回复：如何（我可以）使用預測分析器來設置規格限制和測試良率增強？這個建議與您的問題沒有直接關係...但是如果您可以訪問原始數據，您可以檢查交互式能力圖是否有用
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
obj = Process Capability(Process Variables(:PNP1), Individual Detail Reports(1));
obj << {:PNP1 << Process Capability Analysis(Interactive Capability Plot(1))};
此外，流程能力平台能力箱線圖也很有幫助（整個平台也可以流程能力 (jmp.com) ）
回复：如何（我可以）使用預測分析器來設置規格限制和測試良率增強？@jthi謝謝。 我可以訪問原始數據，但 Cpks 是在使用單獨的 JMP 腳本過濾異常值（針對每個參數數據）後計算出來的（我無法輕鬆訪問，因此不知道其中使用了哪種異常值過濾方案）。
JMP 中是否有一個簡單/推薦的異常值過濾器配方，我可以在使用您的建議之前對原始數據使用它，以便我至少與已獲得的 Cpks 緊密一致？
回复：如何（我可以）使用預測分析器來設置規格限制和測試良率增強？你可以看看探索異常值平台
還有不錯的博客文章系列異常值第 4 集：使用折刀距離檢測異常值
回复：如何（我可以）使用預測分析器來設置規格限制和測試良率增強？@jthi交互功能似乎提供了通過使用整體 sigma 更改限制來調整過程性能 Pp、Ppk 的能力。 這對於長期過程變化分析非常有用。 我需要了解過程能力 Cp、Cpk 如何受到規格限制的影響。
除非我誤解了某些內容，否則以下兩條對我來說似乎是更好的路線。
- https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Capability-Analysis-JMP-Add-In/ta-p/22798
- https://community.jmp.com/t5/Discussions/Find-new-spec-limits-by- adjustment-the-CpK-value/mp/571796/highlight/true#M78139
第一個似乎在 JMP 16 上對我不起作用，第二個似乎涉及手動步驟（我將看到 II 可以在 JSL 中對此進行編碼）。
JMP 16（我在 16.2）中是否已經內置了一些東西，允許我通過更改 LSL 或 USL 或兩者來探索 Cpk 變化？
回复：如何（我可以）使用預測分析器來設置規格限制和測試良率增強？如果我理解正確的話，您有計算 Cpk 所需的內容，您可以創建 LSL、USL 列，然後創建公式列來計算 Cpk？ 您還可以為此編寫交互式解決方案的腳本，但如果您已經擁有 Cpk 所需的少量統計數據，您甚至可以使用 Excel，它更適合像這樣需要用戶輸入的簡單計算（除非您在 JMP 中編寫腳本）。
如何（或者我可以）使用預測分析器來設置規格限制和測試良率增強？我有一個數據集，其中包含 10 個零件測量參數的平均值、中位數、西格瑪、LSL（規格下限）、USL（規格上限）、Cp、Cpk 和參數良率損失 [%] 列（約 5000 個相同構建的零件，零件 ID 為行）。 某些參數 Cpks 低於 1.33（可能有也可能沒有低 Cp）。 從最初的數據分析來看，限制設置不正確。
使用預測分析器，我想手動微調 LSL 和/或 USL，將 Cpk 提高到 > 1.33，我預計這也將減少每個參數的良率損失。
我對預測分析器的經驗很少，因此需要一些關於如何在我的案例中使用它的指導（如果可以使用的話）。
我正在考慮在分析器的 x 軸上分別設置 LSL 和 USL 旋鈕（我可以更改），在 y 軸上設置每個參數的 Cpk（也許每個參數的輔助 y 軸上設置參數產量）。
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