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我的儀表沒有達到應有的水平——它的錯誤會造成損失嗎？多少錢？ (2023-EU-30MP-1277)

所有儀表都有誤差。它們可能很小，也可能很大，但它們始終存在。無論大小，誤差都會導致量具出現 1 類和 2 類錯誤（透過不良零件或未通過好零件）。對於接近規格限制的零件，出錯的可能性更高。這些錯誤花了真金白銀！但我們要如何量化這些成本呢？本文以 2022 年 JMP Americas Discovery 論文 (2022-US-30MP-1123) 中顯示的結果為基礎，該論文討論瞭如何量化儀表性能以及如何設置“信息製造規範”（或防護帶）以提高儀表在分離好的部分和壞的部分。在本文中，我們擴展了學習和腳本功能，討論如何將量規特徵與單獨通過故障零件、拒絕合格零件和預測產量的成本結合起來。這可以深入了解風險分析，例如，我應該預算多少來解決儀表誤差，是否（或多少錢）用於改進我們的儀表等。

你好， 我是 傑瑞 魚。 我是 a 支援 工程師 和 傑普, 幫助 顧客 在 這 中央 部分 的 這 團結的 國家。 今天的 演講 是 有權 我的 測量 不是 作為 好的 作為 它 可以 是- 將要 它是 錯誤 成本 我們 錢 和 如何 很多？

我是 賈森 維金斯, 也 a 進階的 系統 工程師， 和 I 支援 半導體 使用者 在 這 西 團結的 國家。 這 演講 是 a 跟隨 在 到 一 我們 做過 為了 發現 美洲 在 2022 年。 在 我們的 第一的 講話， 我們 介紹 這 概念 那 測量 系統 是 不可缺少的 到 我們的 企業。 在 事實， 我們 有 許多 測量 系統 我們 相互影響 和 在 我們的 日常的 生活。 沿著 和 那 主意， 我們 介紹 這 概念 那 測量 系統 或者 測量 變化 能 影響 決定 在 真實的 世界 檢查 情況。 我們 介紹 測量 表現 曲線 作為 a 方式 的 視覺化 測量 變化 和相對的 到 規格 限制。 在 這 講話， 出色地 延長 那 和 探索 這 成本 聯繫 和 測量 變化 透過 a 樂趣 角色 玩 對話 之間 a 品質 主管 的 一個 汽車 製造業 植物， 那會 是 傑瑞， 和 患病的 是 表演 作為 a 品質 顧問。 到 踢 事物 離開， 患病的 得到 在 a 快的 團隊 稱呼 和 傑瑞. 你好， 傑瑞.

你好， 傑森. 如何 是 你 正在做？

我是 正在做 漂亮的 好的。 謝謝 為了 開支 a 很少 分分鐘 和 我。 作為 a 品質 顧問， I 幫助 品質 利害關係人 喜歡 你自己 理解 和 提升 流程。 現在， I 更喜歡 使用 聯合管理計劃 作為 它是 a 一般的 目的， 簡單的 到 使用 數據 分析 包裹 那 有 許多 品質 和 過程 控制 特徵。 聯合管理計劃 使 快的 工作 的 這 分析 部分 的 過程 改進， 所以 更多的 時間 能 是 投入的 到 實際上 改善 這 過程。

出色地， 它 是 好的 到 見面 你， 傑森. 只是 到 讓 你 知道， 儘管， 我們 已經 有 軟體 在 地方 為了 我們的 內部的 品質 節目， 所以 我是 不是 真的 當然 什麼 你的 軟體 能 做 那 我們 不能 已經 做。 能 我們 製作 這 快的？

I 理解 完全地， 傑瑞. 患病的 嘗試 到 製作 這 最多 的 你的 時間 今天。 第一的， 能 你 告訴 我 a 小的 位元 關於 你的 公司 和 你的 品質 程式?

當然， 快樂的 到。 艾克梅 馬達 有 建成 a 名聲 和 我們的 顧客 的 製造業 這 最高 品質 汽車。 是 總是 擔心的 和 品質. 我們 有 各種各樣的 儀表 那 我們 使用 到 確保 我們的 品質 停留 高的。 我們已經 到過 正在做 這 為了 年， 和 坦白說， 我們 思考 是 漂亮的 好的 在 它。

我是 熟悉的w 伊思 艾克梅 馬達 和 你的 高的 品質 名聲。 我的 諮詢 團隊 和 I 有 最近 到過 在職的 和 製造業 公司 喜歡 你的 到 進步 這 使用 和 效力 的 測量 研究。 測量 系統 分析， 其他 方式 的 說 那。 一 的 這 事物 我們 尋找 到 理解 是 這 貨幣 成本 聯繫 和 這 儀表 用過的 到 措施 過程 品質 特徵 在 你的 製造業 植物。 有 你 量化的 如何 很多 任何 的 你的 儀表 是 成本核算 你的 商業？

我是 不是 當然 什麼 你 意思是。

出色地， 儀表 是 不是 完美的。 他們 製作 錯誤。 有時 他們會 丟 離開 好的 部分 和 有時 他們會 經過 壞的 部分。 除非 你 有 a 完美的 測量 和 真的 不 一 有 這些， 這些 錯誤 是 不可避免的。

I 認為 所以， 但 我們已經 完畢 測量 研究 那 說 我們的 儀表 是 好的。 出色地， 一些 的 他們 是 實際上 分類 作為 足夠的 經過 這 人工智慧 股份公司 指導方針。 沒有 那 意思是 是 好的 到 使用 他們？

出色地， 可能， 但 那裡 是 a 很多 更多的 到 這 故事 比 只是 使用 好的， 足夠的， 和 貧窮的 人工智慧 股份公司 測量 評估 標準。 為了 例子， 有 你 見過 a 測量 表現 曲線？

I 不能 說 那 I 有。 不。

現在， 這 是 什麼 一 看起來 喜歡。 這 X 軸 節目 這 真的 部分 價值觀 和 這 降低 和 上 規格 限制 是 顯示 和 這些 線。 這 Y 軸 節目 這 可能性 的 透過 a 部分。 如果 你 有 a 部分 那 是 確實 好的 但 非常 關閉 到 這 降低 規格 限制， 有 幾乎 a 50 % 機會 這 測量 將要 推薦 那 你 丟 它 離開。 那是 一 方式 的 思維 關於 它。 但 也, 有 幾乎 a 50 % 機會 那 你 將要 接受 a 部分 那 是 確實 壞的 和 靠近 這 降低 規格

非常 有趣的。 什麼 發生 如果 我們 可以 改變 這 變化 的 這 測量 然後？

出色地， 這 形狀 的 這 曲線 確實 取決於 在 如何 好的 你的 測量 是。 讓我們 玩 和 這 只是 a 小的 位元. 什麼 如果 我們 可以 減少 這 變化 經過 a 因素 的 10？ 製作 a 快的 改變 這裡 和 重新繪製 我們的 測量 表現 曲線。 如果 這 是 可能的， 我們 將要 正確地 接受 或者 拒絕 更多的 的 這 部分。 是 移動 從 不正確 到 正確的 什麼時候 我們 做 這。 讓 我 休息 從 這 角色 玩 為了 只是 a 片刻。 這 測量 表現 曲線 I 是 顯示 是 一個 添加 在 那 我們 製成 為了 我們的 2022年 發現 美洲 推介會。 這 添加 在 是 可用的 在 這 社區。 後退 到 你， 傑瑞.

那 是 真的 一個 有趣的 圖表， 傑森. I 不 思考 我們 做 任何事物 喜歡 那。 什麼 你是 說 是 那 這 測量 錯誤 污染 這 測量， 但 全部 I 有 是 這 不完善 測量。 你的 測量 表現 曲線 是 繪製的 相對 真的 部分 價值觀。 I 希望 I 知道 那些 真的 部分 價值觀， 然後 I 可以 知道 確切地 哪個 部分 到 保持 和 哪個 到 丟 離開。 是 那裡 a 方式 I 能 知道 這 真的 部分 價值？

我們 可以 知道 那 直接地 如果 我們 有 那 曾經 難以捉摸的 完美的 測量， 哪個 我們 不。 我們 真的 不能 曾經 得到 到 這 等級 的 會心 這 真的 價值 的 一個 個人 部分， 但 我們 能 估計 這 真的 部分 分配 給定 我們的 知識 的 這 測量 特徵 和 這 測量的 部分 分配。

如何 會 你 做 那？

出色地， 如果 我們 認為 那 測量 錯誤 是 通常情況下 分散式， 和 為了 這 片刻， 讓我們 忽略 任何 偏見 或者 線性度 問題 那 你 可能 有， 和 那 我們 有 這 測量的 部分 分配。 如果 我們 有 那， 我們 能 後退 出去 這 變異數 的 這 真的 部分 分配 使用 a 簡單的 方程式。 那 簡單的 方程式 是 只是 這 不同之處 之間 這 測量的 部分 變異數 和 這 測量 方差。 這 陰謀 在 這 正確的 是 顯示 為了 a 情況 在哪裡 這 測量的 變異數 是 25、 這 測量 變異數 是 16、 和 如果 我們 減去 那些 二， 這 真的 部分 變異數 是 九。 是 開始 到 得到 這 參數 為了 那 分配 因為 我們 知道 這 結果 的 我們的 測量 學習 和 我們 理解 這 變異數 聯繫 和 我們的 測量。

現在， 我們 會， 從 這， 建造 a 普通的 分配 那 居中 在 這 測量的 分配 意思是 和 這 新的 標準 偏差。 A 獲得， 這 結果 的 哪個 是 去 到 看 喜歡 這 陰謀 在 這 正確的。 在 這 陰謀， 這 藍色的 酒吧 代表 你的 測量的 部分 分配。 這 地區 多於 和 以下 這 規格 是 是 陰影的 在 粉紅色的。 注意 那 這 測量的 部分 分配 是 很多 更寬 比 這 真的 部分 分配。 這 測量的 分配 是 什麼 你 得到 什麼時候 你 跑步 這 真的 部分 分配 透過 你的 不完善 測量。

好的， 那 使 感覺， 在 至少 a 簡單的 案件。 如何 做 你 涉及 這 到 什麼 它是 成本核算 我的 公司？

出色地， 我們 能 使用 這 資訊 在 a 數位 模擬 到 表徵 這 錯誤 那 我們的 測量 是 去 到 製作。 什麼時候 我們 做 那， 我們 能 產生 a 部分 檢查 桌子 喜歡 這。

讓 我 學習 這 桌子 為了 a 分鐘。 我的 眼睛 是 立即地 繪製的 到 這 中心， 這 綠色的 盒子 那 說 95.4 %。 是 I 口譯 這 正確的？ 95.4 % 的 我的 全部的 生產 是 確實 好的 和 是 船運 它。

正確的。

那是 a 好的 事物。 現在， 尋找 在 這 第一的 和 最後的 列， 如果 I 添加 18 和 25、 讓我們 看， 那是 關於 0.043 % 的 我的 生產 部分 是 確實 低的 部分。 A 其他 0.041 % 在 這 最後的 柱子 是 確實 高的。 這 是 壞的。 它 說 我的 過程 是 製作 壞的 部分 那 必須 是 拋出 離開 或者 返工了。 I 看 其他 問題。 如果 I 看 在 那 中心 柱子 和 I 添加 那些 全部 一起， I 得到 99.9 % 的 我的 生產 部分 那 確實 是 好的。 它 說 那 這 測量 是 識別 2.3 % 的 那些 作為 也 低的 和 2.3 % 是 也 高的 作為 出色地。 現在， 這 顧客 不 關心 關於 那。 他們是 仍然 得到 好的 零件，b 出去 I 當然 做。 我是 製作 好的 產品 和 我是 投擲 它 離開。 最差 然而， 看 在 那 中心 排， 那些 紅色的 正方形。 有 其他 0.036, 18 和 18、 的 確實 壞的 部分， 部分 那 是 也 低的 或者 也 高的 那 是 存在 公認 經過 這 測量 測量。 這 是 嚴肅的。 I 做 不是 想 到 船 壞的 部分 到 我的 顧客 如果 I 能 幫助 它。

那是 正確的。 這 是 涼爽的。 你是 開始 到 看 這 成本 的 擁有 一個 不完善 測量。

這 是 真的 有趣的。 它 節目 那 如果 I 不 做 某物 關於 我的 不完善 測量， 患病的 風險 接受 壞的 部分 和 投擲 離開 好的 部分， 兩個都 的 哪個 是 壞的 為了 我的 商業。 在 這 其他 手， I 思考 我們已經 得到 a 方式 到 處理 這， 傑森.

好的， 什麼是 那， 傑瑞？

出色地， 我們 使用 某物 被稱為 警衛 樂隊。 這些 是 我們的 樂團 那 是 放 裡面 這 規格 限制。 如果 我們 放 他們 遠的 足夠的 裡面 這 規格 限制， 我們 能 減少 和 本質上 排除 船運 壞的 部分。 沒有 那 使固定 在 至少 部分 的 我們的 問題？

在 至少， 警衛 樂團 是 確實 a 好的 方式 到 減少 這 百分比 的 壞的 部分 那 製作 它 透過 你的 檢查 過程。 A 很多 的 公司 使用 他們。 有 你 經過考慮的 這 事實 那 改善 品質 使用 警衛 樂團 來了 在 這 費用 的 投擲 離開 好的 部分？

誠實地， 那 有 發生 到 我們， 但 我們 沒有 嘗試過 到 量化 那 損害。

出色地， 讓我們 延長 這 例子 出去 a 小的 位元 更多的 和 讓我們 只是 認為 那 我們 帶來 那些 規格 在 經過 一 單元 的 措施。 出色地 稱呼 這些 警衛 樂團 限制。 我們的 降低 警衛 樂團 限制 會 是 41 和 我們的 上 警衛 樂團 限制 會 是 59. 是 去 到 使用 這 作為 我們的 檢查 篩選 價值觀 反而 的 這 原來的 上 和 降低 規格。 現在， 我們 能 做 這 相同的 數值 模擬 和 更新 這 結果。 讓我們 只是 拿 a 看 在 這 差異 之間 這 表。 能 你 看 如何 這 百分比 有 改變了？

我們 去了 從 船運 大致 0.04 % 的 部分 那 是 確實 壞的 到 僅有的 船運 0.03 % 的 壞的 部分。 那 看起來 成功的。 或許 我們 可以 甚至 擠 我們的 警衛 樂團 在 更遠 和 提升 那。 尤其 給定 我們的 高的 生產 體積。 是 說 真實的 公鹿隊 這裡。

它 是。 也 注意 如何 許多 確實 好的 部分 是 現在 存在 篩選的 出去。 每一個 時間 你 螢幕 出去 和 丟 離開 好的 部分， 它 是 成本核算 你的 公司 錢。

出色地， 你是 正確的 關於 那， 傑森. 是 那裡 a 方式 到 看 在 這 金錢上？ 什麼 如果 我們 認為 那 a 壞的 部分 在 這 模擬 結果 在 a 壞的 車？ 能 我們 輸入 這 成本 的 報廢 這 車 和 看 如何 那 影響 這 底部 線？

絕對地， 我們 能 做 那。 患病的 需要 到 得到 a 小的 資訊 從 你， 儘管。 第一的， 如何 很多 做 它 成本 到 製作 這 車？

是的， 讓我們 說 為了 這 清酒 的 這 示範， 35,000 美元。

好的， 偉大的。 那 方法 為了 每個 被拒絕 車， 它 成本 你的 公司 35,000 美元。 你 可能 生產 在 返工 成本 這裡， 但 讓我們 說， 為了 例子， 我們 只是 丟 這 車 離開。 現在 我們 需要 生產 數量。

I 不 知道。 讓我們 只是 選擇 a 百萬 汽車。

好的， 偉大的。 現在， 如何 很多 做 你 收費 為了 a 確實 好的 車 那 使 它 到 a 經銷權？

這 經銷店 買... 讓我們 只是 說 他們 買 這些 汽車 從 我們 為了 40,000 美元。

好的。 如果 I 理解 這 正確的， 你的 利潤 每 車 是 那 40K 減 這 35 K 和 你的 利潤 有 到過 5,000 美元 每 車。

正確的。

最後的 事物， 做 你 知道 這 成本 聯繫 和 賣 a 壞的 車？

那是 a 小的 更強硬。 那裡 是 這 明顯的 成本 的 修理 到 這 壞的 車 或者 潛在的 成本 的 返回。 那些 是 相對地 簡單的 到 計算， 但 有 也 損害 到 我們的 名聲。 我們的 顧客 要求 品質, 和 如果 我們 開始 推桿 壞的 產品 出去 這 門， 它 能 迅速地 得到 出去 的 手 和 結果 在 遺失的 未來 銷售量。 那是 a 很多 更多的 難的 到 計算。 I 知道 你 需要 這 數字。 為了 這 清酒 的 爭論， 讓我們 只是 說 那 總計 到 50,000 美元 每 壞的 車 那 使 它 出去 進入 這 市場。

出色的。 讓我們 拿 a 看 在 這 利潤 和 損失。 相同的 模擬。 只是 審查， 製作 當然 那 是 尋找 在 這 正確的 價值觀。 你 告訴 我 那 製造業 成本 每 車 是 35,000 美元。 你 然後 賣 那 到 a 經銷商 為了 40,000 美元。 我們的 利潤 是 5,000 美元。 成本 的 賣 a 壞的 車 是 50,000 美元。 是 去 到 看 在 這 穿過 a 1 百萬 車 生產 跑步。 我有嗎 捕獲e 一切， 正確的？

I 思考 那 看起來 好的。

全部 正確的。 如果 我們 看 在 這 網 利潤 和 損失， 你 站立 到 製作 關於 第346章 十億 從 這 1 百萬 汽車 你 製作。

那 聲音 好的。

不是 壞的。 這 全部的 利潤 從 這 確實 好的 汽車 那 是 已出貨 是 關於 第371章 十億。 這 損失 到期的 到 製作 確實 壞的 汽車 那 是 捕捉 在 你的 檢查 是 199 百萬， 哪個 是 這 和 的 98 百萬 加 101 百萬。

好的。

這 法律... 我讓 你 消化 為了 a 第二？

是的， 我是 下列的。

好的。 這 法律 到期的 到 船運 確實 壞的 汽車、 這 是 這 一 你 是 真的 擔心的 關於， 是 137 百萬， 哪個 是 68 百萬 加 69 百萬。 最後， 這 損失 從 報廢 確實 好的 汽車、 這 是 什麼是 成本核算 你的 商業， 是 25 美元 十億。 那是 相當 a 很多。 那是 這 和 的 12.4 美元 百萬 和 12.4 百萬。

那是 迷人 和 也 a 小的 沉悶 那 是 失去 那 很多 錢。 如果 你 改變 事物， 讓我們 說 你 改變 這 警衛 樂團 設定, 將要 這 全部的 網 利潤 改變？

那是 正確的。 那是 確實 真的。 你 可以 看 那 改變。

在 那 案件， 然後 可以 那裡 是 一個 最佳？ I 能 想像 擴大 這 警衛 樂團 或者 縮小 他們 和 尋找 在 網路 利潤， 會 那裡 是 一個 最佳 為了 那 網 利潤 尖峰 出去？

是的， 你 能 確實 探索 那 貿易- 離開 在 a 很多 的 不同的 方式。 你 可以 回答 問題 喜歡， 如何 會 改善 我的 測量 經過 a 因素 的 10、 喜歡 我們 顯示 和 這 測量 表現 曲線， 提升 我的 獲利能力？ 或者 如何 很多 能 I 買得起 到 花費 在 定影 或者 替換 a 測量？ 如果 我們 知道 什麼 這 成本 到 這 公司 是 為了 我們的 測量 系統， 然後 我們 能 證明合法 這 成本 的 定影 或者 替換 測量。 也, 只是 到 你的 觀點， 什麼 如果 I 調整過的 我的 警衛 樂隊？ 我們 能 確實 回答 那 問題。 A 其他 常見的 一 是 什麼 如果 I 提升 我的 過程 能力？ I 只是 收緊 這 變化 在 我的 過程， 什麼 做 那 做 到 我的 利潤 和 損失？

I 可以 貿易 那 離開 反對 這 成本 的 改善 那 過程 能力。 有趣的。 出色地， I 必須 說， 傑森， 我是 印象深刻。 這 有 到過 a 好的 使用 的 時間， 但 I 思考 I 欠 它 到 我的 公司 到 渾 這 水域 只是 a 小的 位元. 這 是 全部 偉大的 為了 普通的 分佈 和 簡單的 測量 錯誤 和 那些 種類 的 事物。 那些 計算 那 你已經 顯示 是 簡單的。 但 什麼 如果 I 有 測量 線性度 或者 偏見 問題？ 或者 什麼 如果 I 有 a 傾斜的 分配， 哪個 是 真的 漂亮的 典型的 在 我的 公司。 我們 很少 跑步 進入 這 好的 鐘 形狀 曲線。 得到 a 真的 部分 分配 出去 的 這 測量的 部分 分配 變成 a 很多 更多的 難的 比 只是 使用 那 簡單的 公式 你 顯示 早些時候。 能 你 甚至 能 做 那？

絕對地。 我們 是 寫作 一個 添加- 在 那 將要 製作 你 有能力的 到 定義 這 形狀 的 任何 測量的 部分 分配。 W e 能 做 這 相同的 鍛鍊 和 測量的 部分 分佈 那 是 普通的 或者 紀錄- 普通的， 制服， 威布爾， 或者 甚至 a 風俗 分配。 它是 一個 添加- 在 是 在職的 在。 它是 a 工作 在 進步。

全部 正確的， 那是 極好的。 我是 準備好 到 買 在。 什麼時候 將要 那 是 可用的？

我們 有 這 基礎知識 的 這 添加 在 工作過 出去， 但 我們 需要 一些 時間 到 製作 它 更多的 使用者 友好的。 出色地 是 在職的 在 那 在 這 未來 很少 幾個月。 大概 前 年中， 出色地 有 那 包裹著 向上。 什麼時候 它是 完畢， 出色地 郵政 它 在 這 聯合管理計劃 網站 在 我們的 社群 文件 交換。

A 很少 幾個月， 真的嗎？ 患病的 忘記 全部 這 經過 然後。

那是 好的。 我們 認出 那。 一次 我們的 廣告 在 是 準備好 為了 主要的 時間， 出色地 宣告 a 系列 的 打開 到 這 民眾 研討會 在哪裡 我們 將要 去 進入 細節 關於 什麼 你已經 見過 這裡， 作為 出色地 作為 其他 方面 喜歡 有關 這些 概念 到 唐納 惠勒的 電磁脈衝 方法論， 哪個 是 其他 性格 在 這 測量 系統 分析 平台 在 JMP。 這是 a 快的 窺視 在 這 主題 為了 這 向上 和 未來 會談。

出色地 花費 更多的 時間 闡述 在 如何 測量 研究 那 是 使用 這 人工智慧 股份公司 分類 那 我們 談過 關於 早些時候， 出色地 演講 關於 如何 那 能 帶領 到 不切實際 測量 評估。 出色地 也 探索 如何 惠勒的 評估中 這 測量 過程， 這 電磁脈衝 方法， 能 提供 我們 更多的 實際的 測量 分類。 是 去 到 展示 這 問題 和 在 和 展示 這 解決方案 使用 惠勒的 方法。 出色地 也 展示 如何 電磁脈衝 方法 能 建議 我們 在 如何 到 使用 我們的 測量。 如何 做 我們 使用 它 在 這 生產 過程？ 一 例子 那 出色地 是 覆蓋 是 客觀地 環境 警衛 彎曲。 這 其餘的 主題， 嘿， 出色地 花費 a 小的 位元 更多的 時間 口譯 測量 表現 曲線， 演講 關於 如何 到 混合 表現 和 部分 變化 到 決定 成本 聯繫 和 不完善 儀表。

真的嗎， 那 是 什麼 是 說 關於 今天， 但 我們 感覺 喜歡 我們 需要 到 延長 那 a 小的 位元 所以 那 我們 全部 理解 如何 那 作品。 最終的 二 主題， 如何 能 惠勒的 計算 是 因式分解 進入 這 測量 成本 對話， 和 如何 到 理解 測量 成本， 再次， 到 這 觀點 的 非 普通的 部分 分佈。

那是 完美的。 能 你 製作 當然 那 我是 在 那 邀請函 列表？ I 想 到 製作 當然 那 每個人 在 我的 品質 部門 參加 你的 研討會。

當然 事物， 傑瑞. 任何事物 別的 I 能 做 為了 你 今天？

是的。 得到 後退 到 工作 在 那 廣告- 在。 這 早點 它是 可用的， 這 更好的。

將要 做。全部 正確的， 這 結論 我們的 推介會。 患病的 說 那 作為 我們 是 正在做 研究 為了 這 講話， 我們 裸露 許多 概念 那 是 重要的 到 理解 如何 到 使用 測量 系統。 我們 感覺 像一個 的 這些 概念 應得 更多的 時間 比 我們 有 在 我們的 演講 今天。 我們 看 向前 到 繼續 這 對話 和 你 在 這 未來 幾個月。 任何 關閉 想法， 賈裡？

只是 那 如果 你已經 種類 夥計們 那 是 出席 今天， 如果 你是 有興趣的 在 出席 那些 即將到來 研討會， 請 讓 你的 當地的 聯合管理計劃 支援 人 知道 或者 你的 支援 團隊 知道， 和 他們會 製作 當然 那 你是 包括 在 那 邀請函 列表。

出色的。 和 那， 感謝 你， 每個人， 為了 參加。

謝謝， 全部。

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