Benvenuto, tutti. Mio nome È Giasone Wiggins.
Io sono UN Sistemi Ingegnere con JMP.
Per Questo presentazione, Malato Essere giocando IL ruolo Di UN Qualità Consulente.
Mio nome È Jerry Pescare. Io sono UN Sistemi Ingegnere con JMP.
Malato Essere giocando IL ruolo Di UN Qualità Manager A UN produzione pianta.
Appena UN coppia Di Riferimenti per Questo presentazione in anticipo.
Erano, Jerry E IO,
edificio SU UN carta Quello Noi presentata A Scoperta Europa 2023.
Quello è IL carta numero.
Voi Potere andare A comunità.j mp.com
E ricerca per Quello carta.
Jerry Volere Anche Essere presentando UN su richiesta video per Scoperta SU Richiesta.
Quello è IL carta numero A ricerca COME BENE.
Per tutto IL presentazione, Noi Volere Essere riferimento
Dottor Donald Quello di Wheeler libro, EMP III,
Valutare IL Misurazione Processi E utilizzando imperfetto dati.
Tutto Giusto, Jerry, pronto A calcio Questo spento?
Assolutamente, andare per Esso.
Tutto Giusto, Io sono chiamando Voi su. CIAO, Jerry.
Grazie per spesa UN pochi minuti con Me.
COME UN qualità consulente,
IO aiuto qualità parti interessate Piace te stesso capire E migliorare processi.
CIAO, Giasone. Carino A Incontrare Voi.
IO Bisogno A permettere Voi Sapere, IO non Avere tanto tempo A trascorrere con Voi Giusto Ora.
Noi abbiamo avuto UN emergenza situazione SU Nostro
produzione linea Quello IO non Veramente Bisogno A andare indirizzo.
IO Sapere noi abbiamo avuto 30 minuti programmato
E Io sono interessato In discutere calibri, Ma Potere Noi Tentativo A Fare Questo presto?
IO capire completamente.
Malato Tentativo A Fare IL maggior parte Di Nostro tempo Oggi.
A calcio cose spento,
Potere Voi raccontare Me UN poco morso Di tuo azienda E tuo qualità programma?
Sicuro.
Voi probabilmente Sapere Quello Acme ha costruito UN reputazione con Nostro clienti
per produzione più alto qualità prodotti.
Erano Sempre interessato con qualità.
Noi Avere vari calibri Quello Noi utilizzo A garantire Nostro qualità soggiorni alto,
E noi abbiamo stato facendo Questo per molti anni, COSÌ Noi pensare erano bello Bene A Esso.
Io sono familiare con Quello di Acme alto qualità reputazione.
Mio consulenza squadra E IO Avere stato lavorando
con produzione aziende Piace te stesso Quello Avere UN alto messa a fuoco SU qualità
A avanzare IL utilizzo E efficacia Di Grande calibro studi.
Uno Di IL cose Noi cercare A capire È IL monetario costo
associato con IL calibri usato A misurare processi qualità caratteristiche.
Avere Voi quantificato Come tanto Qualunque Di tuo calibri Sono costo tuo Attività commerciale?
Io sono non Sicuro IO Sapere Che cosa Voi Significare.
BENE, calibri non lo sono perfetto.
Essi Fare errori.
A volte lo faranno gettare lontano Bene parti E A volte lo faranno passaggio Cattivo parti.
Salvo che Voi Avere UN perfetto calibro E NO uno ha questi, errori Sono inevitabile.
Sì, IO Ottenere Quello, IO supponiamo COSÌ.
Noi abbiamo Fatto tradizionale calibro studi Quello Dire Nostro calibri Sono Bene.
BENE, Alcuni Di loro Sono In realtà classificato come adeguato per il
AIAG Settore automobilistico Industria Azione Gruppo, Quale Noi utilizzo per Nostro test.
No Quello Significare Loro sono Va bene A utilizzo?
C'è UN quantità Di più A IL storia di Appena
utilizzando IL Bene, adeguato, E povero AIAG valutazione.
In fatto, Noi Potevo Avere UN lungo discussione
Di IL differenze fra AIAG risultati E UN più nuovo metodo chiamato EMP 3.
IO Sapere Voi disse Voi Avere 30 minuti.
Esso giri fuori Quello AIAG, Noi erano provando A somma Esso su,
suo Appena tanto Di più critico Di calibri di Esso esigenze A Essere.
IL EMP metodo, Quale È pioniere di UN tipo di nome
Dottor Wheeler, È UN Di più realistico modo A valutare calibri.
IO apprezzare Voi saltando Sopra Quello parte.
Noi riconoscere NO calibro È perfetto.
Noi Anche riconoscere Quello utilizzando UN povero calibro
rischi accettando Cattivo parti, Quale È Cattivo per Mio Attività commerciale.
IL peggio IL calibro, IL più alto IL rischio.
Noi abbiamo avuto UN modo Quello gestiamo Questo problema.
OH, cosa c'è Quello?
BENE, Noi istruire Nostro produzione gruppo
A utilizzo ispezione limiti Quello Sono dentro Di IL specifiche.
Se Noi impostato loro lontano Abbastanza dentro questi spec limiti,
Noi ridurre E essenzialmente Noi Potere eliminare spedizione Cattivo parti.
No Quello aggiustare Nostro problema?
Utilizzando ispezione limiti Quello Sono dentro IL spec limiti
È UN Bene modo A ridurre IL rischio Di passando Cattivo parti
quando il calibro le misure a parte vicino IL specifica limiti.
Questo È UN comune strategia, qualcosa Quello aziende chiamata
una fascia di guardia O specificando produzione Istruzioni.
Come Fare Voi scegliere Come tanto A stretto tuo ispezione limiti?
BENE, francamente, Io sono non Sicuro Noi Mettere Quello tanto rigore in Esso.
Noi Appena mossa Nostro ispezione limiti In asse Di IL Specifiche di una certa quantità
Quello Nostro soggetto questione esperti ho trovato lavoro BENE Sopra IL anni.
BENE, tu sei In Bene azienda.
Molti altri Piace Voi impiegare IL Stesso approccio.
Là È UN svantaggio, Anche se.
OH, cosa c'è Quello?
Di arbitrariamente scegliendo Come tanto A stretto
ispezione limiti, Voi Maggio Essere inutilmente lancio fuori Bene parti.
Quello è Appena assumendo Loro sono pure stretto.
O Voi Potevo Ancora Avere Cattivo parti
Quello fuga ispezione Se IL limiti non lo sono stretto Abbastanza.
Avere Voi considerato prendendo UN Di più statistico approccio?
Noi Avere non.
Io ho Sempre Pensiero Noi Dovrebbe Avere UN Meglio modo A giustificare Nostro
produzione Istruzioni, Ma Noi non Sapere Come A Fare Quello.
BENE, Dottor Wheeler propone UN metodo Di collocamento
produzione Istruzioni basato SU IL statistiche Noi Ottenere da facendo
UN misurazione sistemi analisi In il suo libro, EMP 3.
IO Onestamente non l'ho fatto sentito Di Quello di Wheeler EMP metodo Prima.
È Esso nuovo?
Suo stato in giro per UN coppia Di decenni Ora.
Di più soprattutto A Mio conoscenza, Dott.
Wheeler era IL Primo persona A pubblicare
UN soluzione A IL problema Di oggettivamente collocamento questi ispezione limiti.
Il suo approccio usi uscite da MSA, Piace Noi erano menzionando.
Alcuni Di questi Sono probabile errore,
lungo con aspettative, tuo aspettative erano conformità A specifiche.
Fare Qualunque Di IL moderno statistico analisi
pacchetto Quello Sono SU IL mercato Oggi supporto Questo EMP metodo?
Io sono lieto Voi chiesto.
JMP, Quale È Mio preferito dati analitica
attrezzo, JMP È UN generale scopo, facile A utilizzo dati analitica pacchetto
Quello ha molti qualità E processi controllo caratteristiche.
Jmp fa presto lavoro Di IL analitica parte Di processi miglioramenti,
COSÌ Di più tempo Potere Essere dedicato A migliorando IL processi si.
Voi Sapere Quello quello è non UN banale quantità Di lavoro, tipicamente.
Quello di Jmp EMP personalità E IL misurazione
sistemi analisi piattaforma È basato SU Quello di Wheeler libro.
Tutto Quello cose È In Là.
IL calcoli per produzione Istruzioni Sono non disponibile In JMP Ancora.
Noi costruito UN aggiungere Quello fa loro per Voi
E fornisce Alcuni utensili per costo scambio analisi.
Va bene, Bene.
IO era Paura IO Potrebbe Avere A Venire su con Mio Proprio equazioni.
Malato ordine UN copia Di Quello libro per Mio squadra.
Se hai Già avuto UN aggiungere
Quello fa Quello per noi, Io sono decisamente interessato.
Che cosa fa Esso costo E Come fa Esso lavoro?
BENE, Bene notizia, suo gratuito.
Voi Potere Trovare Esso In IL file scambio Sotto
community.Jmp.com in linea O JMP Utente Comunità.
Permettere Me spettacolo Voi Come Esso lavori. Grande.
Tutto Giusto. Qui SU IL Sinistra lato,
Noi Avere A accedere UN poco morso Di informazione Di Nostro Prodotto.
Primo È IL specifica limiti.
Voi Sapere, Questo È Che cosa Nostro cliente vuole.
Questo È voce Di IL cliente.
UN superiore E inferiore specifica limite.
Noi Bisogno A accedere Che cosa Noi Sapere Di Nostro misurazione errore.
Erano andando A utilizzo IL standard deviazione Di Nostro misurazione errore.
Questo È qualcosa Quello Noi Potere Ottenere da UN misurazione sistemi analisi.
Noi Anche Bisogno A fornitura Alcuni informazione
Di Che cosa Noi aspettarsi IL VERO parte distribuzione A Aspetto Piace.
IL parametri Significare E standard deviazione, Dare noi UN descrizione Di Che cosa
IL VERO parte distribuzione È per Nostro processi.
Aspettare UN minuto.
IO non Sapere Mio VERO parte distribuzione.
Quello è IL problema Qui.
Tutto Io ho avuto È Mio misurato parte distribuzione.
Va bene, andiamo per IL momento,
assumere Quello IL VERO parte distribuzione È normalmente distribuito,
E IL calibro Sono Anche normalmente distribuito.
Noi Potere utilizzo UN semplice relazione A Ottenere IL VERO parte varianza.
Se IO fatto UN misurazione sistemi analisi,
IO Avere IL varianza associato con Mio calibro.
Se IO fatto UN grappolo Di misurazioni
Di Mio processi, IO Avere UN misurato parte distribuzione Di Mio processi.
IO Appena Avere A sottrarre quelli, E Poi IO Potere Ottenere IL VERO parte varianza.
Da Quello, IO Potere Ottenere IL standard deviazione per Mio VERO parte distribuzione.
Significa semplice Anche.
Erano Appena andando A assumere Quello Quello Significare
È IL misurato parte distribuzione meno Qualunque pregiudizio Quello Noi Avere con IL calibro.
Va bene. IO pensare Io sono con Voi COSÌ lontano.
Noi Sono Ancora in movimento in direzione Come tanto Mio calibro È costo Mio Attività commerciale, Giusto?
Mio linea Ancora ha Quello problema Quello IO Bisogno A indirizzo.
Avuto Voi. Noi Sono.
Se lo farai indulgere Me Appena UN poco morso più a lungo.
Noi Avere Di più lavoro A Fare.
Primo, andiamo Aspetto A IL statistiche riepilogo.
Probabilmente strato, interclasse correlazione e
precisione A tolleranza Sono modi Di descrivendo calibro variazione
Quello Noi Ottenere di conduzione Quello di Wheeler misurazione sistemi analisi.
Questi valori Sono calcolato utilizzando
specifica limiti E calibro sigma input.
Malato permettere Voi Leggere Di questi calcoli Quando Voi Ottenere Quello di Wheeler libro.
Va bene.
IL capacità indici Sono usato A descrivere Come tanto Di IL spec
limite allineare È consumato di processi variazione.
Questo È IL variazione Di IL parte vera valori.
Capacità È calcolato utilizzando spec limiti E Nostro parte vera Significare In sigma.
SÌ, A Acne, Noi regolarmente utilizzo CP E CPK.
Carino.
Collettivamente, tu sei probabilmente ottenere UN idea Quello questi valori fornire noi
UN Carino istantanea Di calibro E processi variazione.
Suo andando A aiuto noi.
Per Questo esempio, UN ICC Di 0,86 È raccontando noi Quello 14 %
Di Nostro misurazione variazione È UN risultato Di calibro errore.
Ma Nostro processi È non eseguendo COSÌ BENE A UN capacità Di soltanto Di 67%.
IL scorso cosa Quello Noi Bisogno È previsto conformità A produzione Istruzioni.
Quello è UN boccone.
Che cosa Fare Voi Significare di Quello?
Esso È. Permettere Me Vedere Se IO Potere svelare Quello.
Questo È IL probabilità Quello UN misurato parte Volere veramente conformarsi A
specifiche Se IL calibro le misure esattamente
A specifica limiti Quello Noi discusso prima.
Esattamente A 55 O 75.
Per esempio, andiamo Dire Quello Noi Volere 99% conformità.
A raggiungere Questo,
Noi Bisogno A impostato Nostro produzione Istruzioni.
Permettere Me Fare Questo UN poco morso più grande per noi Qui.
Noi Bisogno A Fare Nostro produzione
Istruzioni 57.3 E 72.7.
Quello è In realtà più stretto di IL 55 E 75 quello Sono Nostro spec limiti.
Poi Se Noi Fare Quello,
Noi Potere aspettarsi UN 99% opportunità Quello Volere rifiutare O con precisione accettare
UN parte quello è vicino quelli specifica limiti.
Va bene, permettere Me eco Quello Indietro A Voi A Vedere Se Io ho avuto Quello Giusto.
Se IO impostato Mio ispezione limiti per Questo esempio A 57.3 E 72,7,
E Poi Se IO misurare UN parte con Mio calibro Quello le misure esattamente 57.3,
c'è UN 99% opportunità Quello Esso incontra Mio Prodotto specifiche Di 55 E 75.
Quello è Giusto. Voi disse Esso Anche Meglio di IO Potevo.
Suo Veramente, In Mio mente, suo utile A pensare Di misurazione rischio In Questo modo.
COME misurazioni Quello Noi Fare vicino spec limiti Sono IL più rischioso Quello Noi incontrare.
Esso Anche espone compromessi fra calibro efficacia E processi capacità.
Pensare Di Questo, Jerry.
Se IL processi È altamente capace,
Voi Potere Ottenere lontano con IL marginale calibro Anche Quando misurazione vicino IL spec limiti.
Tuttavia, Se Voi Avere UN povero CPK, Esso Maggio Essere accorto A regolare
IL produzione Istruzioni A mitigare rischio, Anche Se IL calibro È efficace.
Quello suoni Piace Che cosa Mio soggetto questione
esperti Avere stato provando A Fare, Ma tu sei detto Quello Noi Potere Mettere UN quantità
Di più statistico rigore dietro collocamento quelli produzione Istruzioni.
Tuo esempio imposta produzione Istruzioni A Dare 99% conformità.
IO assumere Se IO Volere 99,9%
conformità, quelli produzione Istruzioni Volere stretto ulteriore?
Essi Volere.
In fatto, andiamo Appena Prendere UN Aspetto A Come tanto.
Oh, quello è abbastanza UN morso.
Sì.
58, 8, E 71.1. Va bene, IO pensare Io sono ottenere Esso.
Restringimento quelli produzione Istruzioni È Grande per garantendo Quello Io sono
spedizione Bene parti, Ma IO non necessariamente Piace Quello.
Perché non? In fatto, Malato interruttore Esso Indietro.
Perché non Voi Piace Quello, Jerry?
BENE, IL più stretto Noi impostato quelli produzione Istruzioni,
IL Di più Bene Prodotto Io sono andando A gettare lontano, non lo sono IO?
SÌ, quello è Giusto.
IO pensare tu sei inizio A Vedere
IL compromessi associato con collocamento produzione Istruzioni.
Suo bello Freddo. Sì.
Potere Voi raccontare Me Come tanto suo andando A costo Me Quando
IO gettare quel buon prodotto
lontano dato IL selezionato produzione Istruzioni?
SÌ.
Quello è dato In IL profitto perdita esploratore contorno Di IL aggiungere.
Prima IO Potere risposta Quello, Anche se, Noi Avere A accedere Alcuni valori.
Ipoteticamente, Quando erano parlando Di uno Di tuo
parti, Come tanto reddito Potere Voi aspettarsi per parte?
Va bene, BENE, Quello numero sembra Bene.
Per IL scopo Di Questo demo O Questo esempio, andiamo Appena Dire $ 100 per parte.
Va bene.
Come molti parti Fare Voi aspettarsi A Fare?
100.000 suoni Bene.
Quello è tipico, A meno per Forse UN anni produzione.
Carino. Bene parte correre.
Come tanto fa Esso costo Voi A Fare UN parte?
Bello facile A figura Quello fuori.
Fuori Di IL $ 100 Quello Noi vendere UN parte per,
Esso costi noi Di $ 70 A Fare Esso, COSÌ Noi Fare UN $ 30 profitto.
Scorso Ma non meno, Che cosa È IL costo Di spedizione UN Cattivo parte?
Cosa c'è IL pena Se UN parte fugge tuo ispezione processi?
IO Vedere Che cosa tu sei detto.
Quello è UN poco più duro.
C'è, Di corso,
IL potenziale costo Di ritorno E IL associato costo Di riparazioni.
Quelli Sono abbastanza facile A calcolare.
C'è Anche danno A Quello di Acme reputazione.
Nostro clienti richiesta qualità,
E Se Noi inizio mettendo Cattivo Prodotto fuori IL porta,
Esso Potere velocemente Ottenere fuori Di mano In UN fretta E risultato In perduto futuro saldi.
Quello è UN quantità Di più difficile A calcolare.
Veramente, Esso volevo Prendere noi UN Mentre A graffio Nostro teste E figura Quello fuori.
Per IL scopo Di discussione, andiamo Dire Quello importi A Di $ 200 per
Cattivo parte Quello Noi permettere fuori Di IL pianta E vendere.
Tutto Giusto, Grande.
Ora, IO Vedere uno Di più iscrizione scatola.
Un altro parola, insalata.
Numero Di PE, produzione Istruzioni menzogna da WSL.
Che cosa In IL mondo fa Quello Significare?
Tutto Giusto, Voi decisamente Avere esposto
un altro degno Di spiegazione impostato Di terminologia, Jerry.
Permettere Me Prendere UN pugnalare A Questo.
Che cosa erano riferendosi A Sono numero intero multipli Di probabile errore.
Ricordare, Noi parlato Di Quello COME essendo uno Di IL uscite da UN EMP misurazione
sistemi analisi, parlando Di IL numero intero multipli
Di probabile errore lontano da spartiacque limiti.
Questo È Come Noi Volere descrivere IL posizione Di produzione Istruzioni parente
A spartiacque limiti per IL simulazione Quello erano corsa.
Giri fuori Wheeler usi IL Stesso approccio In EMP 3.
Quando Voi Ottenere IL libro, Prendere UN Aspetto A Quello.
Esso Dovrebbe Essere bello coerente.
Lui usi spartiacque limiti COME contrario
A spec limiti A account per granularità Di misurazioni.
Se Noi eseguita UN misurazione sistemi analisi utilizzando IL EMP
metodo SU Questo calibro, lo faremmo Essere dato UN misurazione incremento.
Spartiacque limiti Sono essenzialmente metà UN misurazione incremento al di fuori IL Specifiche.
Da UN pratico punto Di visualizzazione, metter il fondo a linea, produzione Istruzioni
Dovrebbe Essere impostato da spartiacque limiti COME contrario A specifica limiti.
Quello Appena aiuta noi Ottenere in giro Quello granularità problema.
Ora, suo Anche Di valore notando Quello produzione
Istruzioni Potere Essere impostato dentro O al di fuori IL spartiacque limiti.
Ora, Aspettare UN minuto.
Quello suoni pazzo.
Sono Voi detto Quello Là Sono volte Quando IO
Potrebbe Volere A impostato Mio produzione Istruzioni al di fuori Di Mio Prodotto Specifiche?
Perché volevo IO mai Volere A Fare Quello?
Sì, Esso sembra contatore A Esso, E Id litigare Quello suo relativamente raro.
Là Sono Alcuni condizioni Dove
per rigorosamente economico motivi, Voi Potrebbe Essere Meglio spento scegliendo UN Anche
più ampio impostato Di produzione Istruzioni di tuo Prodotto Specifiche.
Noi Potere parlare Attraverso UN esempio In Appena UN secondo.
Ricordare Quando Noi erano
esplorando Che cosa IL statistiche significava, E Noi parlato Di Questo idea Quello Se IO
Avere UN processi Quello È molto capace, Ma Noi Avere UN imperfetto calibro.
Esso Maggio Essere accorto per noi economicamente A In realtà spingere Nostro spec limiti Largo
E regolare IL ispezione processi di conseguenza.
Là Sono circostanze Dove Quello Potrebbe
accadere, Ma Sì, Id litigare Quello Loro sono bello raro.
IO Vedere. IO non Sapere.
Per Ora, per IL scopo Di IL simulazione,
andiamo impostato IL numero Di probabile errori A meno uno.
Che cosa Questo significa È Quello erano restringimento Nostro produzione Istruzioni.
Permettere Me Fare Questo UN poco morso più ampio Qui.
Erano parlando Di restringimento
IL produzione Istruzioni dentro IL specifica limiti.
Quando Noi Fare Quello, Noi Potere
messa a fuoco tuo Attenzione giù A IL previsto netto profitto A produzione Istruzioni.
Qui Noi Potere Vedere Quello IL selezionato
previsto netto È IL netto profitto, E Noi Potere in piedi A Fare Di $ 1,9
milioni per 100.000 parti per IL parametri Quello noi abbiamo inserito.
Va bene, BENE, A meno è un profitto.
IO Vedere UN massimo previsto netto Quello Spettacoli UN Anche più alto profitto.
È Quello qualcosa IO Dovrebbe prendere in considerazione O Potere IO raggiungere Esso?
SÌ, decisamente.
IL massimo profitto Quello Voi Potere raggiungere per Questo misurazione processi E
Questo economico impostato Di circostanze È Di $ 2,1 milioni.
Ora, Che cosa Questo È raccontando noi È Quello Noi Potere raggiungere Esso di fabbricazione Nostro produzione
Istruzioni pari A IL spartiacque limiti.
Se IO modifica Questo A zero,
noi possiamo Vedere Quello noi abbiamo colpo Quello massimo previsto netto.
Noi abbiamo Appena Fatto Quello di
in movimento IL produzione Istruzioni A IL spartiacque limiti.
Questo È ottimale per IL condizioni Quello noi abbiamo inserito.
Quello è Veramente interessante.
Con Qualunque combinazione Piace Questo, potenzialmente, IO Potevo Trovare UN ottimale
Dove IO Bisogno A impostato questi produzione Istruzioni.
A Ottenere Me IL massimo profitto.
Sì, tu sei inchiodatura Esso.
In fatto, per IL aggiungere, c'è UN asterisco SU IL grafico
Quello identifica Che cosa IL ottimale profitto Voi Potere raggiungere È.
Freddo.
Quando tu sei facendo Questo ottimale, Dove Sono Voi ottenere questi numeri?
IO non capire Dove Essi Potrebbe Venire da.
Sicuro. Essi risultato da commercio off fra
reddito per parte, costo per parte, E danno A tuo reputazione.
Quelli Sono IL cose Quello Noi accedere.
Quando Noi vendere UN Cattivo parte, quello è IL reputazione componente.
Dato IL processi E calibro parametri.
Quello è IL VERO parte E misurazione errore componenti Quello Noi inserito prima.
Per Ora, Piace IO disse, andiamo Mantenere IL
esempio A Dove erano restringimento Nostro
produzione ispezione limiti. Suo COSÌ divertente.
Noi Ottenere Tutto questi diverso limiti.
Erano parlando Di produzione
Istruzioni, Quale Sono dentro IL spartiacque limiti.
Ora Quello noi abbiamo avuto Questo E erano concordato
Quello EHI, Questo È IL modo Noi Volere A correre Questo simulazione.
Andiamo Prendere UN Aspetto A IL profitto simulazione pannello.
IL matrice giù sotto È Dove erano andando
A inizio, pause IL profitto perdita in nove diverso categorie.
Va bene, c'è UN quantità Di informazione Là.
Io sono andando A Bisogno A studio Questo per UN minuto.
Andiamo inizio In IL centro, IL centro Di Quello tre di tre griglia.
S crostata Là, Di IL 100.000 parti Quello BENE Fare,
Di 91.000 Sono veramente Bene parti Quello Nostro calibro legge COME Bene E Quello Volere nave.
Quello produce 2.7 milioni In profitti, E IO assumere Quello lavori fuori A 91.000
parti volte Noi disse IL reddito per parte era $ 100 meno $ 70 A Fare IL parte.
È Quello Giusto?
Quello è Giusto.
Va bene.
In movimento Dritto A IL Sinistra,
tu sei predire BENE Avere 370 parti Quello Noi Volere nave Perché IL calibro dice
Loro sono Bene parti, Ma questi parti Sono veramente sotto IL inferiore spec.
Quello è UN relativamente Basso numero, Ma suo non Veramente Bene.
Voi Dire suo costo Me $ 63.000.
Sono IO lettura Quello Giusto?
SÌ, Infatti, Voi Sono.
Va bene, E Io sono Sicuro Quello ha A Fare
con Quello $ 200 pena Io sono pagando per affittare Cattivo parti Ottenere fuori.
In Questo caso, Esso sembra Piace IO Maggio perdere
Di COME tanto di spedizione parti Quello Sono Cattivo SU IL alto lato.
Quello è Giusto.
Voi fatto 2.7 milioni vendita Bene parti, Ma Ora IL imperfetto calibro ha costo Voi
UN totale Di 140.000 Perché Di IL affittare Cattivo parti fuori in IL campo.
Sì.
Va bene, BENE, quello è non molto Bene.
Ora hai avuto parecchi Di più cellule
In Quello tre di tre griglia Quello spettacolo perdite.
Che cosa Sono quelli Di?
IL superiore Sinistra cellula Spettacoli parti Quello Sono veramente Cattivo Perché Essi Sono sotto spec.
E tuo calibro È catturare loro.
Quello è Bene.
Suo catturare loro, suo lancio loro fuori.
IL calibro È facendo Che cosa Voi previsto A Fare.
Svantaggio Qui È Quello Là Sono quasi 1.900 parti Quello tu sei lancio fuori,
E ogni Di quelli Sono costo Voi $ 70 ogni.
Stesso cosa per IL inferiore diritti, simile matematica Là.
Quello è un altro, Che cosa, $ 260, $ 270.000 in arrivo fuori Di Mio tasca?
IO non posso colpa Quello SU IL calibro.
Quelli Potere soltanto Essere fisso Se IO migliorare Mio produzione processi.
Che cosa Di quelli altro cellule?
Andiamo Aspetto A IL superiore centro cellula.
Suo mostrando Quello Noi fatto UN poco Sopra
2.200 Bene parti Quello erano gettato fuori Perché IL calibro
misurato sotto IL produzione Istruzioni.
Come Fare Voi Tatto Di Quello?
OH, non COSÌ Grande.
Noi Avere UN separato squadra Di ispettori
Quello ricontrollare respinto parti In speranze Di reclamando Alcuni Di Nostro perdite.
Questo È fabbricazione Me pensare Quello Anche
con Quello nuova ispezione, erano Ancora lancio fuori Bene parti.
IO assumere IL metter il fondo a centro cellula È
IL Stesso, Bene parti Quello Mio povero calibro dice Sono più alto di spec.
Sì, quello è Giusto.
Ancora c'è un altro 150 o qualcosa del genere mille dollari tu sei perdere.
Tutto Di quelli profitti E perdite Sono riassunto In IL sbarra grafico.
Noi Ottenere UN grafico immagine Di quelli COME BENE.
IO Vedere.
Va bene,
Ma Ora Quello presuppone Quello erano utilizzando produzione Istruzioni Quello Sono uno
probabile errore dentro IL spartiacque limiti.
Che cosa Se Noi modifica IL produzione
Istruzioni A IL ottimale Voi erano parlando Di?
Come fa Quello modifica IL profitto immagine?
Andiamo Vedere Che cosa accade.
Appena orologio IL barre modifica spento
A IL Giusto, E BENE parlare Di quelli UN poco morso.
BENE colpo Quello su A IL ottimale, E Che cosa fatto Voi Vedere accadere?
Sì, COSÌ Esso guardò Piace IL più breve barre
avuto più breve Ancora, E IL lungo sbarra avuto UN poco più a lungo.
Quello è Bene, E Mio netto profitto andato su. Bene.
Erano fabbricazione Di più soldi.
Suo probabilmente Di valore pensiero Di Quello
questo mezzo sbarra Perché Di Quello reputazione costo Quello Voi parlato Di.
Sì, Sicuro, Noi Maggio Essere fabbricazione Di più COME
UN Attività commerciale, Ma Voi dovrebbe A A meno Essere parlando con parti interessate In IL azienda
E chiedendo Come erano Salvataggio UN poco morso Di soldi Qui A Essere
Di più redditizio, Ma È Quello IL Giusto cosa A Fare?
Sì, IO Ottenere Esso.
Quello è interessante.
Sì, IO Potrebbe scegliere A utilizzo IL più stretto produzione Istruzioni Perché
Quello costo A Nostro reputazione, Voi Veramente avuto A pensare Di Quello $ 200 Noi
Mettere In prima, Quello Potevo Essere UN tanto più alto numero.
Lo faremmo Avere A Affilare Nostro matite SU Quello.
Poi Ancora, IO Indovinare IO Potevo sperimentare con Quello, con Questo aggiungere, Giusto?
IO Potevo Tentativo diverso valori.
Sì, assolutamente.
IO Speranza Voi Volere.
IO Tatto Piace Quello volevo Essere prezioso.
Grande.
IO pensare Io sono di partenza A Vedere Ora Come
i cambiamenti In processi capacità E calibro efficacia E Come IO impostato IL ispezione
limiti Maggio Avere UN grande impatto SU Mio redditività.
Quello è Che cosa Noi sperato per Quando Noi sviluppato Questo aggiungere.
Considerando redditività Quando
rispondendo domande Di calibro E processi capacità
Potevo Essere Veramente utile Quando tu sei provando A giustificare miglioramento progetti,
O Esso Potevo Anche Dare Voi UN quantità Di fiducia Quello IL processi E calibro
Sono consegnare IL risultati Quello Voi desiderio.
IO dovere Dire, Jason, IO Sono impressionato.
Tuttavia, IO Tatto Piace IO Bisogno A fangoso IL acque UN poco morso.
Questo È Tutto Grande per normale
distribuzioni, semplice calibro errori, et eccetera.
Quelli calcoli, COME hai mostrato Prima, Sono facile.
Che cosa Se IO Avere linearità O pregiudizio i problemi con Mio calibro?
O Se IO Avere UN distorto parte distribuzione,
ottenere UN VERO parte distribuzione fuori Di IL misurato parte distribuzione diventa
UN quantità Di più difficile di Appena utilizzando Quello semplice formula Voi ha mostrato prima, Giusto?
Potere Voi Anche Fare Quello?
Oggi, NO.
Veramente, erano limitato A normale distribuzioni, Ma erano Quasi Là.
Suo In IL piano.
In fatto, suo IL Prossimo fare un passo In Nostro sviluppo piani per IL aggiungere.
Ho un collega chi è presentando
A quelli di JMP in linea Scoperta Conferenza Chi ha Fatto UN su richiesta presentazione
per stima IL VERO parte distribuzione basato SU misurato parte distribuzioni
Quello Maggio Essere non normale basato SU calibro caratteristiche.
Esso maniglie Anche arbitrario distribuzioni,
ha Alcuni comune quelli E arbitrario distribuzioni.
Noi Volere Essere incorporando questi
capacità in IL aggiungere, Piace IO menzionato.
Suo andando A Essere a volte Presto.
Voi Dovrebbe decisamente Giusto Ora andare controllo fuori IL parlare.
Sì, Esso suoni Piace UN interessante parlare di UN interessante presentatore.
Questo Tutto suoni interessante. IO Volere, Giasone.
Ora, noi abbiamo coperto UN quantità Di Materiale Oggi.
Volevo Voi mente velocemente prendendo Me Indietro
Attraverso IL aggiungere Ancora A Fare Sicuro Io ho avuto Esso?
Assolutamente. Dove Noi iniziato Nostro conversazione era
fornitura UN poco morso Di informazione Di Nostro misurazione processi.
Noi inserito specifica limiti.
Ancora, quelli Sono IL voce Di IL cliente Quello Noi parlato Di.
Noi parlato Di ottenere UN idea Di Che cosa
Nostro misurazione errore È da UN misurazione sistemi analisi,
E Poi utilizzando IL standard deviazione da Quello studio per UN calibro errore.
Noi Anche parlato Di fornitura Alcuni
informazione Di IL VERO parte distribuzione.
IL parametri Significare E sigma,
Noi parlato Di modi Quello Noi Potere dedurre Quello da IL misurato parte distribuzione.
Abbiamo parlato di IL statistiche In IL aggiungere
essendo UN istantanea in Nostro calibro capacità COME BENE COME Nostro processi capacità.
IO pensare quello è importante COME Noi inizio
A Avere questi conversazioni Di Come tanto IL calibro È andando A costo noi.
Noi camminava Attraverso idee in giro in movimento Nostro specifica limiti In questi
produzione limiti, restringimento loro O Anche espansione loro
A ridurre rischio Quando erano misurazione A IL specifica limiti.
Là Sono altro campane E fischi In IL aggiungere Quello Noi non l'ho fatto Avere tempo
A spettacolo, Ma questi Sono Appena modi Di Veramente illustrando
questi rischi di Ora sovrapposizione parte vera distribuzioni, assumendo erano misurazione
IL parte vera vicino IL produzione Istruzioni.
Profitto Perdita Esploratore era Nostro modo
A simulare IL costi associato con Nostro misurazione errori.
Esso dà noi IL opportunità A Esplorare Che cosa se.
Se Noi Sono fabbricazione UN certo Prodotto E
Prodotto ha certo costi associato con Esso, Come tanto profitto Potere Noi aspettarsi Se
erano corsa produzione Istruzioni A diverso multipli Di probabile errore.
Noi avvolto su Nostro conversazione
con UN approfondito conversazione Di quelli profitti E perdite
E Come IL obiettivo Di Nostro Attività commerciale E IL reputazione Di Nostro Attività commerciale Dovrebbe
Essere considerato Quando erano fabbricazione quelli compromessi COME BENE.
Carino.
Grazie Voi.
IO pensare Quello riassunto Esso Veramente BENE.
Ora, Oltretutto utilizzando stimato parte vera
distribuzioni, È Là nulla altro Quello Volere Essere sviluppato per IL aggiungere?
BENE, Noi Anche Avere Già sviluppato Questo classificazione errata Esploratore.
Suo Appena un altro modo Di guardare A calibro errori E Nostro processi variazione.
Noi non l'ho fatto Avere Abbastanza tempo A andare in Questo componente Di IL aggiungere.
Noi piano SU spiegando Questo UN poco morso
Di più In IL vicino futuro, molto probabile COME Noi inizio incorporando Alcuni
Di quelli non normale distribuzioni Quello IO menzionato.
Freddo.
Quello è fantastico.
Che cosa Di altro formazione opportunità?
Che cosa noi abbiamo mostrato Qui Oggi È Che cosa Nostro
aggiungere attualmente fa, corto Di IL classificazione errata Esplorare Quello Noi saltare.
Lo faremmo Piace A Ottenere Di più in IL noccioline E bulloni
Di IL equazioni dietro IL aggiungere E IL approcci.
Noi piano UN serie Di in linea parla in arrivo In IL vicino futuro Dove Noi Potere Esplorare
Alcuni Di quelli differenze fra IL AIAG classificazione metodi E EMP E Come EMP
Potere Dare noi Di più realistico E utile informazione Di Nostro calibro.
BENE Anche trascorrere Alcuni Di più tempo parlando Di calibro prestazione curve.
Noi parlato Di Questo
classificazione grafici, Ma BENE introdurre Voi A Alcuni
tradizionale calibro prestazione curve COME BENE COME conformità curve.
In realtà, suo conformità Noi parlato Di classificazione BENE Ottenere A.
Aspetto per quelli In IL vicino futuro.
Grande.
Chi altro Dovrebbe Noi Grazie per Questo sforzo COSÌ lontano?
BENE, Brady, Brady.
Noi Dovrebbe Avere UN immagine Di Brady ha ragione Qui.
Sì, Quello volevo Avere stato Bene.
Brady, Brady È IL cervelli dietro IL aggiungere.
Purtroppo, Lui non potevo giuntura noi, Ma
decisamente È pesantemente coinvolto, E Noi Avere IL aggiungere E IL codice A Grazie.
Grande.
Grazie A Brady, E Grazie A Tutto Di Voi per frequentando E quelli Chi Volere Essere
Guardando Questo video E utilizzando IL aggiungere Dopo.
Per IL vivere dimostrazione, lo faremmo Essere Contento A risposta domande.
Altrimenti, Se Voi Mettere tuo domande In IL chiacchierata la zona sotto IL presentazione,
lo faremmo Essere lieto A Ottenere Indietro con Voi COME Presto COME Noi Potere.
Grazie Voi. Grazie Voi molto tanto per frequentando.
