你好 每個人。
我的 姓名 是 哈利 東。
我是 這 導演 的 這 光學的 過程 工程 團體 在 魔法 飛躍。
我是 所以 興奮的 到 是 這裡 到 展示 我的 話題：
工廠 屈服 坡道- 向上 方法
透過P 流程 表現 指標 引導式 改進 活動。
今天 我是 去 到 覆蓋 工廠 流程 表現 概述，
這 工藝篩選 工具 和 這 統計 過程 控制
使用 JMP腳本 到 自動化 這 過程 能力 分析 和 這 結論。
人們 有 到過 說 關於 過程 表現，
S 三 作為 能力 穩定， 但 什麼 是 他們？
基本上， 過程 能力 是 a 措施
的 這 能力 的 這 流程 到 見面 這 規格。
儘管， 這 流程 穩定 指的是 到 這 一致性 的 關鍵績效指標 超過 時間。
它是 非常 重要的 到 意識到 那裡 是 不 固有 關係
之間 流程 穩定 和 過程 能力。
因此 兩者都是 極為 重要的 方面 的 任何 製造業 過程。
作為 你 能 看 從 這 底部- 左邊 圖片。
它是 顯示，
過程 能 是 兩個都 有能力的 和 穩定的 同時，
這 是 a 完美的 世界。
基本上 你的 流程 是 極佳的 緊的
反對 你的 降低 規格 限制，
上 規格 限制。
但 在 這 其他 邊。
什麼時候 你 開始 看到 不穩定，
什麼時候 你的 變化 是 小的，
你會 仍然 是 有能力的 到 見面 這 流程 規格。
但 超過 時間，
你 將要 看 a 很多 的 變化。
這 其他 場景 能 是 你的 過程 是 極佳的 穩定的。
超過 時間 你 不 看 a 很多 的 向上 和 起伏，
但 因為 它 可以 是 喜歡 a 小的
三 西格瑪， 較低的 規格 限制， 上 規格 限制，
你 有 大的 變化，
然後 你會 不是 是 有能力的 到 見面 你的 規格
反對 a 高的 屈服 目標， 高的 過程 能力 目標。
這 最差 案件 能 是 你的 過程 是 不是 有能力的，
哪個 方法 你 有 大的 變化
和 超過 時間 你 也 看 a 很多 的 穩定 問題。
它是 到處，
穿過 這 所有的 行業，
監控 工廠 過程 使用 這 流程 表現 陰謀
變成 非常 有用。
它是 包括 能力， 穩定
在 這 合併 指標。
作為 你 能 看，
這 是 a JMP- 產生 過程 表現 陰謀。
在 這 x- 軸 你 看 這 穩定 指數
和 這 和- 軸 是 指示 這 能力 全面的 哪個 是 a 人均。
最終 這 是 a 四 象限 陰謀。
我們 想 到 推 一切 低的 穩定
和 高的 過程 能力 哪個 是 在 這 綠色的 區。
常 你會 看 一些 過程 不是 有能力的 哪個 是 在下面 這 線
或者 不是 穩定的， 哪個 是 穿過 這 垂直的 線 顯示 在 這 圖形。
我是 去 到 演講 關於
這 工藝篩選 功能，
跳轉 假如。
這 是 a 非常 強大的 工具，
如果 你 是 說 關於 迅速地 確認 不穩定 過程
或者 一些 無法 過程， 同時。
基本上 這 是 a JMP- 產生 報告，
作為 你 能 看，
I 有 24 流程 上市 在 這 報告。
非常 迅速地 你 能 看 穩定 指數 是 顯示 向上。
如何 做 你 定義 這 過程 穩定？
它是 計算 使用 這 在 Sigma 內部 和 總體 Sigma，
這 是 這 比率 使用 這 總體西格瑪
分裂 經過 在 Sigma 內部，
什麼 做 他們 意思是？
總體西格瑪 通常 治療 作為 a 長期 過程 變化
和 這 在 Sigma 內部 治療 作為 縮短 過程 變化。
所以 跳轉 有 肯定 規則 那 你 能 參考 到
為了 這 計算。
但 基本上 你 能 定義 顏色 代碼。
如何 做 你 看 你的 過程 穩定的？
你 能 使用 1， 1.3， 任何 這 數位 你 想，
到 顏色 程式碼 那。
為了 我， 作為 你 能 看，
我使用顏色編碼 過程 更大 比 1.7
作為 過程 不是 存在 穩定的。
黃色的 作為 a 過程 是 種類 的 邊緣，
和 這 綠色的 區 意義 這 過程 是 極佳的 穩定的。
這 是 告訴 我們 一些 過程 能 是 穩定的 但 不是 有能力的，
因為 你 能 看 這 峰面積 鉀通道 是 種類 的 低的，
但 在 這 其他 邊， 你 能 看 a 束 的 過程，
他們 是 不是 穩定的， 但 一些 的 他們 是 非常 有能力的，
再次， 這 是 對齊 和 什麼 I 去了 透過 更早。
基本上， 利用 這 工藝篩選 工具，
你 能 迅速地 確認 這 不穩定 流程
作為 I 標記 在 這 圖形。
同時， 作為 你 能 看 在 這 流程 篩檢 工具，
你 能 也 看 這 控制 圖表 警報
基於 在 這 樣品 那 這 生的 數據 你 放 在 這 報告。
我們 最後 部署 這 控制 圖表，
稱為 統計 過程 控制 圖表，
是 有能力的 到 監視器 和 提升 過程 能力。
穩定 是 非常 重要的，
這 是 a JMP- 產生 控制 圖表，
你 能 使用 視窗 調度器 或者 跳轉 居住
到 自動化 那些 圖表 能夠 拉 這 數據 真實的 時間。
同時， 你 能 也 使用 肯定 網路 API
到 產生 這 控制 圖表。
跳轉 是 非常 有用 在 這 案件。
它可以 傳送 出去 電子郵件 通知 到 這 團體，
到 個人 工程師。
同時，
如果 你 能 連接 我們 和 你的 內部的 系統 ,
I 思考 那是 去 到 給 你 額外的 力量
到 是 有能力的 到 交流 和 你的 處理工具，
是 有能力的 到 暫停 這 工具，
放 它 在 抓住 為了 這 工程師 到 反應 到 這 變化
任何一個 過程 轉移 或者 出去 的 控制 數據 點。
過程 能力 分析 是 a 標準，
基本上 a 很少 規則 那 我們 需要 到 跟隨，
第一的 的 全部， 你 想 到 製作 當然
你的 數據 放 是 下列的 這 普通的 分配。
這 能 是 完畢 使用 跳轉 工具，
I 慣於 去 通過。
但 在 這 其他 邊 我們 意識到 鉀通道 計算 變化 戲劇性地
由於 這 異常值， 尤其 什麼時候 樣本 尺寸 是 小的。
這 異常值 能 是 驅動 經過 特別的 原因，
短途旅行 期間 這 過程。
所以 這 能 添加 偏見 到 過程 能力 分析。
有時 如果 你 做 看 一些 異常值，
你 能 拖 你的 鉀通道 向下，
但 它是 不是 代表 到 你的 標準 過程 變化。
申請 異常值 移動 方法 到 消除 異常值。
出色地 幫助 你 得到 擺脫 的 那些 噪音
到 更好的 理解 你的 真的 過程 能力。
之內 這 跳轉，
他們提供 不同的 方法論
到 消除 異常值。
I 慣於 去 透過 每個 的 他們， 但 他們是 全部 非常 強大的。
你 能 讀 透過 這 指示 哪個 方法 是 這 最好的 在 你的 案件。
基本上， 他們 能 是 成立 在下面 分析/S 篩選 /和 探索 異常值。
基本上， 我是 去 到 展示 這 基本的 方法 我們 是 使用
到 排除 這 極端 價值觀 為了 我們的 過程，
哪個 是 分位數 範圍 異常值 移動。
基本上 這 工具 我們 成立 是 非常 有用，
因為 什麼時候 你 嘗試 到 拉 這 數據 透過 這 資料庫,
常 你會 尋找 一些 異常值。
一些 數據 是 非常 極端，
你 知道 他們是 異常值， 一些 是 不是 作為 明顯的，
所以 基本上 這 分位數範圍 異常值 方法
提供 你 靈活性。
基本上， 作為 你 能 看， 這 是 這 分配 的 我們的 過程。
我們 有 上 規格 限制， 目標 和 你 也 有 這 意思是。
和 跟隨 這 盒子 陰謀，
你 能 找出第 10 個百分位數 價值，
或者 這 第 90 個百分位數 價值。
基本上 這 百分位數間 範圍
是 計算 使用 第 90 百分位數減去第 10 百分位數 價值
和 這 是 定義 作為 你的 百分位數間 範圍。
這 降低 臨界點 價值 是 計算得出，
使用 這 第 10 個百分位數 價值
減 三 次 這 計算 百分位數間 範圍。
所以 這 變成 你的 低的 臨界點 為了 每個 個人 流程。
在 這 其他 邊 這 高的 臨界點
是 定義 經過 第 90 個百分位數 加 三 次 百分位數間 範圍。
這 變成 你的 高的 臨界點。
基本上 全部 這 極端 價值 外部 的 這 範圍
將要 是 治療 作為 異常值 和 他們 能 是 有色。
他們 能 是 標記 作為 遺失的 .
他們 能 是 排除 從 你的 數據 分析。
作為 你 能 看， 跳轉 做過 提供 這 靈活性。
如何 做 你 定義 這 百分位數間 範圍？
你 能 做 0.1， 你 能 做 其他 價值觀 作為 需要。
和 也 這 Q 價值，
哪個 是 這 價值 I 突出顯示 這裡，
能 是 改變 作為 出色地。
它 真的 取決於 在 如何 很多 噪音
你 想 到 得到 擺脫 的 從 你的 數據 分析。
A s 你 能 看，
這 是 一個 例子 那 顯示 一些 價值 是 存在 有色
和 也 存在 改變 到 遺失的 價值，
所以 他們 將要 是 排除 從 這 數據 分析。
這 是 a 快的 示範 到 展示 你 如何 這 異常值
是 去 到 影響 你的 鉀通道 計算。
作為 你 能 看， 鉀通道 價值 遺跡 平等的 或者 更好的
郵政 異常值 移動。
它 真的 取決於 在 你的 樣本 尺寸。
有時 如果 你的 樣本 尺寸 是 小的， 這 改變 能 是 更多的 戲劇性。
但 在 我的 案件， I 相信 我的 樣本 尺寸 是 相當 大的。
這 是 為什麼 他們是 不是 顯示 非常 大的 差異。
是的， 這 分位數 範圍 o 實用者
參數 能 是 調整 如果 必要的 作為 I 提及 更早。
其他 事物 I 想 到 強調 在 這 頁，
它是 這 過程 能力 盒子 陰謀。
我們 數位 出去 這 是 非常 有用 工具
因為 你 能 是 監控 許多 過程 參數。
所以 是 有能力的 到 放 他們 一起
到 視覺化 如何 緊的 他們 是， 哪個 方向 他們是 轉移
和 如何 很多 變化 是 存在 已計算
到 計算 我們的 過程 能力。
過程 穩定 是 非常 有用，
作為 你 能 看。
他們 使用 a 標準化 佩克 限制 到 是 有能力的 到 結合 一切 一起。
它是 極佳的 有用 為了 數據 可視化。
I 想 到 迅速地 展示 你，
前 和 後 我們 自動化 這 流程 表現 分析。
在 這 開始 團隊 是 不是 使用
這 跳轉 腳本 到 自動化 這 過程，
作為 你 能 看。
我們 有 到 收集 這 品質 數據 經過 個人 過程 業主 每個模組，
所以數據有時 變成 不是 標準。
他們 使用 不同的 格式
和 然後 他們 常 做 手動的 異常值 移動
和 然後 他們 有 到 抓住 全部 這 數據 一起
到 是 有能力的 到 合併 他們。
它是 也 一本手冊 過程， 非常 乏味。
後 那 他們 有 到 做 這 手動的 流程 表現
因為 這 變化 他們 看 透過 不同的 人們，
不同的 格式 和 然後 產生 報告。
他們有 到 最終 重複 一切 他們 做過
在 喜歡 每週 基礎， 每月 基礎 或者 每 PEQ 建置。
但 在 這 其他 邊 為了 這 自動化 過程 流動，
基本上 這 品質 數據 能 是 查詢 全部 在 一 步。
全部 這 生的 數據， 全部 這 規格 數據
能 是 放 從 這 資料庫
使用 這 SQL 跳轉 腳本，
的 課程 我們 申請 標準 異常值 移動 方法論 穿過 全部 這 數據
和 然後 全部 這 排序， 分裂， 規格 任務，
全部 這 不同的 視覺化
能 是 完畢 自動地。
標準 報告 將要 是 生成。
然後， 什麼時候 我們 是 說 關於 超過 時間
或者 每 等值線 概括 ,
你 能 簡單地 調整 你的 SQL 查詢 篩選 到 更新 這 數據
和 在 頂部 的 那， 你 有 基本上 全部 這 生的 數據。
你 能 申請 當地的 數據 篩選。
你 能 添加 額外的 函數 到 製作 你的 篩選 數據 分析 簡單的。
基本上， 我們 數位 出去 手動的 過程
是 非常 時間 消費，
這 回饋 是 慢的 和 它是 不是 非常 高效率的 關於
這 屈服 改進。
在 這 其他 邊，
我們 數位 出去 這 自動化 腳本 過程 使用 跳轉。
任何人 能 執行 這 複雜的 過程 表現 分析 在 分鐘。
一些 亮點 我想 到 分享 為了 這 過程 能力 分析。
作為 你 能 看，
我沒有 包括 這 跳轉 詢問 部分。
但我基本上 放 不同的 過程 姓名，
不同的 測試 標籤，
全部 這 生的 數據 進入 這 跳轉 桌子
和 後 那 我們 數位 出去 到 分裂 這個 分分鐘 桌子
因為 桌子 來 在 一切 合併
過程， 部分 ID， 過程 時間， 測試 標籤。
所以 我們 有 到 最終 分裂 這 數據 桌子
到 是 有能力的 到 執行 這 過程 能力 分析，
這 盒子 劇情 或者 這 關鍵參數 分析。
所以 非常 有用 功能 為了 跳轉 是 後 我們 分裂， 團體 他們。
所以 我們 有 一些 遺失的 價值 因為 我們 排序 數據 經過 數據 時間。
一些 過程 離開 空白的 但 跳轉 是 聰明的 足夠的
不是 計數 那些 遺失的 價值
進入 這 能力 分析
哪個 是 非常 有用，
所以 I 做 想 到 提到 那。
請 不 忘記 到 種類 你的 數據 經過 日期 時間
因為 那是 極佳的 重要的
因為 有時 關鍵性能參數 峰面積 計算
是 真的 取決於 在 這 流程 測序。
如果 你 是 不是 排序 這 數據 經過 日期時間，
然後 這 結果 能 是 有偏見的，
所以 我們 製成 一些 錯誤 早些時候， 數位 出去 這 是 有用 提示。
這 其他 一 是 自動化 異常值 移動
使用 分位數範圍 異常值。
作為 你 能 參見，b 從本質上來說， 非常 簡單的 過程。
你 得到 全部 這 柱子 名字
使用 這 腳本。
狀態 能 是 數字， 連續的
和 然後 你 開始 在發射時
這 分位數範圍異常值 平台
基本上 分配 他們 進入 這 報告 和 然後 去 透過 這 報告。
使用 這 為了 環形 功能
到 是 有能力的 到 排除 全部 這 異常值 已識別，
這 能 是 重複 作為 需要 .
然後 你 能 也 發射 這 過程 能力 分析。
如果 你 不 知道 如何 到 做 它， 你 能 基本上 手動 做 它
和 然後 抓住 這 程式碼 從 這 紀錄,
這 是 a 新的 函數JMP 假如 哪個 我們 數位 出去 是 極佳的 有幫助的。
某物 I 想 到 強調 這裡 是 這 規格 限制 任務，
這 是 a 極佳的 強大的， 非常 有用。
基本上 你 能 分配 規格 為了 多種的 過程 變數，
使用 其他 數據 桌子
那是 產生 使用 t 他 SQL 詢問 作為 出色地。
結論。
分析 過程 表現 數據
使用 跳轉 是 極佳的 批判的 到 駕駛 這 屈服 改進
在 現代的 工廠，
尤其 和 許多 過程 和 方法論 堆疊
到 確保 健康 生產 線 和 遞送 高的 品質 產品。
分析 的 表現 數據 包括 長的 學期， 短的 學期 過程 能力，
穩定 和 統計 過程 控制
是 特別 有用 什麼時候 監控
數百 的 過程 關鍵績效指標。
期間 這 生產 坡道 向上 階段。
識別 這 流程 的 最多 憂慮 是 高度 具有挑戰性的
和 使用 跳轉 腳本 和 品質 數據 分析 平台 ,
我們的 目鏡 工廠 實施的 一個 自動的 處理器
哪個 能 拉， 分析， 想像， 相關， 預測 和 核實
工廠 屈服 改進 基於 在 a 種類 的 表現 矩陣。
Magic Leap 的目鏡 工廠，
我們 證明 更大 比 90% 嘴唇， 哪個 包括 數百 的 流程 關鍵績效指標。
最終， 你 有 到 乘 他們 一起
到 得到 這 嘴唇 數字， 不 吞吐量 屈服。
我們 是 有能力的 到 證明 更大 比 90% 嘴唇
六 個月 前方 的 我們的 下一個 世代 產品 發射，
驅動 經過 連續的 過程 改進 活動，
引導 經過 自動化 過程 表現 分析，
使用 跳轉 腳本， 和 品質 平台 工具。
和 感謝 你 為了 你的 時間。
