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複数のプロセスステップ、平均、変動性による縦断的分析

トニー・クーパー、PhD、分析コンサルタント、SAS

「生の」部品は、ランダムに後続の実験プロセス ステージに投入される可能性があります。初期値をどのように制御しますか? 実験プロセス ステージが元のバージョンよりも優れているかどうかをどのように判断しますか? 後続のステージが多数ある場合はどうなりますか? ステージが平均だけでなく変動性にも影響を与える場合はどうなりますか? 分割法分析は最適なオプションですか? 部品をランダム化できず、次のステージにすぐに投入する必要がある場合はどうなりますか? 産業界の実務家は、シューハートが導入し、デミングが普及させた因果関係の指示の特殊原因/共通原因モデルに精通しています。プロセス研究の縦断的反復測定設計クラスについては知らないかもしれません。このプレゼンテーションでは、特殊原因/共通原因の縦断的反復測定設計への適用について説明します。シューハートの原則に準拠し、ボーナスとして複合対称性を評価する非常にグラフィカルなツールを紹介します。プロセスの各ステージ後の部品で収集されたデータの例を使用して、管理図、ANOMV、および混合モデリングの相乗的な使用を示します。