Niveau: Mittelstufe
【Moderator】
Akira Hososhima, Vertreter von Tobayashi Consulting
[Zusammenfassung der Präsentation]
Diagrammersteller und Datenfilter visualisieren Qualitätsdaten, um Probleme ins rechte Licht zu rücken. Sie können beispielsweise die Anzahl der defekten Einheiten für jedes Jahr in einem Balkendiagramm anzeigen und dann die Details zu Defekten und Lieferanten in das Diagramm einblenden. Durch die grafische Darstellung der Mängeldetails und der Anzahl der Einheiten für jedes Jahr werden Veränderungen bei Verbesserungen und Verschlechterungen deutlich. Legen Sie geschichtete Variablen basierend auf dem Diagramm des Jahres und der Anzahl der fehlerhaften Einheiten sowie des Diagramms des Fehlerinhalts und der Anzahl der Einheiten in Zonen wie „Gruppe“ ab Die Ausschlussfunktion wird verwendet, um ein bestimmtes Segment auszuwählen und einen Drilldown durchzuführen. Wenn Sie jedoch durch direkte Manipulation der Tabelle ausschließen, bleiben keine Datensätze übrig, was später zu Missverständnissen führen kann. Ich mache das, während ich das Skript mithilfe eines Datenfilters in einer Datentabelle speichere. Um die Tabelle des Segments zu überprüfen, an dem Sie interessiert sind, klicken Sie auf das Diagramm, um es auszuwählen, und wählen Sie dann Tabelle → Teilmenge aus, um die Details der Tabelle zu überprüfen. Graph Builder wird auch zur Modellanpassung und Validierung der Partitionsanalyse verwendet. Verwenden Sie beim Überprüfen der Anpassung den Diagrammersteller, um die Hauptvariable oder Temperatur auf der X-Achse festzulegen und andere Variablen in Gruppe X usw. abzulegen. Dies deckt Nichtlinearitäten auf und ermöglicht es uns, Wechselwirkungen zu entdecken.
[Präsentatorprofil]
Nach seiner Tätigkeit als Direktor, Direktor für Forschung und Entwicklung und General Manager der Qualitätssicherungsförderungsabteilung bei Yamatake Honeywell (derzeit Azbil) gründete er Tobayashi Consulting. Zu den Spezialgebieten gehören Datenanalyse, Qualitätsverbesserung, Vorhersage von Marktfehlern, robustes Design, experimentelle Planung, Designüberprüfung, Gegenmaßnahmen gegen menschliche Fehler und Anleitung vor Ort. Seine Hauptveröffentlichungen sind „An Easy-to-Understand Problem Solving Book“, Nikkan Kogyo Shimbunsha, 2014 (Einzelautor). Der Hauptbeitrag lautet „Vorschlag für einen Workshop zur Förderung der Verbreitung und Rezeption des Bewusstseins für Beinaheunfälle und Unannehmlichkeiten in der Produktionslinie“, Quality Control Society 2016 [Gewinner des Quality Technology Award]. Hauptvorträge: „Vorschlag eines Mechanismus zur Visualisierung organisatorischer Faktoren, die Arbeitsfehler verursachen und Verbesserungen fördern“ (Discovery-Japan 2018) „Qualitätsprobleme mit JMP lösen – Fallstudien zur Fehleranalyse und Zuverlässigkeitsvorhersage“ (Discovery-Japan 2019) „ Verbesserung der Effizienz von Experimenten und Analysen mit JMP“ (2020) „So untersuchen Sie Qualitätsprobleme mithilfe von Text Mining“ (2021) „Erkennen und Lösen von Qualitätsproblemen mit JMP“ (2022) „JMP On Air Japan 2021 „Geschäftsreform der Entwicklung, Produktion und Qualitätssicherung mit JMP“ (1. Zuverlässigkeitsvorhersage als Grundlage für die Reaktion auf Beschwerden, 2. Ursachenermittlung mit JMP, 3. Problemlösung in der Versuchsplanung, 4. JMP Managementreform/Organisationsreform, Vorgehensweise bei der Geschäftsreform mit dem 5. JMP)
