使用 JMP 解决质量问题：故障分析和可靠性预测案例研究Torin Consulting 首席执行官 Akira Hososhima
在分析生产性能数据以确定缺陷原因时，分区分析非常有效。分区报表将良品、不良品发生的范围分层，对应的叶子报表则揭示该变量范围内不良品（良品）发生的数量（率），从而可以一目了然地了解不良品发生的情况。即使没有统计知识的人也可以理解这种分析的结果，从而可以轻松地向客户和关键人员解释结果。另一个优点是，可以揭示相互作用，而不必像回归分析那样有意识地将交互项合并到模型中。当然，分区分析并不是万能的。有时无法清楚地识别相互作用。不仅限于缺陷原因分析，重要的是使用多种分析方法比较轮廓差异并从技术角度检查模型的有效性。市场回报预测可能是直接影响管理的关键问题，而JMP的可靠性预测能力非常强大。提出 AICc 标准并确定最佳模型，从而无需带着一厢情愿的偏见进行预测。特别是部分故障模型很有用，因为它们通常适合实际情况。
