조류를 거슬러 항해하면 전진하지 않으면 후퇴하게 됩니다. 매일 어제보다 조금 더 나아지는 것은 모든 기업이 바라는 끝없는 발전의 영역입니다. 이는 많은 첨단 반도체 사업부가 따르는 최고 표준이기도 하며, 품질 보증 부서에는 CIT(Continue Improvement Team) 지속적인 개선 팀의 개선 방법도 마련되어 있어 제품 품질의 지속적인 개선과 제품의 지속적인 최적화 문화를 가져올 수 있기를 바랍니다. 회사의 능력과 분위기.
제품 결함을 개선하고 제품 성능을 향상시키는 것은 모든 사람이 매일 직면하는 문제이며, 이는 표준화된 처리 절차와 통계 분석 기술을 사용하여 문제를 신속하게 진단, 수정 및 모니터링하는 많은 단계와 방법으로 이어집니다. 가장 일반적으로 언급되는 것은 "DMAIC 개선"입니다. 방법".
무엇인가요DMAIC방법을 개선하시겠습니까?
DMAIC는 6시그마 방법론으로, 조직 내 내부 프로세스나 바람직하지 않은 현상을 개선하기 위해 고안된 강력한 방법입니다. DMAIC는 정의, 측정, 분석, 개선 및 제어라는 방법의 5가지 주요 단계를 나타냅니다.
통계 분석 도구, 특히 JMP를 사용하면 통계 전문가이든 품질 관리 개념에 대한 기초가 없는 초보자이든 상관없이 놀라운 통계 분석 보고서를 쉽게 구성하여 제품 개선을 위한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 아래에서는 사례를 예시로 제시합니다.
품질 문제 배경
Q 씨는 회사의 품질 보증 팀장으로 회사의 제품 품질이 배송 수준에 도달하도록 하는 일을 담당하고 있으며, 우연히 그는 Q 씨의 팀에 합류하여 함께 일하게 됩니다. 현재 이 회사 신제품은 품질 문제가 있어 개선이 필요한 상황이다. 이 제품은 전면 프레임과 터치스크린을 접착해야 하며, 터치스크린을 전면 프레임보다 0.15~0.25mm 정도 낮게 조절해야 한다. 그러나 현재 접착 효과가 좋지 않아 사양을 넘는 비율이 약 47%에 달한다. 터치스크린과 전면 프레임의 단차가 너무 작거나 터치스크린이 전면 프레임보다 높은 경우에는 이는 바람직하지 않다. 현상으로 인해 사용자 경험이 저하되거나 터치 감도가 저하되거나 터치 오류가 발생할 수 있습니다. 화면이 떨어지는 위험을 제어합니다.
Xiaopang: "현재 터치스크린과 전면 프레임의 47%가 사양에 맞지 않고, 27%가 너무 작습니다. 심각한 품질 문제인 것 같습니다. 이 문제를 어떻게 개선할 수 있을까요?"
Q: "이 문제는 상대적으로 복잡하다고 생각합니다. 이 문제를 해결하려면 DMAIC 분석 기술을 사용하는 프로젝트를 시작해야 할 수도 있습니다. 이점이 클 것입니다."
샤오팡: "이 개념은 학교에서 배웠지만 과거에 실제로 전체 과정을 운영해본 적은 없었습니다. 복잡하지 않을까요?"
Q 씨: "걱정하지 마세요. JMP를 사용하면 각 단계에서 분석 보고서를 완성하고 개선 조치를 취할 수 있습니다."
그런 다음 Mr. Q와 Xiaopang은 사무실에 들어가 "정의" 보고서 준비의 첫 번째 단계를 시작했습니다.
DMAIC:정의
Q씨: "정의 단계에서는 JMP 고유의 보고서 표현 형식인 JMP 저널을 사용할 수 있습니다. 현재 생산 라인 상태, 직면한 문제 또는 달성할 예상 결과 등의 정보를 사용할 수 있습니다. 열 형식으로 표현됩니다. , 표 또는 그래픽 형식을 사용하여 다양한 JMP 통계 도구와 더 잘 결합할 수 있습니다.
먼저, 우리는 칼럼 방식을 사용하여 일부 프로젝트 정보를 저널에 나열하고 이름을 "프로젝트 헌장"으로 지정합니다. 여기에서 프로젝트의 이름, 설명, 현재 문제 및 예상 목표 등 정보를 관찰할 수 있습니다. "
Q씨는 저널에 적절한 정보를 입력하면서 말했다(그림 1).
(사진 1)
Xiaopang: "저는 이 기능을 사용해 본 적이 없습니다. 꽤 괜찮아 보입니다."
Q 씨: "저널을 메시지 기록으로 선택한 이유는 JMP의 대화형 분석 기능이 매우 뛰어나기 때문입니다. 너무 작은 단차로 인해 발생하는 문제가 더 걱정되기 때문에 예비 피드백 데이터를 사용합니다. JMP의 그래프 생성기는 사양 아래의 데이터를 다양한 색상으로 그려서 표시합니다. 또한, 단차 사양의 하한보다 낮은 지점을 찾을 수 있습니다(그림 2 참조). 잘못된 그래프는 커서를 사용할 때 포인트 라벨로 사용됩니다. 이 지점에서 멈추면 해당 지점의 잘못된 현상을 대화형으로 표시할 수 있어 팀이 문제의 잘못된 상태와 데이터 분포를 빠르게 이해할 수 있습니다."
(그림 2)
Xiaopang: "이러한 종류의 대화형 데이터 보고서는 모든 사람이 해석하기 더 쉽게 만들 것입니다."
Q 씨: "또한 JMP의 프로세스 스크리닝을 사용하면 규제 외 비율, CPK 값 등의 값을 포함하여 필요에 따라 관련 통계 값을 빠르게 만들 수 있습니다. 규제외 비율이 매우 높고, 제조 공정도 안정적인 상태가 아니다(그림 3)."
(사진 3)
샤오팡: "네, 그럼 다음 단계로 넘어갈까요?"
Q 씨: "맞습니다. 다음 단계에서는 상세한 분석 데이터를 수집하겠습니다. 하지만 데이터를 수집하기 전에 먼저 측정된 데이터가 정확하고 유효한지 확인해야 합니다."
DMAIC:측정하다
Xiaopang: "측정된 데이터가 유효하고 참조 가능하다는 것을 어떻게 확인할 수 있나요?"
Q 씨: "기본적으로 JMP의 MSA(Measurement System Analysis) 플랫폼은 이에 상응하는 분석을 제공할 수 있습니다. 데이터가 Go-No Go, Pass/Fail 등인 경우 Attribute Gauge Chart에서 Kappa를 사용할 수 있습니다. 분석을 통해 안정성을 확인합니다. 현재 논의 중인 격차 문제는 연속 데이터이기 때문에 변동성 게이지 차트 아래의 게이지 R&R 분석 보고서를 사용하여 측정 시스템이 안정적인지 확인할 수 있습니다.
Mr.Q는 변동성 게이지 차트를 열고 측정 인력과 측정 샘플을 논의 요소에 넣고 단차에 대한 게이지 R&R 분석 보고서에 대해 논의하여 아래 보고서를 완성했습니다.
샤오팡: "이 보고서를 어떻게 해석해야 할까요?"
Q씨: "보통 %Gauge R&R 값을 보는데, 7.96%입니다. 일반적으로 30%보다 크면 측정 시스템이 좋지 않다는 뜻이고, 10~30%는 측정 시스템이 좋지 않다는 뜻입니다. 측정 시스템은 허용되지만 측정을 개선해야 합니다. 측정 시스템이 10% 미만이면 측정 시스템이 매우 양호하다는 의미입니다(그림 4).
(사진 4)
샤오팡: "그럼 이 결과는 측정 결과가 매우 좋다는 뜻인가요?"
Mr. Q: "예, 그리고 아래의 분산 구성요소 보고서를 확인할 수 있습니다. 우리는 대부분의 변동이 샘플 간의 차이에서 비롯된다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 측정 시스템의 측정 변동과 측정 도구의 변동이 작다는 것은 측정 시스템이 효과적이고 정확한 측정 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미합니다.”
Xiaopang: "알겠습니다. 다음은 무엇입니까?"
Q 씨: "우리는 몇 가지 가능한 요인에 대한 정보를 포함하여 이러한 측정 도구를 사용하여 이들 운영자가 측정한 결과에 대해 더 많은 정보를 수집해야 합니다."
샤오팡: "그런데 어떤 요소 정보를 수집해야 할지 모르겠어요."
Q씨: "그래서 소속사 M씨의 도움이 필요해요."
Q씨는 통화 후 수화기를 들고 Xiao M에게 전화를 걸었습니다. 10분 후 Xiao M이 토론이 진행되고 있는 사무실에 나타났습니다.
DMAIC:분석
리틀M은 들어오자마자 불평하기 시작했다. "터치스크린과 전면 프레임의 단차 문제가 정말 어렵다. 슈퍼룰이 너무 높아 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다."
Mr. Q: "걱정하지 마세요. Xiaopang과 저는 이 문제를 함께 논의하고 핵심 문제와 좋은 해결책을 찾을 수 있는지 확인하기 위해 귀하를 방문했습니다."
Xiao M: "좋습니다. 이 문제를 일으킬 수 있는 가능성이 너무 많기 때문입니다. FMEA 분석 보고서를 읽었지만 이러한 문제를 모두 확인하려면 시간이 많이 걸릴 것입니다. 회사는 받아들일 수 없을 것입니다. 이 문제를 해결하는 데 너무 많은 시간이 소요되었습니다.”
Xiaopang이 "FMEA 보고서가 무엇인가요?"라고 질문했습니다.
리틀M: "FMEA는 Failure Mode and Effects Analysis의 약자입니다. 체크리스트를 사용해 각 단계에서 발생할 수 있는 문제의 위험성을 확인한 후, 불량 제품이 생산되지 않도록 위험성이 높은 문제에 대한 해결책을 제안합니다."
Q: "리틀M씨, 매우 중요한 문제를 말씀하셨는데, 원인이 너무 많다는 것입니다. 먼저 어떤 요소가 중요한지 가려내고 나서 후속 수정 방향을 찾을 수 있습니다."
Little M: "그렇다면 이렇게 수많은 FMEA 요소 중에서 중요한 요소를 어떻게 걸러내나요?"
Mr. Q: "그래서 우리가 당신을 찾아왔습니다. 우리는 일반적으로 피시본 다이어그램으로 알려진 근본 원인 분석 다이어그램을 구축하기 위해 브레인스토밍을 수행할 것입니다. 먼저 전문가 Xiao M과 함께 검토하여 가능한 가능성을 압축할 것입니다. 원인.
Little M: "천만에요! 이 어려운 문제가 해결된다면 기쁘겠습니다."
다음 30분 동안 세 사람은 자신의 경험과 FMEA 확인 프로젝트를 바탕으로 중요한 요소를 나열했습니다(아래 그림 5 참조).
(사진 5)
Xiao M: "이 본딩은 압착식을 사용하여 터치 스크린과 전면 프레임을 결합하기 때문에 압착 장치의 안정성이 상당히 중요합니다. 이 범주에서도 여러 요소를 고려하지만 이렇게 논의한 후에는 정말 제거할 수 있습니다. 불필요한 고려사항 많아"
Mr. Q: "예, 이것이 우리가 브레인스토밍 토론을 하려는 주된 이유이기도 합니다. 두 분 모두의 노고에 감사드립니다. 다음으로 이러한 메시지에 대한 정보 수집을 시작하겠습니다."
몇 시간 동안 정보를 수집한 후 Mr. Q, Xiao Pang, Xiao M은 회의실에 모여 논의했습니다.
샤오팡: "드디어 정보 수집을 마쳤습니다. 여러 부서에 정보를 요청하느라 많은 시간을 보냈습니다."
Q 씨: "네, 데이터 수집과 정리는 전체 문제 개선 과정에서 가장 많은 시간이 걸리는 단계입니다."
꼬마M: "당신의 도움으로, 이전에 머리 없이 지냈던 시간에 비하면 이런 시간은 매우 가치 있는 일이지만, 다음에는 무엇을 해야 할까요?"
Q씨는 잠정적으로 물었다. "Little Fatty, 어떤 아이디어가 있나요?"
샤오팡: "각 요인과 결과의 상관관계를 확인하고, 요인의 중요성을 보고, 중요한 요인에 수렴할 수 있는지 확인할 수 있다고 생각합니다."
Q 씨는 웃으며 "예, 이것이 데이터를 수집하는 주요 목적이기도 합니다. JMP 의 반응 선별 이나 Fit Y by X 플랫폼을 사용하면 각 요인의 상관관계를 결과와 빠르게 비교할 수 있습니다 "라고 말했습니다.
그런 다음 Q 씨는 JMP를 사용하여 여러 가지 선택을 거친 후 요인과 결과 간의 상관 관계에 대한 보고서를 완성했습니다(그림 6 및 그림 7).
(사진 6)
(사진 7)
Xiaopang: "Q씨, 라미네이션 시간과 라미네이션 압력이 매우 중요한 것 같습니다. 예상외로 압착 접착제의 종류도 매우 중요한 핵심 매개변수라는 점입니다."
꼬마 M: "정말 눈이 번쩍 뜨였습니다. 압착 접착제에 따라 계단 높이가 달라질 거라고는 예상하지 못했어요."
Q씨: "압착제마다 필요한 압력 시간과 압력이 다른가요? 압착제마다 압축량이 다를 수 있습니다."
Little M은 동의하며 고개를 끄덕이고 계속했습니다. "이제 우리는 영향력의 주요 문제를 이 세 가지 핵심 요소로 압축했습니다. 적절한 압착 시간과 압력 설정 값을 찾는 데 도움을 주실 수 있나요?"
Q: "물론 적절한 DOE 조합을 설정하고 최적의 매개변수 조합을 찾기 위한 기반이 되는 적절한 모델을 찾는 데는 여전히 JMP의 도움이 필요합니다."
DMAIC:개선하다
Xiaopang: "이 정보를 통해 서로 다른 압력 글루 모델이 서로 다른 압력 및 라미네이션 시간에 해당한다는 것을 찾는 것이 어렵지 않다고 생각합니다. 다양한 압착 글루에 대한 적절한 설정 값을 찾을 수 있습니까?"
Xiao M: "이 생각은 정확합니다. 다양한 압착제의 계수 설정은 다를 수 있습니다. 현재 단일 압착제 제조업체의 공급이 우리의 요구를 충족시킬 수 있는지 확신할 수 없으므로 여러 압착제 공급을 관찰하고 싶습니다. 제조업체는 압력 접착제의 요소 설정이 더 안전할 것입니다.”
Q 씨: "문제 없습니다. 나중에 작은 실험을 통해 설정이 더 적합한지 확인할 수 있습니다. 하지만 그 전에 각 요인의 가능한 효과 항을 확인해야 합니다. 설계된 실험이 더 효과적일 것입니다." ."
꼬마 M: "이 말의 의미를 잘 모르겠습니다. 좀 더 설명해 주실 수 있나요?"
Q씨: "물론이죠. 보통 요인 간의 상관관계를 비교하면 간단히 요인의 주효과와 결과의 1차 효과, 즉 단순회귀선의 기울기를 보면 알 수 있죠. 산점도에."
그는 이어 "그러나 결과에 대한 요인의 효과가 2차 또는 고차이거나 서로 다른 요인 간의 상호 작용이 반응 결과에 영향을 미칠 경우 우리는 여전히 주 효과를 찾는 아이디어를 사용합니다. 실험적인 컬렉션을 디자인하기 위한 계수, 이런 방식으로 도출된 모델은 실제 상황과 매우 다를 것입니다.”
Xiaopang은 다음과 같이 덧붙였습니다. "JMP는 실험을 보다 유연하게 설계하는 데 도움이 되는 많은 DOE 플랫폼을 제공합니다. 이전의 전체 요인 실험, 부분 요인 실험, Taguchi 실험 등과 같이 표준 실험 수를 충족할 필요가 없습니다. JMP 의 맞춤형 실험은 우리가 실제로 감당할 수 있는 실험 횟수를 기반으로 최적의 실험을 보다 유연하게 설계할 수 있으며, 더 높은 CP 값을 갖는 실험 설계를 얻을 수도 있습니다. 또한 너무 많은 실험 비용을 피하기 위해 필요에 따라 요인의 효과 유형을 지정할 수도 있습니다.
Little M: "그러면 어떤 요인에는 상호작용 효과가 있고 다른 요인에는 2차 이미지 효과가 있다는 것을 알게 되면 우리 필요에 따라 실험 설계에서 그 효과를 고려하여 추가할 수 있다는 건가요?"
Mr. Q: "완전히 맞습니다. 다양한 DOE를 배우려면 보통 시간이 좀 걸립니다. 대학에 다닐 때 실험 설계의 개념을 한 학기 동안 배웠고 완전히 가르치지는 않았습니다. 게다가 개념을 학습한 후 직접 통합하세요. 적절한 실험을 설계하는 것은 매우 귀찮고 번거로울 수 있습니다. 그러나 JMP를 사용하면 이 모든 작업을 매우 짧은 시간 내에 완료할 수 있으므로 필요에 따라 원하는 만큼 도움을 받을 수 있습니다. 요인 효과와 심지어 일부 요인 간의 관련 조건까지 논의하여 자신만의 실험 설계를 맞춤화하세요."
꼬마M: "그럼 어떻게 시작해야 할까요?"
Q 씨는 라미네이팅 압력 및 접착 압력 인자와 관련하여 먼저 라미네이팅 압력이 결과에 미치는 영향, 선형에 대한 2차 항의 정확성을 확인할 수 있습니다. 항이 0.39에서 0.47로 증가했습니다. 값은 약 0.08이며 모델 토론에 포함되어야 합니다. "그런 다음 Mr.Q는 JMP를 사용하여 Fit 모델 플랫폼을 사용하여 반응 표면 효과를 고려하고 의 효과 항 분석 결과를 확인했습니다. 회귀 모델. (그림 8과 같이)
(사진 8)
Q 씨: "또한 지금까지 수집한 데이터를 사용하여 간단한 모델링을 수행하고 모델에 대한 다양한 효과의 현재 성능을 살펴볼 수도 있습니다. 적층 시간 외에도 적층 압력 및 압력을 확인할 수 있습니다. 접착제 모델 주 효과 외에도 시간과 압력 간의 상호 작용, 압력 접착제 모델과 적층 시간 간의 상호 작용, 방금 관찰한 시간 2차 항이 모두 강한 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 프로필에서도 해석 결과가 동일하게 표시됩니다(그림 9).
(사진 9)
리틀M: "핵심요인의 효과항을 찾은 것 같은데, 그렇다면 이 모델을 직접 활용하여 요인설정값을 예측해야 할까요?"
Q씨: "제 생각은 가능한 공간을 좀 더 종합적으로 살펴보고, 좀 더 정확한 모델을 찾기 위한 실험을 해보자는 생각인데, 맞춤형 실험을 활용해 실험을 해볼 것을 제안합니다."
Q씨는 말하면서 맞춤형 실험 플랫폼을 열고 관련 정보를 입력한 후 결과적인 실험 조합을 실행했습니다(그림 10).
(사진10)
Q 씨: "JMP의 DOE 도구를 사용하면 적절한 실험 조합을 신속하게 생성할 수 있습니다. 다음으로 이러한 조합을 기반으로 데이터를 수집해야 합니다. Little Fatty, 음료수를 사서 운영자를 고용해야 합니다. 측정을 도와야 합니다." 실험 데이터."
하루 동안 실험과 데이터 수집을 마친 뒤 세 사람은 다음날 다시 논의하기 위해 회의실로 돌아왔다.
샤오팡: "데이터를 수집하고 그 데이터를 바탕으로 단순 회귀분석을 실행했습니다. 기본적으로 핵심 매개변수는 이전 판단을 유지합니다. (그림 11, 그림 12)"
(사진11)
(사진12)
리틀M: "훌륭하네요. 모델의 정확도도 매우 높은 것으로 확인되었습니다. R-제곱 조정이 약 0.98로 이 모델이 설명할 수 있는 변동 비율이 매우 높다는 것을 보여줍니다. ( 그림 13)"
(사진13)
Q 씨: "예, 그리고 Profiler를 사용하여 각 요인 조합의 예측 결과를 볼 수 있습니다. 예측 결과가 최대한 0.2 간격에 가깝기를 바라기 때문에 목표를 0.2로 설정하고 Profiler를 사용합니다. 최고의 만족도 값 함수(Profiler>Optimization and Desirability>Maximize Desirability)를 통해 압력 접착제 유형이 1인 경우 최적화 결과의 요소 조합은 접착 시간에 대해 11.9, 접착 압력에 대해 8.4임을 알 수 있습니다(그림 14).
(그림 14)
리틀M: "2종과 3종의 점착제에 대한 적절한 계수 설정도 이해할 수 있나요?"
Q 씨: "예, 문제 없습니다. Prediction Profiler>Reset Factor Grid를 선택하여 수정할 요인 범주를 선택하고 프로세스를 반복하여 다양한 압착 모델에 가장 적합한 요인 설정 값을 얻을 수 있습니다. (그림 15)"
(사진15)
몇 가지 작업을 수행한 후 Mr. Q는 다음과 같은 결과를 얻었습니다(그림 16).
(그림 16)
Q 씨: "단차의 신뢰 구간이 상대적으로 작기 때문에 첫 번째 선택으로 type2를 선택해야 합니다. 이는 편차가 더 작다는 것을 의미합니다. 다양한 압력 접착제는 다양한 라미네이션 매개변수에 적합하므로 구매량이 압력 접착제를 고려해야 합니다. 출력 값이 우리 기대를 충족할 수 있습니다.”
Little M: 알겠습니다. 그러면 우리의 모든 제품이 그들의 압착제로 접착될 수 있도록 더 많은 제품을 생산할 수 있는지 빨리 압착제 2종 제조업체에 문의하겠습니다."
DMAIC:제어(제어)
며칠 후, 세 사람은 다시 모일 기회를 갖게 되었습니다.
리틀M: "단차 문제가 개선된 것 같아요. 정말 감사합니다. 요즘 귀가 많이 조용해졌어요."
Q 씨는 웃으며 이렇게 말했습니다. “천만에요. 모두가 함께 노력한 결과입니다. 중공업 인력이 줄어들고, 생산량이 늘어나고, 스크랩이 줄어든 것을 사장님께서 매우 기뻐하실 것입니다. "
Little M: "예, 그는 제게 해결책을 기록한 다음 개선 방법과 최적의 요소 조합을 찾는 방법을 공유해달라고 요청했습니다."
Xiaopang: "그럼 지난 며칠 동안 개선된 관리도와 ANOVA 보고서를 살펴봐야 합니다. 생산 라인의 공정 능력이 향상되고 안정화되었음을 명확하게 보여줄 수 있습니다."
꼬마M: "여기서 정리는 다 했어?"
Xiaopang: "물론 제가 JMP를 사용하여 그린 관리도와 ANOVA 보고서를 살펴보시기 바랍니다."
Xiaopang은 JMP의 관리도 보고서를 불러왔습니다.
Xiaopang: "적절한 압착 시간, 압력 및 압착 유형 설정 값을 고정한 후 단차의 변화가 더 작아지는 것 같습니다. 이 솔루션은 단차의 나쁜 상황을 실제로 개선했습니다. (그림 17)"
(사진17)
Q 씨: "또한 JMP를 사용하여 개선 전후에 실제로 차이가 있는지 확인할 수도 있습니다. 먼저 분포가 정상 상태를 준수하는지 확인하고 배포 플랫폼을 사용하여 정규성을 확인합니다. 개선 전 분포가 정규상태를 따르지 않음(Fited Normal Distribution> Goodness -Prob of shapiro-wilk of -of-Fit Test) <0.0001, 其值小於0.05)，且用fit y by x平台下的unequal variance 平台下確認，改善前後的變異數並不相等(各項equal test 皆小於0.05)，也說明改善後的變異較小。（圖十八）」<>
(그림 18)
그런 다음 Q 씨는 Fit Y by X 플랫폼에서 비모수 Wilcoxon/Kruskal Wallis 테스트를 선택하고 계속했습니다.
"이러한 상황에서 우리는 두 그룹의 평균값이 동일한지 확인하기 위해 parentless 방법을 사용했습니다. 그 결과 Prob>chiSq는 <0.0001이고, 그 값은 0.05보다 작아서 유의미한 차이가 있음을 의미합니다. 개선 전과 후의 평균값의 차이(그림 19)
(사진 19)
Little M: "도와주셔서 감사합니다. 이 어려운 문제를 신속하게 해결하고 회사에 많은 비용을 절약할 수 있었습니다."
Mr. Q: "천만에요. 감사할 필요는 없습니다. JMP에게 감사드립니다!"
추천도서
> "지속적인 품질 개선: Six Sigma DMAIC 분석 가이드 개선(중국어 버전)" 무료 다운로드
> 품질 관리 및 개선 문제를 해결하려면 JMP를 30일 동안 무료로 사용해 보세요.
> Six Sigma 및 품질 관리에 JMP를 적용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 주문형 품질 세미나에 등록하세요.
