 개인 프로세스 필요 에게 도달하다 높은 99% 생산하다 목표
에게 달성하다 90% 압연 처리량 생산하다 목표.
우리 할 수 없다 성취하다 이것들 높은 수확량 그리고 프로세스 능력
없이 그만큼 돕다 ~의 JMP 통계량 도구.
하나 ~의 이것들 높은- 굽힐 수 있는 프로세스 ~이다 날인 리소그래피
어디 나' 중 책임이 있는 ~을 위한 품질 그리고 배달 도구.
이것 프로세스 가지다 많은 단계,
그리고 저것 ~이다 시각화된 ~에 그만큼 오른쪽- 손 옆 ~의 당신의…
첫번째 단계 ~이다 어디 우리 맞추다 그만큼 마스크 에게 그만큼 주형
그리고 그 다음에 분배하다 아르 자형 저항하다,
낮추다 그만큼 주형 그리고 EUV 치유법 에게 뒤로 젖히다 그만큼 정확한 무늬
~에서 그만큼 마스크 주형 에게 그만큼 웨이퍼.
이것 날인 프로세스 홀로 가지다 22 비판적인- 에게- 품질 매개변수
저것 운영하다 ~ 사이 단단한 제어 제한 그런 ~처럼 단지 20 나노미터 영화 두께
그리고 100 미크론 떨어지다 정확성.
처럼 너 ~할 수 있었다 보다, 이것들 공차 ~이다 극도로 작은.
을 위한 참조, 인간 머리카락 ~이다 단지 20 미크론 에게 100 미크론.
따라서, 그만큼 날인 리소그래피 필요하다 ㅏ 정도 놓기 그리고 조정
저것 ~이다 구분할 수 없는 에게 그만큼 인간 눈.
의미 우리 의존하다 ㅏ 많은 ...에 온보드 계측학 그리고 비전 시스템
저것 생성하다 톤 ~의 데이터 ~에서 크기가 큰 숫자 ~의 입력 매개변수.
JMP 도움이 된다 우리를 에게 용이하게 분석하다 이것들 크기가 큰 데이터 세트
~에 우리의 문제- 해결 프로세스.
우리 사용 DMAIC 접근하다 ~에 우리의 문제- 해결 프로세스.
수행원 ~이다 그만큼 JMP 도구
저것 우리 사용 ~에 모든 단계 ~의 우리의 DMAIC 프로세서, 각기.
좋다 많은 조작 팀,
우리 설립하다 밖으로 제어 단계 ~처럼 최대 도전적인 그리고 간과된 단계,
왜냐하면 ~에 ㅏ 시작 위로 좋다 마법 뛰다, 우리 계속해서 진화하다, 만들다 개량,
그리고 반복하다 여러 개의 새로운 디자인 그리고 개정.
그만큼 제어 단계 ~이다 간과된
왜냐하면 그것 걸립니다 더 길게 시간 ~을 위한 그만큼 확인.
을 위한 예,
우리 찾다 ㅏ 문제 또는 안 문제, 말하다 좋다 프로세스 초과됨 제어 제한
그리고 기부 낮은 CPK 가치,
결과 ~에 낮은 CPK ~ 동안 우리의 제어 단계.
우리 정의하다 그만큼 문제,
우리 측정하다 그만큼 역사적인 데이터,
분석하다 그만큼 문제
~에 의해 다변량 행동 양식 그리고 상관관계 행렬,
개선하다 그만큼 문제 ~에 의해 구현 그만큼 교정 행위,
~에 의해 지휘 하다 그리고 응답 상영.
하지만 한 번 이것 ~이다 해결,
우리 이동하다 ~에 에게 우리의 다음 극심한 문제 그리고 이동하다 ~에 에게 심각성 삼 문제
한 번 너 해결하다 그만큼 심각도, 심각도 2 문제,
그리고 그만큼 주기 계속해서,
내려다 보이는 그만큼 최대 중요한 단계 ~의 DMAIC,
어느 ~이다 그만큼 제어 단계.
이것 ~였다 그만큼 이유 우리 왔다 위로 ~와 함께 그만큼 변화 가리키다 발각 계기반,
어느 ~이다 빠른 그리고 효율적인.
그것 정확한 점 문제 더 빠르게, 더 쉽게 에게 시각화하다 결점 그리고 변화.
심지어 운영자 WHO ~이다 ~ 아니다 능숙한 ~와 함께 그만큼 통계
~할 수 있다 사용 이것 계기반 에게 진단하다 그만큼 문제.
을 위한 예, ~ 전에 소개 이것 변화 가리키다 계기반
~에 우리의 조작 가게 바닥,
그만큼 단계적 확대 진전 ~이다 좋다 그만큼 왼쪽 옆으로,
어디 그만큼 운영자 모니터 그만큼 생산하다 계기반
그리고 식별하다 그만큼 생산하다 사상자 수 그리고 결함.
운영자 보고서 에게 기술자 에게 바라보다 ~ 안으로 그만큼 결함.
만약에 기술자 할 수 없는 에게 해결하다 에스컬레이션 그만큼 엔지니어,
엔지니어 복수 그만큼 제어 차트 데이터 사용하여 제어 차트 경보 그리고 트렌드,
그리고 그 다음에 수동으로 가입하다 이것들 출력 에게 입력 그리고 하다 그만큼 상관관계
그리고 찾다 밖으로 그리고 진단하다 그만큼 잘못.
그리고 그 다음에 엔지니어 구현하다 그만큼 교정 행위.
하지만 ~ 후에 소개 우리의 변화 가리키다 계기반
~에 그만큼 조작 바닥,
그만큼 운영자, 기술자, 그리고 엔지니어
감시 장치 그만큼 변화 가리키다 계기반 ~에 그만큼 가게 바닥.
만약에 변화 ~이다 설립하다,
그들 바라보다 ~ 안으로 상관관계 ~의 입력 ~ 전에 그만큼 변화 그리고 ~ 후에 그만큼 변화
그리고 용이하게 진단하다 그만큼 문제,
그리고 그 다음에 용이하게 개선하다 그만큼 교정 행위.
이것 도움이 되었다 우리를 용이하게 에게 이행 ~ 안으로 우리의 TPM 모델,
어디 운영자, 기술자 그리고 엔지니어
~이다 모두 오는 함께 에게 최소화하다 그만큼 결함.
그만큼 변화 가리키다 계기반 만든다 우리의 제어 단계 매우 효율적인.
나는 가고 있다 에게 입증하다 ~에 그만큼 수행원 슬라이드
~에 어떻게 이것 ~이다 효율적인
~처럼 잘 ~처럼 어떻게 에게 만들다 이것 변화 가리키다 대시보드.
전에 전시 그만큼 변화 가리키다 계기반,
나 원하다 에게 보여주다 너 우리의 여행 ~에서 전통적인 제어 차트 모니터링
에게 변화 가리키다 발각 계기반.
하는 동안 그만큼 전통적인 제어 차트 ~이다 매우 도움이 되는 에게 감시 장치 소풍
~에 우리의 프로세스 사용하여 웨스트가르드 규칙,
그들 보여주다 그만큼 즉각적인 밖으로 ~의 제어 포인트들,
하지만 그들 자주 놓치다 그만큼 미묘한 드리프트 ~에 그만큼 프로세스,
어느 ~이다 매우 점진적인 하지만 아직 중요한.
이것들 제어 차트 ~이다 매우 도움이 되는 에게 감시 장치 그만큼 시간 기반을 둔
그리고 또한 주다 우리를 무엇 부속 ~이다 영향을 받은 ~에 의해 이것.
하지만 ~처럼 나 말하는 전에,
우리 가지다 22 비판적인 매개변수 ~에 이것 프로세스 홀로
그리고 거기 ~이다 톤 ~의 입력 매개변수
저것 영향 이것들 22 비판적인 매개변수,
어느 수단 우리 필요 에게 가지다 많은 제어 차트 모니터링,
~에 그만큼 같은 시간, 에게 가지다 ㅏ 안정적인 프로세스.
하지만 그 다음에 우리 이동하다 ~에 에게 모델- 중심의 다중 변화시키다 제어 차트.
이것들 제어 차트, 우리 감시 장치 둘 다 입력 그리고 출력 함께,
그리고 우리 즉시 얻다 ㅏ 상관관계 ~ 사이 그들을.
하지만 안타깝게도, 이것들 그렇지 않다 가지다 어느 시간 시리즈 또는 포트 ID
에게 돕다 그리고 배포 이것 ~에 그만큼 조작 가게 바닥.
그만큼 다변량 상관관계 ~이다 매우 중요한 ~을 위한 우리를,
기부 그만큼 관계
~ 사이 우리의 출력 그리고 입력 ~에 그만큼 프로세스.
그리고 이것 다시 그렇지 않다 가지다 그만큼 시간 시리즈 데이터
좋다 그만큼 제어 차트 에게 식별하다 언제 그만큼 문제 가지다 시작되었습니다.
그만큼 변화 가리키다 발각, 반면 우리 설립하다 매우 도움이 되는
에게 용이하게 감지하다 언제 저것 잘못 또는 변화
또는 중요한 험준한 경향 일어난 ~에 우리의 프로세스.
하지만 그것 오직 준다 ㅏ 값 언제 ㅏ 변화 가리키다 발생,
그것 그렇지 않다 가지다 그만큼 시간 시리즈 그리고 ~ 아니다 매우 귀중한
~처럼 ㅏ 모니터링 도구 ~에 우리의 조작 가게 바닥.
각 하나 가지다 그것은 소유하다 단점 그리고 장점.
우리 결합하다 모두 ~의 이것들 제어 차트 ~ 안으로 하나 계기반
그리고 활용 그만큼 제어 가리키다 발각 기능 가치 ~ 안으로 이것들.
우리의 다음 논리적 단계 ~이다 회귀 어느 ~이다 원인 그리고 효과 분석.
찾다 밖으로 그만큼 원인 그리고 효과 그리고 연동 그만큼 도구 입력,
멎는 그만큼 실패 ~에 당신의 CTQ 비판적인- 에게- 품질 매개변수
또는 ~에 당신의 출력
그리고 또한 이동하다 에게 예측 분석.
이것 ~이다 하나 예 에게 보여주다 너 어떻게 그만큼 제어 차트 외모 다른
언제 너 통합하다 그만큼 변화 가리키다 발각.
을 위한 예, ~에 그만큼 왼쪽, 나 가지다 ㅏ 제어 차트
없이 그만큼 변화 가리키다 발각.
너 ~할 수 있다 보다 거기 ~이다 약간의 업 그리고 다운 ~ 사이 그만큼 제어 제한.
하지만 언제 나 가져가다 이것 값 ~의 256,
어느 그만큼 변화 가리키다 발각 준다 너 언제 너 달리다 ~을 위한 그만큼 같은 데이터,
그리고 가져가다 이것 그리고 통합하다 ~ 안으로 그만큼 같은 제어 차트,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 심상 갖다 더 나은.
~ 안에 이것 사례, ~ 전에 그만큼 변화 가리키다, 너 가지다 ㅏ 데모 ~의 변화,
너 가지다 ㅏ 기준선,
너 가지다 그만큼 평균 ~이다 아래에 당신의 표적 선,
그리고 ~ 후에 그만큼 변화 가리키다, 당신의 평균 ~이다 ~ 위에 그만큼 표적 선 지금
그리고 당신의 변화 가지다 줄인.
~ 안에 이것 방법, 너 ~할 수 있었다 용이하게 찾다 밖으로 그리고 시각화하다
무엇 ~이다 그만큼 변화 ~에 당신의 기존의 제어 차트.
한 번 우리 설립하다 밖으로 어떻게 귀중한 이것 변화 가리키다 이다,
빠르게 말함 우리를 어디 그만큼 변화 일어난
또는 어디 그만큼 잘못 일어난 ~에 당신의 프로세스.
우리 시작했다 사용하여 일부 사용 사례.
우리 시작했다 ~와 함께 일부 사용 사례 그런 ~처럼 이것
어디 우리 소개 ㅏ 변화 그리고 우리 원하다 에게 확인 그만큼 변화.
~ 안에 이것 예, 우리 가지다 ㅏ 프로세스 어디 그것 ~이다 기부 낮은 Cpk 값
왜냐하면 ~의 그만큼 인구 ~이다 주로 분산 ...쪽으로 당신의 긍정적인 옆.
우리 확인됨 그것은 ㅏ 평균 옮기다.
그것 필요 에게 평균 옮기다, 그리고 우리 소개 그만큼 모두 다 아는 변화 평균 옮기다.
언제 우리 소개 이것 교대를 의미하고,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 프로세스 ~가 되었다 더 유능한,
~에 대한 2.3 또는 1.5.
너 ~할 수 있었다 보다 언제 우리 배포 그만큼 변화 가리키다 발각 기능
~을 위한 그만큼 같은 데이터,
그만큼 변화 가리키다 준다 너 값 그리고 그만큼 방향
~이든 당신의 변화 가지다 찍은 장소 또는 ~ 아니다 ~에 당신의 프로세스.
이것 ~이다 고도로 시각적 ~을 위한 우리를
에게 평가하다 ~이든 나의 모두 다 아는 변화, 어느 나 단지 소개,
~이다 영향을 미치는 나의 프로세스, 그만큼 긍정적인 또는 부정적.
그만큼 두번째 사용 사례, ~처럼 나 말하는,
우리 가지다 많은 ~의 온보드 계측학 도구 ~에 우리의 프로세스,
어느 ~이다 기부 ㅏ 많은 ~의 데이터.
우리 하다 정기 간행물 측정 그리고 테스트 ~에 이것들 계측학 도구,
하지만 우리 언제나 의존하다 ...에
그만큼 반복성 그리고 재현성 데이터,
어느 ~이다 가스 R&R 데이터
~에서 이것들 차트.
하지만 그만큼 가스 R&R 데이터 ~이다 ~ 아니다 발견 우리 모두 결점 ~에 그만큼 프로세스
또는 언제 그만큼 계측학자 도구 시작했다 표류
~에 어느 하나 긍정적인 또는 부정적인.
하지만 ~을 위한 그만큼 같은 데이터,
언제 우리 배치됨 그만큼 변화 가리키다 기능,
그것 즉시 말한다 우리를 언제 그만큼 미묘한 변화
그리고 험준한 중요한 드리프트 일어난 ~에 이것 계측, 도.
저것 ~이다 매우 높은 또는 고도로 도움이 되는 데이터 에게 식별하다
그리고 만들다 확신하는 우리의 계측학자 도구 ~이다 아직 안정적인 그리고 ~ 아니다 표류 그만큼 데이터.
그만큼 제삼 그리고 최대 중요한 하나
~이다 에게 감지하다 그리고 진단하다 그만큼 결점 쉽게.
이것 ~이다 ㅏ 계기반 저것 우리 일했다 ~에 에게 배포 ~에 우리의 조작 가게 바닥.
우리의 작업 흐름 ~일 것이다 BE, 우리 감시 장치 다수의 응답 매개변수
또는 비판적인- 에게- 품질 매개변수 ~처럼 출력,
그리고 그 다음에 우리 식별하다 만약에 거기 ~이다 어느 변화
사용하여 그만큼 변화 가리키다 계기반.
~에 그만큼 같은 시간,
우리 또한 바라보다 ~ 안으로 모델- 중심의 다변량 변화 가리키다 계기반
어디 그것 ~ 할 것이다 말하다 우리를 무엇 ~이다 그만큼 소풍
그리고 용이하게 상관시키다 저것 소풍 에게 그만큼 입력 매개변수.
하지만 그만큼 진실 값 왔다 ~에
언제 우리 가져가다 이것 변화 가리키다 가치
그리고 통합하다 그들을 ~ 안으로 우리의 기존의 제어 차트.
~ 안에 이것 예, 우리 가지다 ㅏ 기준선 데이터 ~ 전에 그만큼 변화 그리고 ~ 후에 그만큼 변화,
어느 수단 언제 그만큼 잘못 발생, 너 ~할 수 있었다 보다 거기 ~이다 ㅏ 근소한 평균 옮기다
그리고 거기에 ㅏ 거대한 변화 ~에 우리의 프로세스.
~에 이것 가리키다, 우리 가다 에게 우리의 상관관계 행렬.
그것 ~이다 상관관계 우리의 산출 매개변수 에게 우리의 입력 매개변수 ~에 그만큼 프로세스.
그만큼 상관관계 행렬 ~ 할 것이다 즉시 말하다 너
어느 요인 가지다 ㅏ 강한 긍정적인 또는 ㅏ 부정적인 상관관계
~ 동안 이것 단계 언제 비교하다 에게 ~ 동안 당신의 정상 단계.
저것 ~ 할 것이다 즉시 말하다 너 무엇 입력 매개변수 가지다 다 쓴 잘못된
또는 저것 ~할 것 같다 가지다 기여 ㅏ 많은 에게 이 잘못 영역.
저것 ~이다 어떻게 우리 ~이다 할 수 있는 에게 빠르게 찾다 그만큼 결점 그리고 진단하다 그만큼 문제.
에서 여기 에, 나는 가고 있다 에게 입증하다 ~에 JMP
~에 어떻게 에게 만들다 이것들 친절한 ~의 대시보드,
~에 그만큼 같은 시간, 어떻게 에게 만들다 다수의 변화 포인트들.
처럼 너 ~할 수 있었다 보다 ~에 우리의 이전의 슬라이드,
그만큼 변화 가리키다 기능 ~이다 기부 오직 하나 값.
허락하다 나 회전하다 ~에 에게 JMP.
~ 안에 이것 예, 나는 사용하여 보스턴 하우징 데이터 어느 ~이다 ~에서 1978년.
이것 ~이다 하나 좋은 예 ~처럼 ㅏ 초보자 학습자
~을 위한 상관관계 그리고 회귀.
많은 튜토리얼 사용 이것 예.
그래서 나 생각 나 ~할 수 있었다 사용 이것 예 어느 ~이다 손쉽게 사용 가능.
모두의 JMP 견본 데이터 세트 그리고 보다 어떻게 그만큼 상관관계 이다,
그리고 만약에 거기 ~이다 어느 다수의 변화 포인트들 ~에 그만큼 데이터,
~에 그만큼 같은 시간, 상관시키다 에게 그만큼 관행.
그만큼 견본 데이터 테이블 외모 좋다 이것.
~ 안에 우리의 사례,
나 원하다 에게 보다 그만큼 중앙값 시장 값 또는 중앙값 물가
~의 그만큼 소유자 점유 주택 ~에 보스턴 그리고 보다 어떻게 그것 ~이다 변화하는 ~와 함께 시간.
~에 그만큼 같은 시간, 거기 ~이다 동 요인
좋다 무엇 ~이다 그만큼 범죄 비율 ~에 그만큼 도시 또는 무엇입니까? 그만큼 오염 비율 ~에 그만큼 도시
또는 그만큼 나이 ~의 다른 요인 그런 ~처럼 나이 ~의 그만큼 주택
또는 디스 자세 ~에 이것들 지역.
너 ~할 수 있다 읽다 그만큼 데이터 ~에 대한 이것들 열 이름
~에 그만큼 열 노트 저것 ~이다 제시 ~ 위에 여기.
나는 가고 있다 에게 달리다 그만큼 스크립트 어느 준다 우리를…
전에 달리기 그만큼 스크립트, 나 또한 원하다 에게 말하다 너
저것 나는 부착 그만큼 전체 스크립트 ~처럼 부분 ~의 나의 프레젠테이션,
어디 너 ~할 수 있었다 가다 ~을 통해 그만큼 스크립트 또는 달리다 그만큼 스크립트
그리고 그것 ~ 할 것이다 주다 너 ㅏ 멋진 계기반 ~에 대한 보스턴 하우징 가치 변화
그리고 또한 ㅏ 상관관계.
너 ~할 수 있었다 다운로드 그만큼 스크립트 그리고 바라보다 ~ 안으로 나의 점수
그리고 너 ~할 수 있었다 사용 그만큼 같은 방법론 그리고 그만큼 논리
~에 어떻게 나는 할 수 있는 에게 감지하다 다수의 변화 포인트들
~에서 그만큼 계기반 사용하여 그만큼 JS 아래첨자.
언제 나 달리다 그만큼 스크립트,
달린다 그리고 나 얻다 ㅏ 멋진 계기반 좋다 이것.
처럼 나 말하는,
우리의 문제- 해결 뼈대 ~일 것이다 BE 좋다 바라보다 ~에 그만큼 변화 포인트들
~에 우리의 중앙값 값 ~의 그만큼 주택 ~에 보스턴.
너 ~할 수 있었다 보다 그것 준 우리를 그만큼 중앙값 값 저것 거기 ~이다 ㅏ 큰 변화 여기
그리고 그것 말한다 너 그만큼 변화 가리키다 나타납니다 에게 BE ~에 열 373,
그리고 또한 거기 ~이다 여러 개의 두 번째 작은 변화.
언제 너 바라보다 ~에 그만큼 모델- 중심의 제어 차트 데이터,
너 ~할 수 있었다 보다 거기 ~이다 높은 소풍
~에 이것 중간 값 ~의 그만큼 주택 시장.
너 ~할 수 있었다 용이하게 말하다 무엇 원인 이것 소풍
~에 의해 찾고 ~ 안으로 당신의 입력 매개변수, 저것 ~이다 범죄 비율.
너 ~할 수 있었다 호버링 ~에 어느 ~의 이것들 그리고 찾다 밖으로 무엇 ~이다 영향을 미치는
이것들 거대한 소풍
~에 당신의 모니터링 변하기 쉬운, 어느 ~이다 중앙값 값 ~의 그만큼 주택.
처럼 나 말하는, 그만큼 진짜 값 온다 밖으로 언제 우리 가져가다 이것들
그리고 통합하다 ~ 안으로 우리의 제어 차트.
보다 이것 하나, 이것 제어 차트 ~ 할 것이다 주다 너
이것들 통합 변화 포인트들 ~에서 여기.
잘 주다 너 ㅏ 좋은 시각적.
넌 볼 수 있었어 지금 ~에 보스턴 하우징 시장 예,
우리 가지다 ㅏ 기준선 주택 중앙값 값 변화,
ㅏ 기준선 값 ~에 20 백만.
그리고 그 다음에 언제 그만큼 주택 팔 일어난, 또는 언제 그만큼 변화 가리키다 1 발생,
너 ~할 수 있었다 보다 거기 ~이다 ㅏ 좋은 양 ~의 변화 ~에 그만큼 주택 시장.
~에 그만큼 같은 시간, 거기 ~이다 ㅏ 평균 옮기다, 도.
하지만 곧, 거기 ~이다 또 다른 변화 일어나다 그리고 그만큼 주택 시장 충돌
결과 ~에 당신의 중앙값 값 ~이다 아래에 당신의 기준선.
이것 ~이다 용이하게 말함 우리를, 기부 우리를 ㅏ 시각적 ~ 안으로 부속
어디 무엇 ~이다 그만큼 기준선 데이터, 언제 그만큼 첫 번째 변화 발생,
무엇이며 어떻게 많이 ~이다 그만큼 변화?
그만큼 두번째 변화 발생 그리고 어떻게 많이 ~이다 그만큼 변화 지금.
너 ~할 수 있다 비교하다 ~와 함께 당신의 이전의 둘 변화.
만약에 너 ~처럼 ㅏ 전망 주택 구입자에게 ~에 보스턴
그리고 당신은 찾고 ~ 안으로 이것 친절한 ~의 데이터,
너 원하다 에게 알다 무엇 ~할 것 같다 가지다 일어난 저것 가지다 영향을 받은 이것들 종류 ~의 변화.
~ 안에 당신의 데이터 세트, 너 가지다 일부 멋진 요인
~에 대한 그만큼 범죄 존,
그만큼 범죄 비율 ~에 저것 같은 영역 ~에 그만큼 같은 기간 ~의 시간,
그리고 그만큼 오염 요금, 등등.
만약에 너 바라보다 ~에 우리의 ~ 전에 변화
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 시장 값, 어떻게 그것 ~이다 상관 ~와 함께 당신의 요인.
~ 안에 이것 사례, 너 ~할 수 있다 보다 거기에 ㅏ 좋은 양 ~의 부정적인 상관관계
~와 함께 그만큼 범죄
그리고 그만큼 부정적인 상관관계 ~와 함께 그만큼 산업 영역 그리고 또한 오염.
그리고 거기 ~이다 ㅏ 강한 긍정적인 상관관계 어느 ~이다 ~에 대한 0.8 ~와 함께 이것 단계.
지금, 바라보다 ~에 그만큼 두번째 변화 가리키다 1 단계
어디 그만큼 주택 팔 발생 [들리지 않음 00:22:46] 평균 이동 위로 향하여.
너 ~할 수 있었다 보다 ~에 이것 시간 액자
당신의 범죄 비율 ~이다 낮은 또는 아니요 상관관계 ~와 함께 이것들 변화.
당신의 오염 ~이다 낮은 다시,
하지만 당신의 방 아직 같은 강한 긍정적인 상관관계 ~에 이것들 둘 단계.
만약에 너 묻다 나 무엇 ~일 것이다 가지다 일어난 이것 시간,
나 ~일 것이다 말하다 아마도 그만큼 범죄 가지다 증가 ~에 그만큼 영역
또는 그만큼 오염 가지다 증가 ~에 그만큼 영역,
그런 친절한 ~의 우성 요인 저것 ~이다 보이는 ,
저것 ~이다 ~ 아니다 유리한 ~을 위한 ㅏ 장래의 집.
그건 가고 있다 ~에 에게 그만큼 주택 충돌 언제 그것 일어난.
비교 ~ 사이 이것 단계 이 단계까지,
변화점 보다 어떻게 그만큼 상관관계 단지 변경되었습니다.
너 ~할 수 있다 즉시 말하다, "좋아요, 나의 비교
~와 함께 그만큼 중앙값 시장 값 ~에서 이것 단계,
나의 상관관계 ~와 함께 그만큼 고객 ~이다 예쁜 낮은,
나의 방 가지다 매우 긍정적인 상관관계,
그리고 거기 ~이다 lstat 그리고 다른 요인."
하지만 만약에 너 오다 에게 그만큼 변화 포인트 2 시간,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 범죄 비율 가지다 증가 다시,
당신의 오염 가지다 증가 다시,
어느 결과 ~에 그만큼 부정적인 선의 상관관계 ~의 이것 변화.
언제 너 바라보다 ~에 당신의 객실,
어느 가지다 계속 ~ 이다 전적으로 기여 ~을 위한 당신의 변화 가지다 쓰러뜨리다 아래에 완전히.
~ 안에 이것 방법, 이것 ~이다 말함 너 ㅏ 많은 ~의 정보 데이터 ~에 대한 이것들 변화
저것 발생 ~에 1978년.
또한, 쉬운 상관 관계 데이터 ~와 함께 당신의 요인
저것 ~할 것 같다 가지다 영향을 받은 이것들 변화.
아픈 반복하다.
우리의 뼈대 ~이다 감지, ~을 위한 어느 시간 시리즈 데이터,
우리 첫 번째 감지하다 숫자 ~의 변화,
만약에 그것 ~이다 하나 변화 또는 둘 변화 또는 더 변화,
그리고 그 다음에 통합하다 이것들 변화 포인트들
~ 안으로 우리의 제어 차트 에게 얻다 ㅏ 더 나은 심상 ~에 대한 그만큼 변화.
~이다 그것 ㅏ 평균 옮기다 또는 변형 변화, 또는 무엇 ~이다 사고?
그리고 그 다음에 바라보다 ~ 안으로 당신의 요인 저것 ~할 것 같다 가지다 기여 에게 이것들 변화
그리고 보다 무엇 요인 ㅏ 강한 기부금 ~을 위한 이것 변화
또는 약한 기부금 또는 아니요 기부금 또는 부정적인 기부금.
지금 저것 너 알다 그만큼 범죄 비율, 당신의 시장 값
-그만큼 중앙값 시장 값 ~이다 영향을 받은 ~에 의해 그만큼 범죄 비율,
오염, 그리고 그만큼 방—
하자 바라보다 ~에 ㅏ 단순한 심상.
언제 너 가다 여기, 너 ~할 수 있다 보다 이것 ~이다 ㅏ 단순한 그래프 구성.
나는 취득 나의 변화 가리키다 그리고 시각화 그것 ~에 ㅏ 더 나은 방법.
나는 비교 나의 중앙값 값
~와 함께 그만큼 녹스, 그만큼 오염 값 ~에 그만큼 같은 마을,
~에 그만큼 같은 시간 기간 그리고 그만큼 방 그리고 그만큼 범죄 비율.
너 ~할 수 있었다 보다 언제 나의 주택 중앙값 시장 가치 증가하다
또는 그만큼 주택 호황을 누리고 있는 단계,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 오염 ~이다 매우 낮은 그리고 그만큼 방 ~을 위한 주거 가지다 증가
그리고 당신의 범죄 비율 ~이다 ~에 최소 가능한 상태.
처럼 ㅏ 장래의 주택 구입자,
이것들 ~이다 모두 유리한 요인 ~을 위한 나,
아니요 오염 영역, 아니요 범죄 지역 또는 안전한 영역,
그리고 그 다음에 나는 구하는 ㅏ 더 큰 집 와 편리한 숫자 ~의 방.
하지만 하자 보다, ~에 이것 단계, 언제 그만큼 주택 시장 추락,
~에 그만큼 같은 시간, 당신의 오염 비율 가지다 증가했습니다.
그만큼 숫자 ~의 방 ~을 위한 주거 가지다 감소했습니다.
그리고 그 다음에 거기에 안 천문학적으로 높은 범죄 비율
어느 ~이다 영향을 미치는 그만큼 같은 물건.
이것 ~이다 ㅏ 분명한 시각적,
하지만 너 착륙 위로 ~에 이것 문제 또는 ~와 함께 이것 친절한 ~의 결론
~와 함께 그만큼 돕다 ~의 당신의 상관관계 행렬.
상관관계 행렬 그리고 그 다음에 ㅏ 변화 가리키다.
당신의 상관관계 행렬 그리고 그 다음에 그만큼 변화 가리키다
그리고 그 다음에 ㅏ 더 나은 해결 좋다 이것.
허락하다 나 가다 그리고 보여주다 너
어떻게 그만큼 JSL 스크립트 ~이다 풀링 다수의 변화 포인트들.
너 ~할 수 있었다 찾다 그만큼 변화 가리키다 데이터
~에 당신의 제어 차트, 다변량 제어 차트.
그리고 다시, 이것 ~이다 ㅏ 다중 변화시키다 제어 차트.
너 ~할 수 있었다 사용 ~처럼 많은 ~처럼 변수
~처럼 당신의 다변량 제어 차트 입력 매개변수.
하지만 ~에 나의 사례, 나는 사용하여 중앙값 시장 값,
그리고 나 얻다 ㅏ 다변량 상관관계 그리고 ㅏ 변화 가리키다.
분명히, 보다, 그것 준다 나 373 ~처럼 ㅏ 숫자.
어떻게 나 ~이다 취득 또는 적출 이것 373 숫자
~이다 사용하여 이것 친절한 ~의 JMP 또는 JSL ~할 수 있다 발췌 어느 ~의 그만큼 텍스트 상자 기둥
~에서 어느 ~의 당신의 보고서 그리고 그 다음에 놓다 그것 ~ 안으로 당신의 데이터 테이블.
~ 안에 이것 사례, 나 모은 이것 데이터 가리키다.
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 방정식 1 보유 그만큼 구절 부르다 또는 그만큼 텍스트 상자 부르다.
그만큼 변화 가리키다 나타납니다 에게 BE 373.
이것 하나 단순한 암호 ~ 할 것이다 잡고 있다 또는 발췌 저것 값 ~에서 그만큼 보고서.
그리고 그 다음에 나 가져가다 저것 ~ 안으로 나의 기둥
~에 그만큼 변화 가리키다 1 열,
그리고 나 발췌 그만큼 숫자 값 밖으로 ~의 그것.
나 썼다 그만큼 JSL ~처럼 단순한 ~처럼 가능한.
나는 매우 초보자 ~와 함께 스크립팅 그리고 코딩.
너 ~할 수 있었다 보다 나 사용된 단순한 방식 그리고 단순한 행동 양식 에게 이것을 얻으십시오.
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 변화 가리키다 보고서 ~이다 오직 기부 너
하나 변화 가리키다 값.
하지만 너 ~할 수 있었다 보다 ~에 당신의 프로세스, 거기 ~이다 다른 변화, 도,
저것 너 ~할 것 같다 BE 관심 있는 ~에 그리고 우리 원하다 에게 찾다 그들을 밖으로.
무엇 나 하다 ~이다 한 번 너 얻다 당신의 첫 번째 값,
너 숨다 그리고 들어오지 못하게 하다 모든 것 ~ 후에 당신의 변화 가리키다.
후에 이것 373, 너 들어오지 못하게 하다 모든 것.
지금 당신은 왼쪽 ~와 함께 이것 단계.
너 원하다 에게 보다 무엇 ~이다 나의 변화 ~에 이것 단계,
그리고 그만큼 주기 계속됩니다.
을 위한 예, ~에 나의 방정식 2 ~에서 나의 보고서 2,
나는 당기는 그만큼 텍스트 상자 구절 ~라고 불리는 그만큼 변화 가리키다.
죄송합니다, 이것 ~이다 딱딱한 에게 보여주다.
언제 너 호버링 ~에 이것,
너 ~할 수 있다 보다 저것 변하기 쉬운 가지다 그만큼 구절 [들리지 않음 00:29:49].
변하기 쉬운 가지다 그만큼 단계 ~의 그만큼 변화 가리키다 나타납니다 ~에 열 157.
너 가져가다 그만큼 값 그리고 그 다음에 놓다 그것 ~에 당신의 열 부르다,
CP 텍스트, 무엇 좋다 저것,
어디 너 ~할 수 있었다 발췌 당신의 두번째 변화 가리키다.
한 번 너 얻다 ㅏ 데이터 좋다 저것,
그것 ~이다 매우 쉬운 에게 건설하다 ㅏ 계기반 좋다 이것,
어디 너 만들다 당신의 제어 차트 계기반,
각 개인 구성요소, 모델- 중심의 다변량 제어 차트,
그리고 만들다 그만큼 계기반 사용하여 그만큼 새로운 계기반 애플리케이션.
한 번 너 만들다 ㅏ 멋진 계기반 좋다 이것,
너 단지 가다 여기 그리고 너 단지 가져가다 모든 것 ~ 안으로 그만큼 스크립트.
나는 스위칭 아래에 에게 나의 프레젠테이션.
나 희망 그만큼 보스턴 하우징 데이터 예 ~이다 매우 분명한,
왜냐하면 어떻게 용이하게 너 ~할 수 있다 감지하다 변화 ~에 어느 시간 시리즈 데이터
그리고 상관시키다 저것들 ~와 함께 당신의 입력 매개변수.
~ 안에 진짜 삶 또는 조작 대본,
너 ~일 것이다 가지다 여러 개의 입력 매개변수 좋다 이것.
~ 안에 이것 사례, ~에 나의 계기반,
우리 바라보다 ~ 안으로 약 50 입력 매개변수 비교 ~와 함께 우리의 산출 매개변수.
우리 또한 감시 장치 그만큼 다변량 제어 요금.
너 ~할 수 있었다 보다 나는 모니터링 다수의 CTQ 함께
대신에 ~의 각 개인 전통적인 제어 차트.
나는 수출 이것들 가치 ~ 안으로 나의 기존의 제어 차트
그리고 그 다음에 즉시 진단 나의 결함.
이것 계기반, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다, 그것은 예쁜 본인- 설명,
쉬운 에게 읽다, 쉬운 에게 배포 ~에 당신의 조작 바닥.
기술자 심지어 ~ 아니다 편안한 ~와 함께 통계적 분석,
그리고 행위 이것 친절한 ~의 건물 제어 차트 그리고 모든 것,
그들은 할 것이다 단지 바라보다 ~에 그만큼 프로세스 속담 저것,
"영형 알았어, 나 가지다 둘 변화 ~에 나의 프로세스,
그리고 허락하다 나 보다 무엇 ~이다 그만큼 입력 매개변수
저것 ~이다 상관관계 이것들 변화 그리고 보다 만약에 나 ~할 수 있다 변화 그들을
또는 조종하다 그들을 그래서 저것 나의 프로세스 뒤쪽에 에게 안정적인 이런 상태.
다시, 그만큼 상관관계 계수 ~이다 예쁜 쉬운 에게 설명하다 에게 누구나
~에 그만큼 조작 현장.
을 위한 예, ㅏ 강한 긍정적인 상관관계 ~일 것이다 주다 너 ㅏ 파란색 숫자 더 가까이 에게 1,
또는 ㅏ 강한 부정적인 상관관계 ~일 것이다 BE 무엇 좋다 -0.7,
하지만 그만큼 변화 ~일 것이다 BE 무엇 좋다 이것
언제 너 증가하다 무엇.
와 함께 미묘한 조금 ~의 변화,
너 ~일 것이다 보다 ㅏ 부정적인 상관관계 거기,
그리고 그 다음에 ㅏ 약한 부정적인 상관관계 ~일 것이다 BE 무엇 좋다 이것,
ㅏ 많은 ~의 변화 대신에 ~의 ㅏ 똑바로 이런 줄.
그리고 그 다음에 거기에 아니요 상관관계.
그만큼 숫자 ~일 것이다 BE 예쁜 많이 닫다 에게 0.
너 ~일 것이다 보다,
심지어 만약에 너 증가하다 하나, 그만큼 다른 ~할 것 같다 BE 감소.
그것 ~이다 매우 쉬운 에게 설명하다.
그것 ~이다 매우 시각적 ~에 그만큼 조작 가게 바닥
에게 찾다 밖으로 이것들 친절한 ~의 숫자,
찾고 에게 보다 무엇 입력 가지다 변경됨 그리고 무엇 입력 가지다 ㅏ 강한 상관관계.
거기 ~이다 안 추가됨 보너스 ~와 함께 그만큼 변화 가리키다 완성.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 이것들 ~이다 모두 숫자 데이터,
어느 ~이다 구하는 ㅏ 숫자 상관관계 좋다 이것.
하지만 그만큼 변화 가리키다 ~이다 말함 너 언제 그만큼 잘못 가지다 발생
그리고 언제 너 알다 언제 그만큼 잘못 가지다 발생,
너 단지 바라보다 ~ 안으로 당신의 데이터 그런 ~처럼 주형 변화 또는 당신의 짐 포트 신분증,
그리고 너 ~ 할 것이다 얻다 ㅏ 상관관계 ~와 함께 당신의 비 숫자 데이터 [들리지 않음 00:34:10] .
너 ~일 것이다 시작 ㅏ 논의 ~에 당신의 제조층.
여기요, 언제 이것 시간 발생, 나 했다 이것 변화 ~ 위에 오후
또는 그만큼 도구 ~이다 환경 게으른,
또는 나 했다 ㅏ 예방하다 낮 에게 유지 ~에 이것 정확한 시간.
아마도 저것 예방하다 낮 에게 유지 시간,
일부 문제 가지다 발생했습니다.
이것 ~이다 기부 너 ㅏ 가득한 그림.
당신은 찾고 ~ 안으로 톤 ~의 50 ...을 더한 입력 매개변수
그리고 용이하게 구하는 ㅏ 상관관계 ~와 함께 당신의 CTQ
그리고 용이하게 감지 그만큼 결함.
~에 그만큼 같은 시간, 너 가지다 비 숫자 데이터 그런 ~처럼 좋다 이것,
그리고 너 찾다 밖으로 그리고 너 말하다 좋아하다,
무엇 ~였다 나 행위 언제 이것 변화 또는 잘못 가지다 발생 ~에 나의 프로세스?
그만큼 결정적인 테이크아웃
~이다 ~에 의해 통합 변화 가리키다 기능 에게 우리의 기존의 제어 차트.
이었다 빠르게 발견 결점 그리고 진단 그들을 더 빠르게,
절약 수백만 ~의 불화 ~에 우리의 빠른- 속도를 조절하다 조작.
와 함께 JSL 스크립팅,
이었다 할 수 있는 에게 찾다 밖으로 거기 ~이다 다수의 변화 포인트들 ~에 우리의 프로세스
그리고 통합하다 그들을 에게 우리의 제어 차트 대시보드.
이것 변화 가리키다 그리고 다변량 행동 양식 ~할 수 있다 BE 사용된 ~에 어느 시간 시리즈,
~처럼 나 ~였다 언급.
을 위한 예, 언제 나는 준비 중 ~을 위한 이것 프레젠테이션,
나 준 ㅏ 작은 세트 ~의 우리의 월간 간행물 저금 데이터 세트 에게 나의 부인
WHO ~이다 ~ 아니다 친숙한 ~와 함께 통계 그리고 제어 차트.
에 추적 이것 계기반,
나의 부인 용이하게 설립하다 거기 ~이다 변화 포인트들 ~에 우리의 저금.
하지만 ~에 그만큼 같은 시간, 그녀 했다 ~ 아니다 좋다 그만큼 사실
저것 언제 그만큼 계기반 뾰족한 밖으로 저것 우리의 아마존 지출
~이다 잘 상관관계 ~을 위한 우리의 낮은 절약 개월.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 좋다 이것 시간, 이것 변화 가리키다,
너 ~할 수 있었다 사용 그것 ~에 어느 시간 시리즈 데이터.
너 ~할 수 있었다 찾다 밖으로 당신의 변화 ~에 당신의 시간 시리즈
그리고 언제 그만큼 변화 가지다 발생
또는 언제 그만큼 중요한 변화 가지다 발생,
그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 상관시키다 에게 당신의 입력 매개변수.
~ 안에 우리의 사례, 우리 ~이다 단지 상관 당신의 아마존 지출 또는 가져가다- 밖으로 저녁 식사
그리고 여러 개의 다른 요인 [들리지 않음 00:36:18] .
그건 예쁜 많이, 그리고 나 희망 너 설립하다 이것 프레젠테이션 매우 유용한,
그리고 너 또한 배운 어떻게 너 ~할 수 있다 용이하게 찾다 다수의 변화 포인트들
~을 통해 JSL 스크립팅 그리고 만들다 쉬운 대시보드
에게 어디 시위대
에게 찾다 밖으로 결점 그리고 용이하게 진단하다 그들을.
감사하다 너.
