等級：中級
【主持人】
Akira Hososhima，Tobayashi Consulting 代表
[演講摘要]
圖表產生器和數據過濾器可可視覺化品質數據，以全面了解問題。例如，您可以在長條圖中顯示每年的缺陷單位數量，然後在圖表上疊加缺陷和供應商的詳細資訊。透過繪製每年的缺陷細節和單位數量圖表，改進和劣化的變化變得清晰可見。將分層變數放入「組」等區域排除功能用於選擇特定段並向下鑽取，但如果直接操作表進行排除，則不會留下任何記錄，這可能會導致以後產生誤解。我在使用資料過濾器將腳本儲存到資料表時執行此操作。若要查看您感興趣的段落的表格，請按一下圖形將其選中，然後選擇表格 → 子集以查看表格的詳細資訊。 Graph Builder 也用於模型擬合和分區分析驗證。若要檢查擬合情況，請使用圖形產生器在 X 軸上設定主要變數或溫度，並將其他變數放入 X 組等。這揭示了非線性並使我們能夠發現相互作用。
[主講人簡介]
歷任山武·霍尼韋爾（現阿自倍爾）董事、研究發展部部長、品質保證推進部部長後，成立了東林諮詢。專業領域包括數據分析、品質改進、市場缺陷預測、穩健設計、實驗規劃、設計審查、人為錯誤對策和現場指導。主要著作有《一本簡單易懂的問題解決書》，日刊工業新聞社，2014年（單作者）。主要論文是“關於舉辦研討會以促進生產線上未遂事故和不適的意識傳播和接受的提案”，品質控制協會 2016 年[品質技術獎得主]。主要講座：「提出將導致工作錯誤的組織因素可視化並促進改進的系統」（Discovery-Japan 2018）「使用JMP解決品質問題 - 故障分析和可靠性預測的案例研究」（Discovery-Japan 2019）」使用JMP 提高實驗和分析的效率」（2020）「如何使用文本挖掘調查品質問題」（2021）「使用JMP 發現和解決品質問題」（2022）「JMP On Air Japan Edition 2021」發展的商業改革使用JMP進行生產、品質保證」（第1次可靠性預測作為處理投訴的基礎，第2次使用JMP進行原因調查，第3次實驗計劃中的問題解決，第4次JMP管理改革/組織改革，如何使用第5次JMP進行業務改革）
