Hola, todos. Este es Anudeep Maripi.
Soy a sénior proceso ingeniero para óptica litografía en Salto mágico.
Hoy, Soy yendo a demostrar
falla detección por actualización control gráficos
con cambiar punto detección en JMP,
y espectáculo tú cómo el cambiar punto detección integración
con control gráficos
es muy útil en nuestro fabricación comercio piso.
Enfermo comenzar el presentación
con a breve introducción acerca de nuestro compañía, Salto mágico,
y el óptica fabricación,
el DMAIC problema- resolviendo acercarse
y el JMP herramientas eso nosotros usar en el fabricación,
nuestro desafíos eso nosotros rostro en el control fase de DMAIC,
actualización existente control gráficos con cambiar punto,
y por haciendo entonces, detector y diagnóstico el fallas en a proceso
alguno caso estudios eso nosotros regularmente usar en Salto mágico y a JMP demostración
en cómo a crear a cambiar punto panel
y integrar cambiar punto en su control gráficos,
y pocos Comida para llevar.
A comenzar con, en Salto mágico,
nosotros guardar a mundo con físico y digital son uno
Nuestro misión es a amplificar humano potencial
por entregando a mayoría inmersivo AR portátil plataforma,
entonces gente poder intuitivamente ver, escuchar,
y tocar digital contenido en el físico mundo.
Nuestro wearable dispositivo transforma empresa productividad
por siempre que CON soluciones.
Para ejemplo, colaboración y co- presencia
entre remoto equipos a trabajar juntos como si ellos son en el mismo habitación,
3D visualizaciones a optimizar procesos,
aumentado personal eso ayuda tren y mejorar las habilidades trabajadores
usando ver- qué- I- ver capacidad.
Estos son solo a pocos ejemplos.
El dispositivo tiene de la industria principal óptica con grande campo de vista,
mejor imagen calidad,
alto color uniformidad,
y dinámica oscurecimiento
cual ayuda mostrar a alto- calidad virtual contenido
en nuestro real mundo.
El óptico lente eso es usado en este dispositivo
es a pequeño componente
pero a muy crítico componente de Magia Salto 2,
habilitante mejor- en- clase imagen actuación.
El óptico lente va a través de 25 más complejo
fabricación proceso y metrología estaciones
durante el fabricación.
Él es probado encima 100 más crítico- a- calidad parámetros.
Cada individual proceso necesidades a alcanzar alto 99% producir objetivos
a alcanzar 90% Arrollado Rendimiento Producir objetivos.
Nosotros no puedo lograr estos alto rendimientos y proceso capacidad
sin el ayuda de JMP estadística herramientas.
Uno de estos alto- flexible procesos es imprimir litografía
dónde I' m responsable para calidad y entrega herramientas.
Este proceso tiene muchos pasos,
y eso es visualizado en el bien- mano lado de su…
La primera paso es dónde nosotros alinear el mascarilla a el plantilla
y entonces dispensar fo r resistir,
más bajo el plantilla y UVE curar a reproducir exactamente el exacto patrón
de el mascarilla plantilla a el oblea.
Este imprimir proceso solo tiene 22 crítico- a- calidad parámetros
eso opera entre ajustado control límites semejante como justo 20 nanómetros película espesor
y 100 micras gota exactitud.
Como tú podría ver, estos tolerancias son extremadamente pequeño.
Para referencia, humano cabello es justo 20 micras a 100 micras.
De este modo, el imprimir litografía requiere a precisión colocación y alineación
eso son indistinguible a el humano ojo.
Significado nosotros confiar a lote al de a bordo metrología y visión sistemas
eso generar montones de datos de grande números de aporte parámetros.
JMP ayuda a nosotros a fácilmente analizar estos grande datos conjuntos
en nuestro problema- resolviendo procesos.
Nosotros usar DMAIC acercarse en nuestro problema- resolviendo proceso.
Siguiente son el JMP herramientas
eso nosotros usar en cada fase de Nuestro DMAIC procesadores, respectivamente.
Como muchos fabricación equipos,
nosotros encontró afuera Control fase como mayoría desafiante y pasado por alto fase,
porque en a comenzar arriba como Magia Salto, nosotros continuamente evolucionar, hacer mejoras,
y iterar varios nuevo diseños y revisiones.
El control fase es pasado por alto
porque él acepta más extenso tiempo para el confirmación.
Para ejemplo,
nosotros encontrar a problema o un asunto, decir como proceso excedido control límites
y donación bajo PCCh valores,
resultante en bajo PCCh durante nuestro Control fase.
Nosotros definir el problema,
nosotros medida el histórico datos,
analizar el problema
por multivariante métodos y correlación matrices,
mejorar el problema por Implementando el correctivo comportamiento,
por conductible Hace y respuesta cribado.
Pero una vez este es resuelto,
nosotros mover en a nuestro próximo severo problema y mover en a gravedad 3 problema
una vez tú resolver el severidad, severidad 2 problema,
y el ciclo continúa,
con vista a el mayoría importante fase de DMAIC,
cual es el control fase.
Este era el razón nosotros vino arriba con el cambiar punto detección panel,
cual es rápido y eficiente.
Él puntos asuntos más rápido, más fácil a visualizar fallas y cambios.
Incluso operadores OMS son no competente con el estadística
poder usar este panel a diagnosticar el asuntos.
Para ejemplo, antes Introduciendo este cambiar punto panel
en nuestro fabricación comercio piso,
el escalada progreso es como el izquierda oblicuo,
dónde el operador monitores el producir panel
y identifica el producir pérdidas y fallas.
Operador informes a técnico a mirar en el fallas.
Si técnico incapaz a resolver se intensifica el ingeniero,
ingeniero análisis el control gráficos datos usando control gráficos alarmas y tendencias,
y entonces a mano unirse estos salidas a entradas y hacer el correlación
y encontrar afuera y diagnosticar el falla.
Y entonces ingeniero implementos el correctivo comportamiento.
Pero después Introduciendo nuestro cambiar punto panel
en el fabricación piso,
el operador, técnico, y ingenieros
monitor el cambiar punto panel en el comercio piso.
Si cambiar es encontró,
ellos mirar en correlación de entradas antes el cambiar y después el cambiar
y fácilmente diagnosticar el asunto,
y entonces fácilmente mejorar el correctivo comportamiento.
Este ayudó a nosotros fácilmente a transición en nuestro TPM modelo,
dónde operadores, técnicos y ingenieros
son todo próximo juntos a minimizar el fallas.
El cambiar punto panel marcas nuestro control fase muy eficiente.
Soy yendo a demostrar en el siguiente diapositivas
en cómo este es eficiente
como Bueno como cómo a hacer este cambiar punto tableros de control.
Antes demostración el cambiar punto panel,
I desear a espectáculo tú nuestro viaje de tradicional control gráficos escucha
a cambiar punto detección panel.
Mientras el tradicional control gráficos son muy útil a monitor excursiones
en nuestro proceso usando Westgard normas,
ellos espectáculo el inmediato afuera de control agujas,
pero ellos a menudo extrañar el sutil derivas en el proceso,
cual son muy gradual pero aún significativo.
Estos control gráficos son muy útil a monitor el tiempo basado
y también dar a nosotros qué regiones son impactado por este.
Pero como I mencionado antes,
nosotros tener 22 crítico parámetros en este proceso solo
y allá son montones de aporte parámetros
eso impactos estos 22 crítico parámetros,
cual medio nosotros necesidad a tener muchos control gráficos escucha,
en el mismo tiempo, a tener a estable proceso.
Pero entonces nosotros mover en a modelo- impulsado multi VARIOS control gráficos.
Estos control gráficos, nosotros monitor ambos entradas y salidas juntos,
y nosotros inmediatamente conseguir a correlación entre a ellos.
Pero desafortunadamente, estos no tener cualquier tiempo serie o identificadores de puerto
a ayuda y desplegar este en el fabricación comercio piso.
El multivariante correlación es muy importante para a nosotros,
donación el relación
entre nuestro salidas y entradas en el proceso.
Y este de nuevo no tener el tiempo serie datos
como el control gráficos a identificar cuando el asunto tiene comenzó.
El cambiar punto detección, mientras nosotros encontró muy útil
a fácilmente detectar cuando eso falla o cambiar
o significativo abrupto deriva sucedió en nuestro proceso.
Pero él solo da a valor cuando a cambiar punto ocurrió,
él no tener el tiempo serie y no muy valioso
como a escucha herramienta en nuestro fabricación comercio piso.
Cada uno tiene es propio desventajas y ventajas.
Nosotros combinar todo de estos control gráficos en uno panel
y apalancamiento el control punto detección funciones valores en estos.
Nuestro próximo lógico paso es regresión cual es causa y efecto análisis.
Encontrar afuera el causa y efecto y entrelazar el herramienta entradas,
parada el falla en su CTQ crítico- a- calidad parámetros
o en su salidas
y también mover a predicción análisis.
Este es uno ejemplo a espectáculo tú cómo el control gráficos aspecto diferente
cuando tú integrar el cambiar punto detección.
Para ejemplo, en el izquierda, I tener a control cuadro
sin el cambiar punto detección.
Tú poder ver allá son pocos Unión Postal Universal y bajadas entre el control límites.
Pero cuando I llevar este valor de 256,
cual el cambiar punto detección da tú cuando tú correr para el mismo datos,
y llevar este y integrar en el mismo control cuadro,
tú podría ver el visualización consiguió mejor.
En este caso, antes el cambiar punto, tú tener a manifestación de variación,
tú tener a base,
tú tener el significar es abajo su objetivo línea,
y después el cambiar punto, su significar es arriba el objetivo línea ahora
y su variación tiene reducido.
En este forma, tú podría fácilmente encontrar afuera y visualizar
qué es el cambiar en su existente control gráficos.
Una vez nosotros encontró afuera cómo valioso este cambiar punto es,
rápidamente narración a nosotros dónde el cambiar sucedió
o dónde el falla sucedió en su proceso.
Nosotros comenzó usando alguno usar casos.
Nosotros comenzó con alguno usar casos semejante como este
dónde nosotros introducido a cambiar y nosotros desear a validar el cambiar.
En este ejemplo, nosotros tener a proceso dónde él es donación bajo Cpk valor
porque de el población es principalmente repartido hacia su positivo lado.
Nosotros identificado es como a significar cambio.
Él necesidades a significar cambio, y nosotros introducido el conocido cambiar significar cambio.
Cuando nosotros introducido este cambio de media,
tú podría ver el proceso convertirse más capaz,
acerca de 2.3 o 1.5.
Tú podría ver cuando nosotros desplegar el cambiar punto detección función
para el mismo datos,
el cambiar punto da tú valor y el dirección
si su cambiar tiene tomado lugar o no en su proceso.
Este es muy visual para a nosotros
a evaluar si mi conocido cambiar, cual I justo introducido,
es impactando mi proceso, el positivo o negativo.
El segundo usar casos, como I mencionado,
nosotros tener lote de de a bordo metrología herramientas en nuestro proceso,
cual es donación a lote de datos.
Nosotros hacer periódico mediciones y pruebas en estos metrología herramientas,
pero nosotros siempre confiar al
el repetibilidad y reproducibilidad datos,
cual es Gas Descanso y relajación datos
de estos gráficos.
Pero el Gase R&R datos es no descubrimiento nosotros cualquiera fallas en el proceso
o cuando el metrólogo herramientas comenzó a la deriva
en cualquiera positivo o negativo.
Pero para el mismo datos,
cuando nosotros desplegado el cambiar punto función,
él inmediatamente dice a nosotros cuando el sutil cambios
y abrupto significativo derivas sucedió en este metrología, también.
Eso es muy alto o muy útil datos a identificar
y hacer seguro nuestro metrólogo herramientas son aún estable y no a la deriva el datos.
El tercero y mayoría importante uno
es a detectar y diagnosticar el fallas con facilidad.
Este es a panel eso nosotros trabajó en a desplegar en nuestro fabricación comercio piso.
Nuestro flujo de trabajo quería ser, nosotros monitor múltiple respuesta parámetros
o crítico- a- calidad parámetros como salidas,
y entonces nosotros identificar si allá son cualquier cambios
usando el cambiar punto panel.
En el mismo tiempo,
nosotros también mirar en modelo- impulsado multivariante cambiar punto panel
dónde él voluntad decir a nosotros qué son el excursiones
y fácilmente correlación eso excursiones a el aporte parámetros.
Pero el verdadero valor vino en
cuando nosotros llevar este cambiar punto valores
y integrar a ellos en nuestro existente control gráficos.
En este ejemplo, nosotros tener a base datos antes el cambiar y después el cambiar,
cual medio cuando el falla ocurrió, tú podría ver allá es a leve significar cambio
y Hay a enorme variación en nuestro proceso.
En este punto, nosotros ir a nuestro correlación matriz.
Él es correlacionando nuestro producción parámetros a nuestro aporte parámetros en el proceso.
El correlación matriz voluntad inmediatamente decir tú
cual factor tiene a fuerte positivo o a negativo correlación
durante este fase cuando comparado a durante su normal fase.
Eso voluntad inmediatamente decir tú qué aporte parámetro tiene desaparecido equivocado
o eso podría tener contribuido a lote a esta falla área.
Eso es cómo nosotros son capaz a rápidamente encontrar el fallas y diagnosticar el asuntos.
De aquí en, Soy yendo a demostrar en JMP
en cómo a crear estos amable de tableros de control,
en el mismo tiempo, cómo a crear múltiple cambiar agujas.
Como tú podría ver en nuestro anterior diapositivas,
el cambiar punto función es donación solo uno valor.
Dejar a mí doblar en a JMP.
En este ejemplo, Soy usando Vivienda en Boston datos cual es de 1978.
Este es uno bien ejemplo como a principiante aprendiz
para correlación y regresión.
Muchos tutoriales usar este ejemplo.
Entonces I pensamiento I podría usar este ejemplo cual es fácilmente disponible.
De todos JMP muestra datos conjuntos y ver cómo el correlación es,
y si allá son cualquier múltiple cambiar agujas en el datos,
en el mismo tiempo, correlación a el práctica.
El muestra datos mesa aspecto como este.
En nuestro caso,
I desear a ver el mediana mercado valor o mediana precios
de el ocupada por el propietario casas en Bostón y ver cómo él es variando con tiempo.
En el mismo tiempo, allá son correspondiente factores
como qué es el delito tasa en el ciudad o qué el contaminación tasa en el ciudad
o el edad de otro factores semejante como edad de el casas
o esto tancia en estos regiones.
Tú poder leer el datos acerca de estos columna nombres
en el columna notas eso es presentado encima aquí.
Soy yendo a correr el guion cual da a nosotros…
Antes correr el guion, I también desear a decir tú
eso Soy adjuntando el completo guion como parte de mi presentación,
dónde tú podría ir a través de el guion o correr el guion
y él voluntad dar tú a lindo panel acerca de Vivienda en Boston valores variación
y también a correlación.
Tú podría descargar el guion y mirar en mi puntaje
y tú podría usar el mismo metodología y el lógica
en cómo Soy capaz a detectar múltiple cambiar agujas
de el panel usando el JS Subíndice.
Cuando I correr el guion,
corre y I conseguir a lindo panel como este.
Como I mencionado,
nuestro problema- resolviendo estructura quería ser como mirar en el cambiar agujas
en nuestro mediana valor de el casas en Bostón.
Tú podría ver él dio a nosotros el mediana valor eso allá son a grande cambiar aquí
y él dice tú el cambiar punto aparece a ser en fila 373,
y también allá son varios segundo de pequeño cambiar.
Cuando tú mirar en el modelo- impulsado control cuadro datos,
tú podría ver allá son alto excursiones
en este medio valor de el alojamiento mercados.
Tú podría fácilmente decir qué causado este excursión
por mirando en su entradas parámetro, eso es delito tasa.
Tú podría flotar en cualquier de estos y encontrar afuera qué es impactando
estos enorme excursiones
en su escucha variable, cual es mediana valor de el casas.
Como I mencionado, el real valor llega afuera cuando nosotros llevar estos
y integrar en nuestro control gráficos.
Ver este uno, este control cuadro voluntad dar tú
estos integrado cambiar agujas de aquí.
Bien dar tú a bien visual.
Ya lo podías ver ahora en Vivienda en Boston mercado ejemplo,
nosotros tener a base alojamiento mediana valor cambios,
a base valor en 20 millón.
Y entonces cuando el alojamiento auge sucedió, o cuando el cambiar punto 1 ocurrió,
tú podría ver allá es a bien cantidad de variación en el alojamiento mercado.
En el mismo tiempo, allá es a significar cambio, también.
Pero pronto, allá es otro cambiar suceder y el alojamiento mercado chocar
resultante en su mediana valor es abajo su base.
Este es fácilmente narración a nosotros, donación a nosotros a visual en regiones
dónde qué es el base datos, cuando el primero cambiar ocurrió,
¿Qué es y? cómo mucho es el ¿cambiar?
El segundo cambiar ocurrió y cómo mucho es el cambiar ahora.
Tú poder comparar con su anterior dos cambios.
Si tú como a prospecto al comprador de vivienda en Bostón
y estás mirando en este amable de datos,
tú desear a saber qué podría tener sucedió eso tener impactado estos tipos de cambios.
En su datos colocar, tú tener alguno lindo factores
acerca de el delito zona,
el delito tasa en eso mismo área en el mismo período de tiempo,
y el contaminación tarifas, etcétera.
Si tú mirar en nuestro antes cambiar
tú podría ver el mercado valor, cómo él es correlacionando con su factores.
En este caso, tú poder ver Hay a bien cantidad de negativo correlación
con el delito
y el negativo correlación con el industria área y también contaminación.
Y allá es a fuerte positivo correlación cual es acerca de 0.8 con este fase.
Ahora, mirar en el segundo cambiar punto 1 fase
dónde el alojamiento auge ocurrió [inaudible 00:22:46] media desplazada hacia arriba.
Tú podría ver en este tiempo marco
su delito tasa es bajo o No correlación con estos cambios.
Su contaminación es bajo de nuevo,
pero su alojamiento aún mismo fuerte positivo correlación en estos dos fases.
Si tú preguntar a mí qué quería tener sucedió este tiempo,
I quería decir tal vez el delito tiene aumentó en el área
o el contaminación tiene aumentó en el área,
semejante amable de dominante factores eso son visible ,
eso son no favorable para a futuro hogar.
Eso es yendo en a el alojamiento chocar cuando él sucedió.
Una comparación entre este fase A esta fase,
punto de cambio Para ver cómo el correlación justo cambió.
Tú poder inmediatamente decir, "Bueno, mi comparación
con el mediana mercado valor de este fase,
mi correlación con el cliente es bonito bajo,
mi alojamiento tiene muy positivo correlación,
y allá es lstat y otro factores."
Pero si tú venir a el cambiar punto 2 tiempo,
tú podría ver el delito tasa tiene aumentó de nuevo,
su contaminación tiene aumentó de nuevo,
cual resultó en el negativo lineal correlación de este cambiar.
Cuando tú mirar en su alojamiento,
cual tiene estado afirmativamente contribuyendo para su cambiar tiene cayó abajo completamente.
En este forma, este es narración tú a lote de información datos acerca de estos cambios
eso ocurrió en 1978.
También, fácil correlación datos con su factores
eso podría tener impactado estos cambios.
Enfermo repetir.
Nuestro estructura es detector, para cualquier tiempo serie datos,
nosotros primero detectar número de cambios,
si él es uno cambiar o dos cambiar o más cambios,
y entonces integrar estos cambiar agujas
en nuestro control cuadro a conseguir a mejor visualización acerca de el cambios.
Es él a significar cambio o cambio de variación, o qué es ¿acontecimiento?
Y entonces mirar en su factores eso podría tener contribuido a estos cambios
y ver qué factores a fuerte contribución para este cambiar
o débil contribución o No contribución o negativo contribución.
Ahora eso tú saber el delito tasa, su mercado valor
-el mediana mercado valor es impactado por el delito tasa,
contaminación, y el alojamiento-
Vamos mirar en a simple visualización.
Cuando tú ir aquí, tú poder ver este es a simple gráfico trama.
Soy tomando mi cambiar punto y visualizante él en a mejor forma.
Soy comparando mi mediana valor
con el nox, el contaminación valor en el mismo pueblos,
en el mismo tiempo período y el alojamiento y el delito tasa.
Tú podría ver cuando mi alojamiento mediana mercado valores aumentar
o el alojamiento en auge fase,
tú podría ver el contaminación es muy bajo y el alojamiento para vivienda tiene aumentó
y su delito tasa es en el menos posible estado.
Como a futuro comprador de vivienda,
estos son todo favorable factores para a mí,
No contaminación área, No delito área o seguro área,
y entonces Soy conseguir a más grande hogar con un conveniente número de alojamiento.
Pero Vamos ver, en este fase, cuando el alojamiento mercado se estrelló,
en el mismo tiempo, su contaminación tasa tiene aumentó.
El número de alojamiento para vivienda tiene disminuido.
Y entonces Hay un astronómicamente alto delito tasa
cual es impactando el mismo cosa.
Este es a claro visual,
pero tú aterrizado arriba en este problema o con este amable de conclusión
con el ayuda de su correlación matrices.
Correlación matriz y entonces a cambiar punto.
Su correlación matriz y entonces el cambiar punto
y entonces a mejor resolución como este.
Dejar a mí ir y espectáculo tú
cómo el JSL guion es puesta en común múltiple cambiar agujas.
Tú podría encontrar el cambiar punto datos
en su control gráficos, multivariante control gráficos.
Y de nuevo, este es a multi VARIOS control cuadro.
Tú podría usar como muchos como variables
como su multivariante control cuadro aporte parámetros.
Pero en mi caso, Soy usando mediana mercado valor,
y I conseguir a multivariante correlación y a cambiar punto.
Claramente, ver, él da a mí 373 como a número.
Cómo I soy tomando o extrayendo este 373 número
es usando este amable de JMP o JSL poder extracto cualquier de el texto caja columnas
de cualquier de su informes y entonces poner él en su datos mesa.
En este caso, I coleccionado este datos punto.
Tú podría ver el ecuación 1 sostiene el frase llamar o el texto caja llamar.
El cambiar punto aparece a ser 373.
Este uno simple código voluntad sostener o extracto eso valor de el informe.
Y entonces I llevar eso en mi columnas
en el cambiar punto 1 columna,
y I extracto el numérico valor afuera de él.
I escribió el JSL como simple como posible.
Soy muy principiante con secuencias de comandos y codificación.
Tú podría ver I usado simple fórmulas y simple métodos a Entiende esto.
Tú poder ver el cambiar punto informe es solo donación tú
uno cambiar punto valor.
Pero tú podría ver en su proceso, allá son otro cambios, también,
eso tú podría ser interesado en y nosotros desear a encontrar a ellos afuera.
Qué I hacer es una vez tú conseguir su primero valor,
tú esconder y excluir todo después su cambiar punto.
Después este 373, tú excluir todo.
Ahora estás izquierda con este fase.
Tú desear a ver qué es mi cambiar en este fase,
y el ciclo continúa.
Para ejemplo, en mi ecuación 2 de mi informe 2,
Soy tracción el texto caja frase llamado el cambiar punto.
Lo siento, este es duro a espectáculo.
Cuando tú flotar en este,
tú poder ver eso variable tiene el frase [inaudible 00:29:49].
Variable tiene el fase de el cambiar punto aparece en fila 157.
Tú llevar el valor y entonces poner él en su columna llamar,
CP Texto, algo como eso,
dónde tú podría extracto su segundo cambiar punto.
Una vez tú conseguir a datos como eso,
él es muy fácil a construir a panel como este,
dónde tú crear su control cuadro panel,
cada individual componentes, modelo- impulsado multivariante control cuadro,
y crear el panel usando el nuevo panel solicitud.
Una vez tú crear a lindo panel como este,
tú justo ir aquí y tú justo llevar todo en el guion.
Soy traspuesta abajo a mi presentación.
I esperanza el Vivienda en Boston datos ejemplo es muy claro,
porque cómo fácilmente tú poder detectar cambios en cualquier tiempo serie datos
y correlación aquellos con su aporte parámetros.
En real vida o fabricación guión,
tú quería tener varios aporte parámetros como este.
En este caso, en mi panel,
nosotros mirar en alrededor 50 aporte parámetros comparando con nuestro producción parámetros.
Nosotros también monitor el multivariante control cargar.
Tú podría ver Soy escucha múltiple CTQ juntos
en cambio de cada individual tradicional control cuadro.
Soy exportador estos valores en mi existente control cuadro
y entonces inmediatamente diagnóstico mi fallas.
Este panel, como tú poder ver, es bonito ser- explicativo,
fácil a leer, fácil a desplegar en su fabricación piso.
Técnicos incluso no cómodo con estadístico análisis,
y haciendo este amable de edificio control gráficos y todo,
ellos lo harán justo mirar en el proceso dicho eso,
"EL porque, I tener dos cambios en mi proceso,
y dejar a mí ver qué son el aporte parámetros
eso son correlacionando estos cambios y ver si I poder cambiar a ellos
o manipular a ellos entonces eso mi proceso atrás a estable estado como este.
De nuevo, el correlación coeficientes son bonito fácil a explicar a alguien
en el fabricación piso de la tienda.
Para ejemplo, a fuerte positivo correlación quería dar tú a azul número íntimamente a 1,
o a fuerte negativo correlación quería ser algo como -0,7,
pero el variación quería ser algo como este
cuando tú aumentar algo.
Con sutil poco de variación,
tú quería ver a negativo correlación allá,
y entonces a débil negativo correlación quería ser algo como este,
a lote de variación en cambio de a derecho línea como ésta.
Y entonces Hay No correlación.
El número quería ser bonito mucho cerca a 0.
Tú quería ver,
incluso si tú aumentar uno, el otro podría ser decreciente.
Él es muy fácil a explicar.
Él es muy visual en el fabricación comercio piso
a encontrar afuera estos amable de números,
mirando a ver qué aporte tiene cambió y qué aporte tiene a fuerte correlación.
Allá es un agregado prima con el cambiar punto integración.
Como tú poder ver, estos son todo numérico datos,
cual es conseguir a numérico correlación como este.
Pero el cambiar punto es narración tú cuando el falla tiene ocurrió
y cuando tú saber cuando el falla tiene ocurrió,
tú justo mirar en su datos semejante como plantilla cambiar o su carga puerto identificaciones,
y tú voluntad conseguir a correlación con su no- numérico datos [inaudible 00:34:10] .
Tú quería comenzar a discusión en su planta de fabricación.
Ey, cuando este tiempo ocurrió, I hizo este cambiar encima P.M
o el herramienta es configuración inactivo,
o I hizo a prevenir día a mantenimiento en este exacto tiempo.
Tal vez eso prevenir día a mantenimiento tiempo,
alguno asunto tiene ocurrió.
Este es donación tú a lleno imagen.
Estás mirando en montones de 50 más aporte parámetros
y fácilmente conseguir a correlación con su CTQ
y fácilmente detector el fallas.
En el mismo tiempo, tú tener no- numérico datos semejante como como este,
y tú encontrar afuera y tú relatar gustar,
qué era I haciendo cuando este cambiar o falla tiene ocurrió en mi ¿proceso?
El final llevar
es por integrando cambiar punto función a nuestro existente control gráficos.
Eran rápidamente descubrimiento fallas y diagnóstico a ellos más rápido,
ahorro millones de dólares en nuestro rápido- ritmo fabricación.
Con JSL guiones,
eran capaz a encontrar afuera allá son múltiple cambiar agujas en nuestro proceso
y integrar a ellos a nuestro control cuadro tableros de control.
Este cambiar punto y multivariante métodos poder ser usado en cualquier tiempo serie,
como I era mencionando.
Para ejemplo, cuando Soy preparante para este presentación,
I dio a pequeño colocar de nuestro mensual ahorros datos colocar a mi esposa
OMS es no familiar con estadística y control gráficos.
Al seguimiento este panel,
mi esposa fácilmente encontró allá son cambiar agujas en nuestro ahorros.
Pero en el mismo tiempo, ella hizo no como el hecho
eso cuando el panel puntiagudo afuera eso nuestro Amazonas gasto
es Bueno correlacionando para nuestro bajo ahorro meses.
Como tú poder ver, como este tiempo, este cambiar punto,
tú podría usar él en cualquier tiempo serie datos.
Tú podría encontrar afuera su cambios en su tiempo serie
y cuando el cambiar tiene ocurrió
o cuando el significativo cambiar tiene ocurrió,
y entonces tú poder correlación a su aporte parámetros.
En nuestro caso, nosotros son justo correlacionando su Amazonas gasto o llevar- afuera cenas
y varios otro factores [inaudible 00:36:18] .
Eso es bonito mucho, y I esperanza tú encontró este presentación muy útil,
y tú también aprendió cómo tú poder fácilmente encontrar múltiple cambiar agujas
a través de JSL secuencias de comandos y crear fácil paneles de control
a dónde manifestantes
a encontrar afuera fallas y fácilmente diagnosticar a ellos.
Agradecer tú.
