안녕. 안녕하세요, 모든 사람.
이것 ~이다 쳉 팅 여기,
그리고 그만큼 다른 증여자 오늘 ~ 할 것이다 BE 최유에.
오늘, 우리 ~이다 가고 있다 에게 공유하다 ~와 함께 너 우리의 경험
~의 탐험하다 JMP DOE 설계
그리고 그만큼 모델링 기능 에게 개선하다 그만큼 스퍼터링 공정.
첫 번째 모두,
하자 가지다 a 짧은 배경 그리고 소개 ~에 대한 그만큼 프로젝트.
이것 ~이다 그만큼 검은색 벨트 식스 시그마 DMAIC 프로젝트
~에 관하여 에게 그만큼 스퍼터링 프로세스.
그만큼 프로젝트 목표 ~이었다 에게 최적화하다 여러 개의 영화 속성.
~ 안에 그만큼 정의하다 단계, 우리 가지다 식별됨 그만큼 삼 CTQ
그리고 그만큼 삼 상관관계가 있는 성공 기준.
CTQ 1은 그만큼 최대 중요한 그리고 a 도전적인 하나.
그만큼 성공 기준
~이다 그만큼 측정 결과 ~이다 더 큰 ~보다 0.5.
CTQ2와 CTQ3 ~이다 같이 중요한.
그만큼 성공 기준 ~을 위한 둘 다 ~의 그들을
~이다 그만큼 측정 가능한 결과 ~해야 한다 BE 더 적은 ~보다 0.05.
다른 JMP 도구 가지다 계속 ~ 이다 적용된 대량으로 ~ 내내 그만큼 측정하다 단계,
분석하다 단계, 그리고 개선하다 단계.
우리 ~ 할 것이다 공유하다 우리의 경험 ~의 사용 중 그만큼 JMP 도구 여기.
~ 안에 그만큼 측정하다 단계, 우리 했다 MSA, 그리고 우리 완성됨 그만큼 데이터 수집
~을 위한 그만큼 기준선 하드웨어.
삼 동조 손잡이, 즉 X ₁, X ₂, 그리고 X₃ 관련되어 있습니다.
후에 데이터 수집,
우리 사용 a 몬테카를로 시뮬레이션 ~에 제이엠피 에게 분석하다 그만큼 기준선 능력.
이것 ~이다 그만큼 첫 번째 도구 우리 소개하다 오늘 도.
~ 안에 주문하다 에게 설립하다 당신의 기준선 모델,
우리 사용 증강된 암사슴, RSM, 예측 윤곽,
~처럼 잘 ~처럼 상호 작용 윤곽, 확인하다 기능 ~에 제이엠피
후에 들어가다 그만큼 분석하다 공간,
~에 주문하다 에게 하다 a 뿌리- 원인 분석 그리고 능력 분석,
우리 사용 그만큼 목표 구성,
바람직함 기능, 다변량 방법,
그리고 그만큼 그래픽 분석 도구.
~ 안에 그만큼 개선 단계, 우리 했다 하드웨어 가감,
어디 또 다른 동조 마디 X₄ ~였다 소개됨.
대화형 그래프, 증강된 DOE,
RSM, 바람직함 기능, 그리고 상호 작용 윤곽 ~이었다 사용된
~에 이것 부분 에게 더 나아가 개선하다 그만큼 프로세스.
그만큼 고스 단계적으로 맞다 그리고 바람직함 기능 ~이었다 사용된
~에 그만큼 강력한 DOE 모델링 에게 더 나아가 개선하다 그만큼 프로세스.
일부 ~의 이것들 도구 ~ 할 것이다 BE 입증했다 ~에 의해 나중에 Cui Yue.
그만큼 제어 단계 ~ 할 것이다 ~ 아니다 BE 덮여있다 ~에 오늘의 프레젠테이션.
처럼 우리 말하는, ~에 그만큼 측정하다 단계,
그래서 ~ 후에 그만큼 기준선 수집, 우리 실제로 사용 그만큼 몬테카를로 시뮬레이션
에게 이해하다 그만큼 기준선 프로세스 능력.
이것들 ~이다 그만큼 기준선 역량 ~을 위한 삼 CTQs(CTQs)
우리 ~할 수 있다 보다 저것 모두 ~의 그들을 ~이다 정상 분포,
표시 a 강한 선의 상관관계 ~와 함께 그만큼 입력 매개변수.
을 위한 CTQ1, 그만큼 견본 평균 ~이다 밖으로 ~의 투기 한계.
따라서, 우리 가지다 a 매우 부정적인 피피케이 값.
그만큼 99 % ~의 그만큼 기준선 프로세스 결과 할 수 없다 만나다 CTQ1 투기 ~에 모두.
CTQ2 ~이다 닫다 에게 그만큼 투기 ~ 중에 그만큼 삼 CTQS(국제공인품질관리원)
견본 평균 ~이다 낮추다 ~보다 위쪽 사양 제한.
따라서, 우리 가지다 a 긍정적인 피피케이 .
그만큼 48 % ~의 그만큼 기준선 프로세스 결과, 그들 하다 ~ 아니다 만나다 그만큼 투기 ~을 위한 CTQ2.
견본 평균 ~을 위한 그만큼 CTQ3 ~이다 밖으로 ~의 투기 한계 ~처럼 잘.
따라서, 그것 가지다 부정적인 피피케이
64 % ~의 그만큼 기준선 프로세스 결과 했다 ~ 아니다 만나다 그만큼 투기.
이것 기준선 능력 확인됨
저것 그만큼 가장 큰 장수 ~을 위한 이것 프로젝트 ~이다 C 티큐1.
보기에, 그만큼 기준선 프로세스 상태,
어느 잘 부르다 프로세스 가정 어구 1 여기,
할 수 없다 만나다 우리의 CTQ 성공 기준, 특히 ~을 위한 CTQ1.
우리 ~ 할 것이다 필요 에게 곡조 그만큼 프로세스 상태.
하지만, ~ 전에 저것, 우리 ~ 할 것이다 필요하다 알다
만약에 그만큼 현재의 하드웨어 ~할 수 있다 만나다 그만큼 요구 사항 아니면 그렇지 않을 수도 있다.
그만큼 주제 문제 전문가, 그만큼 우리, 가지다 조언했다 우리를,
가지다 제안된 그만큼 둘 가설, 그리고 권하다 우리를 에게 옮기다 그만큼 프로세스
에게 상태 2 기반을 둔 ~에 그만큼 두번째 가설.
하지만, ~ 전에 저것, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 확인하다
만약에 그만큼 예측 모델 ~이다 좋은 ~을 위한 둘 다 상태.
따라서, 우리 사용 그만큼 소수 구성 에게 확인하다 그만큼 모은 데이터 구조.
처럼 우리 보다 여기, 그만큼 데이터 모은 ~이다 ~ 아니다 ~에 a 직교 구조.
이것 ~이다 왜냐하면 우리 실제로 사용 a 둘- 단계 평가 설계,
그리고 넓히다 그만큼 프로세스 범위 에게 만나다 그만큼 성공 기준 ~의 CTQ1.
우리 했다 가지다 약한 예측 능력 ~에 그만큼 더 흰색인 지역.
하지만, 우리 아직 가지다 좋은 예측 ~을 위한 그만큼 상태 1과 상태 2.
우리 또한 했다 a 혼란스럽다 분석.
그만큼 사실 거기 ~이다 확실한 혼란스럽다 위험 ~에 그만큼 해결 2세 ~ 사이 X ₁ 그리고 X₃.
그래도 여전히, 우리 아직 세워짐 a 예측 모델.
우리 사용 그만큼 응답 서비스 방법 ~을 위한 그만큼 입어 보기.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 기본 효과, 상호 작용,
그리고 그만큼 이차항 ~ 할 것이다 BE 입어 보기 함께.
기반으로 그만큼 RS, S R도 마찬가지다, RS- 조정됨 정사각형, 그리고 그만큼 p 값,
우리 ~할 수 있다 보다 그것은 a 유효한 예측 모델.
에서 효과 요약,
우리 ~할 수 있다 보다 저것 오직 그만큼 중요한 자귀 ~이다 포함됨 ~에 그만큼 모델.
와 함께 그만큼 상호 작용 윤곽, 우리 ~할 수 있다 보다 둘 상호작용
어느 ~이다 상관관계가 있는 ~와 함께 둘 가설 우리 말하는 전에.
와 함께 그만큼 예측 윤곽, 우리 선택하다 그만큼 프로세스 상태 2.
~에 이것 프로세스 상태,
무엇 우리 ~할 수 있다 보다 여기 ~이다 95 % ~의 그만큼 신뢰 간격 ~의 CTQ1
~이다 ~ 사이 그만큼 범위 ~의 0.5 그리고 0.6.
이것 CTQ 가지다 계속 ~ 이다 조정됨 ~ 안으로 투기.
하지만, ~에 그만큼 그 동안에, 그만큼 CTQ2 그리고 그만큼 CTQ3는 밖으로 ~의 스택.
따라서, 우리 사용 그만큼 목표 구성 에게 비교하다 그만큼 둘 프로세스 정황,
그리고 답장 그것을 알리다 언제 우리 가지다 개선됨 CTQ 1
~에서 프로세스 상태 1에서 프로세스 상태 2
~에 의해 구하는 더 가까이 에게 그만큼 목표
그리고 a 좁아지다 아래로 기준 편차.
하지만, ~에 그만큼 그 동안에, C 티큐2 그리고 3 ~이었다 보상받은
~와 함께 더 큰 기준 편차 그리고 그만큼 더 나아가 거리 에게 그만큼 목표.
따라서, 거기 ~이다 a 트레이드오프 ~ 사이 삼 CTQs(CTQs)
~ 안에 이것 사례, 우리 노력하다 에게 찾다 한 최적화된 해결책
~와 함께 그만큼 바람직함 기능 ~에 제이엠피
CTQ1의 경우 , 그만큼 성공 기준 ~이다 저것 모드 0.5.
H 또한, 우리 사용 그만큼 최고 고원 방법 언제 세트 그만큼 바람직함 기능.
수단 어느 값 더 ~보다 또는 동일한 에게 그만큼 목표
~ 할 것이다 BE 같이 우선의.
우리 또한 가장 밝은 부분 그만큼 중요성 CTQ의 1 ~에 의해 퍼팅 1.5 ~처럼 그만큼 중요한 요인.
포 r CTQ2 및 3, 그만큼 성공 기준 ~이다 더 적은 ~보다 0.05.
따라서, 우리 사용 그만큼 최소 고원 언제 세트 그만큼 바람직함.
어느 값 더 적은 ~보다 또는 동일한 에게 그만큼 목표
~ 할 것이다 BE 같이 우선의.
하지만, ~ 후에 최대화하다 그만큼 바람직함,
그만큼 계획된 최적화된 해결책 ~이다 오직 약 0.02,
그리고 없음 ~의 그만큼 삼 CTQs ~할 수 있다 만나다 그만큼 성공 기준.
따라서, 우리 ~할 수 있다 끝내다 저것 거기 ~이다 a 하드웨어 한정
~에 이것 사례.
후에 논의 ~와 함께 그만큼 우리,
우리 결정하다 에게 소개하다 Y₄ ~ 안으로 우리의 데이터 분석.
Y₄ ~이다 ~ 아니다 CTQ 여기,
하지만 그것 ~이다 a 측정 저것 ~할 수 있다 반영하다 그만큼 본질적인 재산 ~의 그만큼 프로세스.
이것 본질적인 재산 ~ 할 것이다 영향을 미치다 그만큼 CTQ2 그리고 CTQ3로 직접 연결.
만약에 Y₄ ~이다 더 ~보다 영, 그 다음에 그것은 a 긍정적인 프로세스,
그리고 그때 Y₄ ~이다 더 적은 ~보다 영, 그것은 한 활동적인 프로세스.
만약에 Y₄는 더 가까이 에게 영, 그 다음에 우리 부르다 ~이다 a 중립적 프로세스,
어느 리드 인 에게 a 더 작은 숫자 ~의 CTQ2 그리고 CTQ3 함께.
여기 ~이다 그만큼 분포 ~의 Y₄ ~의 그만큼 기준선 하드웨어.
처럼 무엇 우리 ~할 수 있다 보다 여기 ~와 함께 그만큼 기준선 하드웨어,
그만큼 Y₄는 언제나 더 ~보다 영.
저것, 우리 ~ 할 것이다 언제나 가지다 ~을 위한 긍정적인 프로세스.
그만큼 멀티 여기 변량 그래프 실제로 쇼 그만큼 관계
~ 중에 그만큼 Y₄: CTQ2 그리고 CTQ3.
그들 ~이다 강하게 상관관계가 있음.
만약에 우리 가지다 더 작은 Y₄, 우리 ~ 할 것이다 또한 가지다 더 작은 CTQ2 그리고 CTQ3.
~ 안에 주문하다 에게 가지다 a 더 넓은 범위 ~의 Y₄,
우리 결정하다 에게 추가하다 ~에 또 다른 인자, X₄, ~에 그만큼 개선하다 그만큼 하드웨어.
함께, 또 다른 둘 과학적 가설
가지다 계속 ~ 이다 제안된 ~에 의해 그만큼 우리는 그렇습니다.
우리 가지다 모은 데이터 ~에 그만큼 새로운 하드웨어
그리고 비교하다 그만큼 Y₄ 분포 ~에 둘 하드웨어.
~ 안에 그만큼 기준선 하드웨어, 없이 X₄ , 우리 가지다 모은 데이터 직교적으로
그리고 ~와 함께 확실한 범위 ~을 위한 각 요인.
이것 ~이다 그만큼 분포 ~의 그만큼 Y₄ 아래에 이것들 기여.
와 함께 그만큼 개선됨 하드웨어, ~와 함께 그만큼 X ₄ 소개되었습니다,
우리 가지다 모은 데이터 ~에 그만큼 같은 범위 ~의 X ₁, X 2, 그리고 X ₃.
이것 시간, Y₄ a 다르다 X ₄, 가지다 또한 계속 ~ 이다 모은.
비교하다 그만큼 둘 분포, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 X₄ 없이 ,
우리 오직 보다 하나 무리 Y에 대한 ₄, ~와 함께 그만큼 정점 값 더 ~보다 영.
하지만, ~와 함께 그만큼 X₄ 소개되었습니다,
우리 ~할 수 있다 관찰하다 이중 모드 분포 ~을 위한 Y₄,
~와 함께 하나 정점 ~와 함께 평균 더 ~보다 영, 그리고 또 다른 정점 ~와 함께 평균 더 적은 ~보다 영.
그만큼 프로세스 상태 만든다 Y ₄ 더 적은 ~보다 영
실제로 무승부 우리의 주목.
아래에 이것들 프로세스 정황, 우리 ~ 할 것이다 가지다 부정적인 프로세스,
그리고 이것 5월 돕다 우리를 에게 개선하다 CTQ2와 CTQ3,
하지만 선택하다 저것 프로세스 만약에 우리 할 수 없다 만나다 모두 CTQs ~에 하나 프로세스 오직,
왜냐하면 신경 프로세스 이익 CTQ2와 CTQ3.
우리 했다 a 단순한 화면 ~의 처리됨 정황
언제 우리 가지다 부정적인 프로세스, 그리고 이것 선두 우리를 에게 a 확실한 범위 ~의 X₄.
그것이다 왜 우리 더 많은 데이터를 수집하다 a ~에 이것 범위,
왜냐하면 그것은 우리의 상태 ~의 이해.
지금, 우리 끝내다 저것 그만큼 X₄ 했다 영향 ~에 Y ₄,
그리고 따라서, 그것 ~할 수 있다 영향 ~에 CTQ2 그리고 CTQ3.
지금, 우리 ~할 수 있다 더 나아가 와 함께 영향 ~의 X₄ ~에 CTQ1,
그리고 짓다 또 다른 모델 ~을 위한 그만큼 개선됨 하드웨어.
이전의 그만큼 데이터 수집,
우리 가지다 사전 검토됨 그만큼 정황 ~의 관심
사용 중 그만큼 대화형 그래프 ~에 제이엠피
우리 ~ 할 것이다 모으다 더 데이터 ~와 함께 확실한 범위 ~의 X₄,
왜냐하면 이것 X₄ 실제로 ~할 수 있다 주다 우리를 그만큼 부정적인 Y₄ 값.
그것 또한 커버하다 최대 범위 ~의 Y ₄.
처럼 우리 ~할 수 있다 보다 여기, ~ 전에 그만큼 데이터 수집,
~처럼 무엇 우리 ~할 수 있다 보다 여기,
이것 ~이다 ~ 아니다 그만큼 최대 직교 구조,
~부터 우리 가지다 모은 더 데이터 ~에 그만큼 정황 ~의 이해,
심지어 그렇지만 ~ 후에 행위 a 설계 평가,
우리 찾다 a 낮은 ~와 함께 창립 위험.
그만큼 데이터 구조 ~이다 아직 좋은 ~을 위한 모델링.
이것 ~이다 그만큼 모델 우리 건설됨.
처럼 무엇 우리 ~할 수 있다 보다 여기, 우리 가지다 한 적절한 모델.
오직 요인 ~와 함께 그만큼 p 값 더 적은 ~보다 0.05,
또는 무엇 포함됨 ~에 그만큼 모델.
그만큼 RS 왜 그럴까 더 ~보다 0.8.
그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 R 정사각형 조정됨
그리고 R 정사각형 ~이다 더 적은 ~보다 10 %.
그만큼 p 값 ~을 위한 그만큼 전체 모델 ~이다 언제나 더 적은 ~보다 0.0 01.
또한, ~을 통해 그만큼 상호 작용 윤곽, 그만큼 가설 1에서 4까지 가지다 계속 ~ 이다 검증됨.
이것 시간, ~할 수 있다 우리 찾다 어느 최적화된 해결책?
다시, 우리 달리다 바람직함 기능.
그만큼 왼쪽 옆 ~이다 그만큼 최적화된 해결책 제공됨 ~와 함께 그만큼 기준선 하드웨어
~ 전에 그만큼 X₄ 분할불,
그리고 그만큼 오른쪽 옆 ~이다 그만큼 최적화된 해결책
~와 함께 그만큼 개선하다 디 하드웨어 ~와 함께 X₄ 할부.
처럼 무엇 우리 ~할 수 있다 보다 여기, 비교하다 ~와 함께 그만큼 기준선 하드웨어,
개선하다 d 하드웨어 했다 제공하다 한 최적화된 해결책
~와 함께 더 높은 바람직함 그리고 개선하다 그만큼 결과 ~을 위한 각 C 티큐.
하지만, 그만큼 바람직함 ~이다 아직 낮은, 어느 ~이다 오직 0.27.
아니다 모두 CTQ가 만나다 그만큼 성공 기준 ~에 하나 단계.
그래서 우리 아직 했다 ~ 아니다 찾다 저것 적절한 해결책
~에 한 단계 프로세스 ~을 위한 그만큼 프로젝트.
하지만, 하지만 ~처럼 무엇 우리 말하는 이전에,
~부터 우리 가지다 a 무리 ~의 그만큼 프로세스 정황,
허용하다 우리를 둘 부정적인 프로세스 ~와 함께 그만큼 Y ₄ 이하 ~보다 영.
우리 ~할 수 있다 제안하다 a 잠재적인 해결책 ~와 함께 둘- 단계 프로세스.
그만큼 해결책 ~와 함께 둘- 단계 프로세스 5월 ~ 아니다 BE 저것 똑바로.
처럼 우리 알다, 만약에 우리 ~할 수 있다 찾다 그만큼 최적화된 해결책 ~에 하나 단계,
모두 우리 필요 에게 하다 ~이다 단지 에게 둥근 그만큼 프로세스 ~에 그만큼 정황,
준다 그만큼 극대화 바람직함.
그만큼 결과 ~ 할 것이다 BE 예측 가능한 ~부터 우리 가지다 a 알려진 모델 ~을 위한 그것.
지금 우리 원하다 에게 가지다 a 둘- 단계 프로세스.
을 위한 각 단계, 우리 가지다 알려진 모델,
그리고 만약 그만큼 프로세스 상태 ~이다 단호한.
하지만, ~로 인한 에게 그만큼 다른 프로세스 지속 ~을 위한 각 단계,
우리 ~ 할 것이다 가지다 a 새로운 모델 ~을 위한 그만큼 결정적인 결과.
~ 안에 이것 새로운 모델, 우리 ~ 할 것이다 가지다 아홉 변수 ~에 총:
X ₁ 에게 X₄ ~을 위한 각 단계, 그리고 기간 ~을 위한 각 단계.
지금, 그만큼 질문 이다,
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 찾다 a 적절한 해결책 ~을 위한 그만큼 둘- 단계 프로세스?
우리는 갖다 둘 전략.
그만큼 첫 번째 ~이다 에게 하다 a 디에스디 모델링 ~을 위한 그만큼 아홉 변수.
~ 안에 이것 사례, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 가지다 적어도 25 달리다 ~을 위한 그만큼 첫 번째 재판.
의 강의, 우리 ~ 할 것이다 가지다 직교 데이터 구조.
RS M 모델 ~할 수 있다 BE 건설된, 하지만 그만큼 비용 ~ 할 것이다 BE 매우 높은.
그만큼 다른 전략 ~이다 에게 화면 설계
~와 함께 그만큼 그룹 직교 과포화 설계 첫 번째,
어느 ~이다 그만큼 고스 설계.
~ 안에 이것 사례, 우리 ~할 수 있다 화면 그만큼 영향 ~의 일곱 변수 ~와 함께 육 달리다.
이것 ~이다 왜 그것은 감독자- 가득한.
우리 가지다 더 변수 ~보다 그만큼 데이터 전철기.
의 강의, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 화면 밖으로 둘 변수
~ 전에 그만큼 고스,
그리고 우리 사용 그만큼 대화형 그래프 다시 ~에 이것 사례,
그리고 그만큼 세부 ~ 할 것이다 BE 검토했다 ~에 의해 그만큼 다음 슬라이드.
그만큼 고스 설계 제공합니다
둘 독립적인 블록 ~을 위한 각 프로세스 단계.
거기 ~이다 아니요 상호작용 ~ 사이 그만큼 요인들 가로질러 차단하다.
그만큼 데이터 구조 ~이다 각각 직교하다 차단하다,
만들기 그것 가능한 에게 화면 효과 ~와 함께 그만큼 과포화 데이터 수집.
하지만, 이것 고스 ~ 할 것이다 보여주다 그만큼 영향 ~의 기본 효과 오직,
그리고 아니요 상호 작용 ~ 할 것이다 BE 존경받는.
이것 ~이다 a 낮은- 비용 접근하다, 그리고 우리 관리하다 더 나아가 암사슴 설계.
그만큼 후속 DOE ~할 수 있다 BE DSD, 증강, 또는 OFAT.
각 ~의 이것들 가지다 그것은 소유하다 장단점,
그리고 그것 ~ 할 것이다 ~ 아니다 BE 덮여있다 ~에 이것 프레젠테이션.
어쨌든, 에게 구하다 그만큼 비용, 우리 결정하다 에게 진행하다 ~와 함께 전략 2.
우리 시작 ~와 함께 고스 설계.
처럼 우리 논의하다 에드 지금, 우리 가지다 아홉 다른 변수.
하지만, ~에 그만큼 고스, 우리 ~할 수 있다 포함만 하다 일곱 변수.
~ 안에 주문하다 에게 좁은 아래에 그만큼 매개변수 ~을 위한 그만큼 고스 설계,
우리 했다 a 단순한 화면 ~와 함께 그만큼 대화형 그래프.
을 위한 단계 1, 우리 선택하다 그만큼 프로세스 정황,
허용하다 우리를 에게 가지다 a 좋은 CTQ2.
후에 상영,
우리 결정하다 에게 고치다 엑스₂ ~에 이것 사례, 기반을 둔 ~에 그만큼 이전의 학습.
처럼 보았다 여기, 언제 그만큼 CTQ1 ~이다 더 ~보다 0.5,
모두 우리 가지다 ~이다 a 긍정적인 프로세스 ~와 함께 그만큼 Y₄ ~을 위한 더 ~보다 20 %.
따라서 ~에 이것 사례, ~을 위한 단계 2, 우리 프로세스를 선택하세요 정황,
허용하다 우리를 에게 가지다 그만큼 Y ₄ 더 적은 ~보다 -0.5 그래서 우리는 ~할 수 있다 가지다 a 부정적인 프로세스.
~ 안에 이것 사례, 첨가 둘 단계 함께, 그만큼 최종 Y ₄ 할 것이다 BE 더 가까이 에게 영.
이것 방법 ~할 수 있다 개선하다 ~에 CTQ2 그리고 CTQ3.
후에 상영, 우리 결정하다 에게 고치다 X₁ ~을 위한 이것 단계,
기반을 둔 ~에 그만큼 이전의 학습.
후에 데이터 수집,
우리 했다 a 단계 현명한 적합 ~와 함께 기본 효과 오직,
~부터 ~에 그만큼 고스, ~처럼 우리 말하는 이전에,
오직 기본 효과 ~이다 존경받는.
모두 삼 CTQs 검증됨 그만큼 모델 ~와 함께 그만큼 p 값 더 적은 ~보다 0.05,
그리고 그만큼 RS 왜 조정됨 약 0.8, 그리고 비프 더 적은 ~보다 5.
후에 최대화하다 그만큼 바람직함,
그만큼 모델 제공하다 우리를 ~와 함께 한 최적화된 해결책
~와 함께 바람직함 더 ~보다 0.96, 어느 ~이다 방법 더 높은 ~보다 0.27,
그리고 ~ 아니다 에게 언급하다 0.02.
따라서, 우리 ~할 수 있다 실제로 잠그다 그만큼 프로세스 매개변수
그리고 더 나아가 ~에 의해 최적화된 해결책 ~에 다음 단계,
어느 ~이다 우리 선택하다 에게 사용 그만큼 재해.
하지만 이것 ~ 할 것이다 ~ 아니다 BE 덮여있다 여기.
여기, I 좋다 에게 요약하다
무엇 우리 가지다 논의했다 ~에 이것 프레젠테이션.
~ 안에 이것 프레젠테이션, 우리 가지다 그리고 공유하다 ~와 함께 너 그만큼 경험.
우리 사용 다른 제이엠피 도구 관련된 ~에 그만큼 데이터 분석
~ 내내 그만큼 디엠아이씨 프로젝트 ~에 다른 단계.
을 위한 그만큼 베이스 라인 기능 분석, 우리 가지다 사용된 몬테카를로 시뮬레이션.
우리 또한 사용된 a 목표 구성.
를 위해 뿌리- 원인 분석, 우리 사용된 다변량 방법.
우리 또한 사용된 a 그래픽 분석.
~ 안에 주문하다 에게 돕다 ~와 함께 그만큼 암사슴,
우리 사용된 그만큼 증강된 암사슴, GOSS 및 설계 진단.
~ 안에 자귀 에게 가지다 a 좋은 모델 그리고 예측,
우리 사용된 다른 피팅 함수, 그리고 우리 또한 사용된 그만큼 예측 윤곽.
우리 또한 사용된 그만큼 상호 작용 윤곽.
그것 또한 ~였다 말하는 저것 이것들 프로필 ~이다 ~ 아니다 오직 사용된
~을 위한 그만큼 모델 그리고 그만큼 예측,
하지만 그것 또한 돕다 우리를 에게 가지다 a 더 깊은 이해
~의 그만큼 프로세스 그 자체.
~ 안에 주문하다 에게 화면 밖으로 그만큼 정황 ~의 관심,
우리 실제로 사용 그만큼 대화형 그래프,
어느 ~이다 단순한, 하지만 매우 유용한 그리고 강한.
~ 안에 주문하다 에게 하다 d 결정 만들기,
우리 실제로 사용 그만큼 바람직함 기능 돕다 우리를 에게 만들다 a 결정.
까지 지금, 우리 공유하다 ~와 함께 너 우리의 경험
~의 어떻게 그만큼 제이엠피 ~할 수 있다 돕다 우리를 에게 하다 그만큼 분석하다.
그만큼 마지막 하지만 ~ 아니다 최소,
우리 ~일 것이다 좋다 에게 감사하다 찰스 ~을 위한 그의 멘토십 ~을 따라 그만큼 진전.
감사하다 너.
나의 파트너 Cui Yue,
그녀는 할 것이다 공유하다 ~와 함께 너 일부 데모 ~와 함께 그만큼 제이엠피 옆.
그녀 ~ 할 것이다 돕다 우리를 에게 입증하다
어떻게 ~할 수 있다 우리 사용 그만큼 대화형 그래픽 분석
~처럼 잘 그만큼 단계적으로 입어 보기 ~에 그만큼 고스 모델.
좋아요, 감사하다 너.
고맙습니다, 정팅.
I 생각하다 너 ~할 수 있다 보다 나의 화면 지금, 오른쪽?
그만큼 첫 번째, I ~일 것이다 좋다 에게 소개하다 너
그만큼 대화형 구성 정팅은 단지 말하는.
이것 ~이다 실제로 하나 ~의 나의 개인의 가장 좋아하는 기능 ~에 제이엠피
그것은 단순한, 하지만 그것은 매우 강한.
여기, 우리의 목적 ~이다 에게 화면 뭐야 그만큼 최대 상대적인 기능,
요인 Y₄에 대한 상대적.
어느 하나 기여하다 그만큼 최대 에게 Y₄, ~에서 X₁ 에게 X ₄?
우리 ~할 수 있다 간단히 선택하다 모두 그만큼 요인 ~의 관심 우리 원하다 여기,
그리고 확인을 클릭하세요.
지금, 우리 ~이다 가지고있다 그만큼 분포 ~의 모두 그만큼 요인들.
지금, ~처럼 쳉 팅 가지다 말하는, 우리 원하다 에게 알다 무엇 기여하다 그만큼 최대
에게 그만큼 Y₄ 및 부정적인 옆.
을 위한 예, 여기.
그 다음에 지금, 우리 ~할 수 있다 보다 오직 X₄ ~에서 13- 14, X₃ ~에서 0- 1,
그리고 엑스₂ ~에 이것 범위, 2.5 -5.
또한, X ₁에서 19-20세, ~할 수 있다 만들다 이것 일어나다.
따라서, 그것은 더 쉽다 에게 주다 우리를 a 범위 ~의 다른 요인들,
어떻게 그것 ~ 할 것이다 기여하다 에게 Y₄, 그리고 어떻게 이었다 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 요인들
만약에 우리 원하다 그만큼 Y₄ 도달하다 확실한 수준.
비슷하게, 만약에 우리 원하다 그것 에게 BE 약간 더 높은 ~보다 0 %,
우리 ~할 수 있다 또한 간단히 딸깍 하는 소리 이것 영역.
실제로, 에게 BE 상당히 똑바로, 에게 해결하다 그만큼 문제 ~에 하나 발사,
우리 단지 이것들을 선택하세요 둘 함께.
그 다음에, 우리 ~할 수 있다 보다, 좋아요, X ₄ ~해야 한다 BE ~에 이것 범위,
아마도 10- 14.
X₃, 분명히 ~해야 한다 집중하다 ~에 0-1.
엑스₂ ~이다 a 약간 더 넓은 분포.
X ₁, 있다 오직 두 개의 c 안디데이트 ~을 위한 이것 방향.
에서 이것 하나, 우리 ~할 수 있다 쉽게 그리고 직관적으로 찾다
그만큼 기부금 요인들 우리 원하다.
이것 ~이다 그만큼 첫 번째 기능 I ~일 것이다 좋다 에게 입증하다 에게 너,
그만큼 분포 기능.
거기 ~이다 많은 다른 것들 그만큼 분포 기능 ~할 수 있다 하다,
포함 보다 그만큼 데이터 분포 그리고 시험 a 많은 ~의 물건,
[듣기 불가 00:24:49] 시험 , 등.
그래서 I 습관 오다 ~에 여기.
그만큼 두번째 물건 I 원하다 에게 공유하다 ~와 함께 너 ~이다 그만큼 고스.
그것은 실제로 그만큼 GOSS 핏 단계적으로.
지금, 우리 ~이다 가지고있다 삼 CTQs(CTQs)
모두 그만큼 CTQ, 그만큼 분석 대화 ~이다 열려 있는 여기.
을 위한 모두 그만큼 삼, 그들 가지다 분리된 분석 대화.
에게 하다 a 매우 똑바로 방법, 우리 단지 그만큼 제어 그리고 딸깍 하는 소리 가다.
그것 ~ 할 것이다 선택하다 그만큼 요인들 ~을 위한 모두 삼 C TQ 및 한 번.
매우 똑바로.
이것들 삼 ~ 할 것이다 사용 그만큼 같은 멎는 규칙,
어느 ~이다 그만큼 최소 BI 기음.
그 다음에, 하자 실행 M을 클릭하세요 모델.
이것 맞다 모델 ~ 할 것이다 주다 우리를 우리의 입어 보기 갈라져 ~을 위한 C TQ1, 2, 3.
그 다음에, 우리 필요 에게 수정하다 그만큼 모델 또는 줄이다 그만큼 모델 하나 ~에 의해 하나.
여기, 우리의 기준 ~이다 에게 선택하다 그만큼 p 값 낮추다 ~보다 0. 05.
우리 정의하다 저것 값.
언제 그만큼 p 값 낮추다 ~보다 5 %, 그만큼 요인 ~이다 중요한.
여기, 우리 ~할 수 있다 제거하다 X₄ .
다음 하나, ~을 위한 C TQ2...
을 위한 CTQ1, 우리 ~이다 아래에 여기.
을 위한 CTQ2, 우리 ~할 수 있다 제거하다 X ₁ 그리고 엑스2 .
좋아요, 지금 우리 ~이다 가지고있다 둘 다 낮추다 0.05보다.
X₃의 경우 w e 또한 ~할 수 있다 하다 그만큼 같은 물건 따라서.
하자 이동하다 X₄ 첫 번째 .
모두 그만큼 삼 요인들, p 가치가 낮다 0.05보다.
우리 가지다 얻다 그만큼 줄인 모델.
여기 ~에 그만큼 맨 아래, 우리 ~ 할 것이다 가지다 a 예측 프로파일러.
만약에 너 ~하지 않다 가지다 그것, 우리 ~할 수 있다 추가하다 그것 ~에서 그만큼 프로파일러 기능.
그 다음에, 우리 ~일 것이다 좋다 에게 찾다 그만큼 최적의 상태.
어떻게 우리 ~이다 가고 있다 에게 하다 저것?
우리 ~이다 가고 있다 에게 사용 그만큼 바람직성 함수.
첫 번째 단계, 우리 ~ 할 것이다 언제나 BE 세트 그만큼 바람직함,
어느 ~이다 이미 세트 여기.
우리 가지다 하나 나 타게이트로 최소화하다.
그 다음에, 하자 사용 그만큼 최고 바람직함 기능.
H 또한, 우리 ~할 수 있다 찾다 우리의 최적의 상태.
만약에 우리 사용 최대화하고 기억하다, 여기 ~이다 우리의 최적의 상태.
그 다음에, 우리 ~할 수 있다 사용 이것 상태 에게 달리다 그만큼 프로세스
그리고 유효한 먹었다 순서 다시.
이것들 ~이다 둘 기능 ID 좋다 에게 소개하다 너.
좋아요, 감사하다 너.
감사합니다.
