Akira Hososhima, CEO von Torin Consulting
Die Partitionsanalyse ist äußerst effektiv bei der Analyse von Produktionsleistungsdaten, um die Ursache von Fehlern zu ermitteln. Der Aufteilungsbericht unterteilt den Bereich, in dem gute und fehlerhafte Produkte vorkommen, und der entsprechende Blattbericht zeigt die Anzahl (Rate) fehlerhafter Produkte (guter Produkte), die im variablen Bereich vorkommen, sodass die Bedingungen für das Auftreten fehlerhafter Produkte klar verstanden werden können. Die Ergebnisse dieser Analyse sind auch für Personen ohne Statistikkenntnisse verständlich, sodass sie Kunden und Schlüsselpersonal leicht erklärt werden können. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Wechselwirkungen aufgedeckt werden können, ohne dass Interaktionsterme bewusst in das Modell eingebaut werden müssen, wie dies bei der Regressionsanalyse der Fall ist. Natürlich ist die Partitionsanalyse kein Allheilmittel. Manchmal sind Wechselwirkungen nicht eindeutig zu erkennen. Dabei geht es nicht nur um die Analyse der Fehlerursachen, sondern auch darum, Profilunterschiede mithilfe mehrerer Analysemethoden zu vergleichen und die Gültigkeit des Modells aus technischer Sicht zu prüfen. Die Prognose der Marktrendite kann ein kritisches Thema sein, das direkte Auswirkungen auf das Management hat, und die Leistungsfähigkeit der Zuverlässigkeitsprognose von JMP ist bemerkenswert. Das AICc-Kriterium wird vorgestellt und das optimale Modell ermittelt, sodass Vorhersagen ohne Wunschdenken getroffen werden können. Insbesondere Teilausfallmodelle sind nützlich, da sie häufig den tatsächlichen Bedingungen entsprechen.
