Patrick Giuliano，JMP 高级分析技术支持工程师
Charles Chen，莫里尔学习中心首席持续改进专家
一家领先的半导体制造商开发了一种新颖的应用工程统计 (AES) 多学科项目，该项目融合了应用问题解决 (6S DMAIC)、JMP 统计思维 (STIPS) 和核心 JMP 课程内容，由 JMP Education 赞助。 该程序的主要功能最终在于在强大、系统且实用的分析环境中使用 JMP 17 功能。 6S 黑带课程基于 DMAIC 阶段的 AES 和 JMP 课程内容进行了无缝创新。
第一项举措涉及从 Minitab 19 过渡到 JMP 16，然后将 JCSA、JGPH、JANR、JMSA、JSPC 模块映射到 DMAIC 框架。 这些 JMP 核心课程有助于通过 AES 思维更有效地促进 DMAIC 黑带项目的执行。 演示了几个 JMP 案例研究，包括项目分析（属性 GRR）、文本挖掘/数据挖掘混合相关性、模型驱动的多元 SPC 和组正交过饱和设计。
为了培训内部讲师教授黑带 JMP 模块，我们创建了一些高级 JMP 课程 (JMP 17)。 除了内部黑带认证外，还提供 JMP STIPS 认证考试和 JMP DOE 认证考试。JMP STIPS 课程向所有内部员工开放。 该计划通过添加JMP 17工具创新了传统的8D项目框架，使8D项目根本原因分析更加客观和数据驱动，以解决复杂的系统级质量挑战。 由 64 位演讲者赞助的 2023 年 March Madness 论坛活动引起了整个组织的充分关注，认可了面向 JMP 的 AES 计划的成功。
