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Heroes or Zeros: JMP를 사용한 제품 분포 분석 - (2023-US-PO-1478)

Mingyuan Wang, Corning Incorporated 통계 엔지니어

품질은 대부분의 제조업체에서 가장 중요한 관심사입니다. 확립된 샘플링 메커니즘 내에서 일련의 좋은 샘플(히어로)이 실제로 전체 배치/크레이트가 양호함을 나타낼 가능성이 얼마나 되는지 알 수 있는 것이 중요합니다. 본 프레젠테이션에서는 모델링, 시뮬레이션, 확률 분석, 데이터 시각화 등의 방법을 통해 이 질문에 답하는 데 도움이 되는 분포 분석 전략을 제공합니다. 또한 JMP 스크립트와 사용자 인터페이스를 사용하여 이러한 분석을 수행하고 엔드투엔드 애플리케이션을 개발하는 방법도 보여줍니다. 전략은 제품 샘플의 실제 유도 데이터 세트에서 평가됩니다. 이는 제품의 현재 품질을 평가하고 프로세스를 개선할 수 있는 의사 결정을 위한 귀중한 전략과 도구를 제공합니다.

안녕하세요 모든 사람.

오늘 나의 주제 이다, 영웅 또는 0: A 제품 분포 분석 사용 JMP.

첫 번째, a 작은 조금 배경.

안 조직 ~와 함께 안 확립된 프로세스

5월 결정하다 에게 구현하다 프로세스 제어

그리고 프로세스 규율 ~에 그들의 조직.

을 위한 예, 만약에 너 가지다 a 제품

움직이는 ~에서 그만큼 개발 단계 에게 그만큼 대량의 생산 단계,

~에 이것 접속사, 하나 ~의 그만큼 문제 저것 ~할 수 있다 일어나다

~에 저것 우리 5월 가지다 프로세스 변화 문제.

그만큼 변화 ~할 수 있다 BE ~도 크기가 큰 또는 그만큼 변화 그렇지 않다 만나다 그만큼 기대.

그만큼 변화 여기 ~할 수 있다 BE 그만큼 변화 ~의 평균,

그만큼 변화 ~의 기준 편차, 등.

우리 ~ 할 것이다 원하다 에게 찾다 밖으로 무엇 그만큼 뿌리 원인 ~이다

~을 위한 그런 변화 문제 그리고 노력하다 에게 고치다 저것.

하지만 ~ 전에 저것, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 수치 밖으로

무엇 유형 ~의 변화 우리 ~이다 깃 달기

왜냐하면 그만큼 유형 ~의 변화 ~ 할 것이다 명령 무엇 일종의 행동

그리고 조사 전략 우리 ~해야 한다 가져가다.

그만큼 데모 여기 오늘

~ 할 것이다 조사하다 이것들 ~을 통해 안 설명적인 분석.

우리 사용 기준 편차 ~처럼 통계 ~의 관심 여기.

그만큼 문제 ~이다 우리 가지다 a 프로세스

저것 가지다 a 높은 전반적인 표준 편차,

하지만 우리 ~할 수 있다 또한 관찰하다 일부 ~의 그만큼 배치 저것 가지다 낮추다 기준 편차.

우리 부르다 이것들 배치, 영웅 배치.

우리 ~ 할 것이다 원하다 에게 찾다 밖으로 무엇 원인 그런 높은 전반적인 기준 편차,

하지만 ~ 전에 저것, 우리 필요 에게 수치 밖으로 무엇 프로세스 변화 우리 ~이다 깃 달기,

무엇 일종의 과정 변화 ~할 수 있다 주다 우리를 무엇 우리 관찰됨.

~ 안에 일반적인, 거기 ~ 할 것이다 BE 둘 유형 ~의 상황 여기.

하나 ~이다 저것 우리 가지다 a 완전히 무작위의 프로세스

그리고 그만큼 변화 ~이다 전신, ~처럼 우리 ~할 수 있다 보다 여기.

하지만 그만큼 프로세스 ~이다 무작위의,

하지만 의존한다 어떻게 우리 일괄 그것 그리고 어떻게 우리 견본 그것.

일부 ~의 그만큼 배치 5월 가지다 낮추다 견본 기준 편차 ~보다 그만큼 다른 사람.

또 다른 상황 ~이다 저것 우리의 프로세스 ~이다 ~ 아니다 무작위의.

처럼 우리 ~할 수 있다 보다 여기, 이것 프로세스 간다 위로 그리고 아래에.

그것 가지다 일부 평균 옮기다.

그것은 ~ 아니다 a 무작위의 프로세스, 하지만 의존한다 ~에 어떻게 우리 일괄 그것.

일부 ~의 그만큼 배치 저것 살다 ~에 그만큼 안정적인 기간

~ 할 것이다 가지다 비교적 낮추다 견본 기준 편차

비교하다 에게 일부 ~의 그만큼 배치 저것 살다 ~에 그만큼 불안정한 기간

저것 ~할 것 같다 가지다 더 큰 기준 편차.

우리 ~할 수 있다 또한 정의하다 a 한계점 그런 ~처럼 여기, 가리키다 ㅏ, 기준 편차.

우리 비교하다 이것 한계점 에게 그만큼 일괄 기준 편차.

그것 ~ 할 것이다 말하다 우리를 어떻게 많은 ~의 그만큼 배치 풀다 그만큼 기준.

와 함께 이것들 둘 시나리오 ~에 정신,

우리 ~할 수 있다 공식화하다 a 통계적 가설 시험

에게 시험 무엇 프로세스 변화 우리 ~이다 취급 와 함께.

우리 ~할 수 있다 추정하다 우리의 프로세스 ~이다 무작위의,

그 다음에 어떻게 ~할 것 같은 우리 ~ 할 것이다 관찰하다 무엇 우리 관찰됐나요?

A 더 상세한 성명 ~이다 좋다 이것,

가정 배치 ~와 함께 낮은 기준 편차

~이다 단지 ~로 인한 에게 견본 추출 부족

그리고 그만큼 역사적인 데이터 ~이다 대표 ~의 그만큼 인구,

그 다음에 그만큼 시뮬레이션 배치 생성된 ~에서 그만큼 같은 분포

~해야 한다 가지다 a 통과 비율 저것 ~이다 통계적으로 구분할 수 없는

~보다 그만큼 실제 통과 비율 ~의 그만큼 역사적인 데이터.

~에 그만큼 오른손 옆, 너 ~할 수 있다 보다 이것 바퀴.

이것 ~이다 그만큼 절차 우리 갔다 ~을 통해 에게 만들다 이것 테스트 일어나다.

첫 번째, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 정의하다 a 한계점.

을 통해 이것 한계점, 우리 ~할 수 있다 계산하다 그만큼 통과 비율.

우리 비교하다 그만큼 배치

~에 그만큼 역사적인 데이터 ~을 통해 이것 한계점

에게 얻다 그만큼 백분율 ~의 그만큼 역사적인 배치 저것 ~이다 좋은 배치.

왜냐하면 우리 또한 추정하다 저것 우리의 프로세스 ~이다 무작위의,

우리 ~할 수 있다 맞다 그만큼 역사적인 데이터 에게 여러 개의 분포

그리고 그럼 골라 그만큼 최상의 장착 하나.

사용 이것 장착 분포, 우리 ~할 수 있다 생성하다 a 세트 ~의 K 견본.

K 여기 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 숫자 ~의 견본

~에 각 배치 ~에 그만큼 역사적인 데이터.

우리 반복하다 이것 절차 N 타임스.

N 여기 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 숫자 ~의 배치 ~에 그만큼 역사적인 데이터.

을 위한 각 시뮬레이션 배치,

우리 ~할 수 있다 그 다음에 계산하다 그들의 견본 기준 편차.

비교하다 이것 견본 기준 편차

에게 그만큼 한계점 우리 한정된 전에, 그것 ~ 할 것이다 주다 우리를 a 세트 ~의 이항식 데이터.

와 함께 이것 이항식 데이터 그리고 그만큼 통과 비율 우리 이미 가지다,

우리 ~할 수 있다 공연하다 a 일표본 비율 시험 에게 시험 우리의 가설.

사용 JMP, 우리 ~이다 할 수 있는 에게 통합하다 이것 전체 절차 ~ 안으로 안 애플리케이션.

여기, I ~ 할 것이다 하다 a 빠른 데모 에게 보여주다 너 어떻게 이것 애플리케이션 공장.

이것 애플리케이션 ~할 수 있다 수입 어느 ~의 그만큼 데이터 파일

~와 함께 a 값 열 그리고 또한 색인 열 저것 나타내다 그만큼 일괄 색인.

와 함께 a 딸깍 하는 소리 ~의 단추, 그것 ~ 할 것이다 자동으로 맞다 우리의 데이터

에게 여러 개의 분포 그리고 선택하다 그만큼 최상의 하나.

오른쪽 지금, 그만큼 최상의 장착 하나 ~이다 a 정상 분포.

우리 ~할 수 있다 그 다음에 세트 위로 그만큼 숫자 ~의 시뮬레이션 데이터 세트 우리 원하다

그리고 또한 그만큼 크기 ~의 그만큼 세트 그리고 또한 그만큼 한계점.

언제 우리 딸깍 하는 소리,

그것 ~ 할 것이다 공연하다 그만큼 가설 테스트 I 말하는 전에.

그것 또한 쇼 그만큼 백분율 ~의 역사적인 배치 저것 ~이다 좋은

그리고 또한 그만큼 백분율 ~의 그만큼 시뮬레이션 배치 저것 ~이다 좋은.

~에 그만큼 마지막, 그것 ~ 할 것이다 보여주다 너 a 심상 ~의 a 히스토그램

어느 나타내다 그만큼 비율 ~의 시뮬레이션 배치 저것 ~이다 좋은.

지금, 우리 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 테스트, 그만큼 가설 테스트.

그만큼 데이터 우리 가지다 여기 쇼 우리 거부하다 그만큼 없는 가설.

우리 확인하다 그만큼 P 값,

우리 거부하다 그만큼 없는 가설 ~와 함께 95% 신뢰.

그만큼 95% 신뢰 ~이다 그만큼 기본 환경 여기.

이것 결론 제안 그만큼 프로세스 ~이다 ~ 아니다 무작위의

그리고 그만큼 좋은 배치 하다 존재하다 ~에 그만큼 안정적인 기간 ~의 그만큼 프로세스.

이것 결론 ~할 수 있다 선두 에게 여러 개의 행동 항목.

을 위한 예, 우리 ~할 수 있다 조사하다

그만큼 프로세스 변하기 쉬운, 그만큼 프로세스 매개변수

~ 사이 그만큼 안정적인 기간 그리고 그만큼 불안정한 기간

그리고 보다 무엇 변경되었습니다.

의 강의, 우리 ~할 수 있다 또한 얻다 a 다른 테스트 결과

어디 우리 할 수 없다 거부하다 그만큼 귀무 가설.

이것들 제안하다 우리의 프로세스 ~할 것 같다 BE 무작위의.

우리 ~할 것 같다 가지다 전신의 변화

그리고 이것들 ~ 할 것이다 선두 에게 완전히 다른 조사 그리고 행동 방법.

을 위한 예, 그만큼 최악의 경우 대본, ~에 주문하다 에게 줄이다 그만큼 전신의 변화,

우리 ~할 것 같다 필요 에게 완전히 변화 그만큼 조작 환경.

와 함께 이것, I 끝내다 나의 오늘의 프레젠테이션.

I 또한 원하다 에게 감사하다 남자 다핀, WHO ~이다 a 동료 ~의 내 거.

그 가져왔다 위로 이것 흥미로운 질문 에게 나의 주목 ~ 동안 a 프로젝트 회의.

I 또한 원하다 에게 감사하다 너 오늘 ~을 위한 듣기 나의 프레젠테이션.

나는 매우 감사하다 ~의 그것.

데이터 탐색 및 시각화품질 및 프로세스 엔지니어링