多元分析克服注塑成型的複雜性David Calder 麥格納國際六西格瑪黑帶大師
Wayne J. Levin，Predictum Inc. 總裁
多年來，汽車外部零件變得越來越複雜，體積也越來越大，但成型週期卻越來越短。設計的轉變和具有挑戰性的製造需求推動了工具設計、熱流道設計、材料配方和成型機功能的變化。面對這些日益嚴峻的挑戰，我們不得不問自己，傳統的單變量品質控制方法是否仍然有效。簡短的回答是「否」。本簡報展示了多元分析如何從大量複雜資料中提取相關資訊。然後它能夠識別多個過程變數之間存在的相關結構和關係並以可視化的方式呈現。我們將提出一個比較單變量和多變量方法的項目。這些方法有望減少對主觀視覺檢查的依賴，並使無人駕駛製造更加可行。
