複雑な製造プロセスにおける問題の原因を特定するJMP 18を使用した動画は2025年7月に投稿されました。
歩留まりの低下や品質低下につながる可能性のある、多くのステップとツールを伴う複雑な製造プロセスをお持ちですか？歩留まりに関する過去のデータの分析や理解に手間取ったり、時間がかかったりしていませんか？ツールとプロセスに関する知識を将来の歩留まり向上に活かすという課題に直面していませんか？原因の特定が難しい生産遅延に直面していませんか？
このセッションでは、プロセス履歴を活用して、歩留まりの低下、製造上の問題、あるいは時間のかかる製品切り替えにつながる要因の組み合わせを迅速に特定する方法をご紹介します。以下の2つの例をご覧ください。
- 生産追跡データを調査および分析して、低い収量に関係していると思われる要因を特定します。
- プロセス内のステップまたはツール間でユニットが待機する時間を分析し、その待機時間が歩留まりとどのように関連しているかを確認します。
- 歩留まりへの影響を分析し、問題のある切り替え箇所を正確に特定します。
- 生産ライン間で異なる結果や予期しない結果が生じる原因を特定します。
- データをインタラクティブに視覚化して、プロセス アクティビティを大まかに理解します。
推奨される前提条件:
- 複雑なプロセスにおけるツールと手順を理解すること。
- ステップワイズ回帰に関する基本的な知識。
リソース
品質およびプロセスエンジニアリング複雑な製造プロセスにおける問題の原因の特定このウェビナーに基づいて、プロセス履歴エクスプローラーのいくつかの機能強化リクエストを JMP ウィッシュ リストに追加しました。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/プロセス履歴エクスプローラーの拡張機能を自動的に追加/idi-p/888514#M7550
複雑な製造プロセスにおける問題の原因の特定@Vball247さん、ありがとうございます！
複雑な製造プロセスにおける問題の原因の特定参加者の皆様、JMP ユーザー コミュニティのメンバーの皆様、こんにちは!
このウェビナー（2025 年 7 月に開催）で出されたいくつかの質問について、引き続き回答したいと思います。
- 結果変数にカテゴリ変数ではなく連続変数を使用すると何が起こるのかと誰かが尋ねました。
- プラットフォームは連続変数をサポートする可能性がありますが、現在の実装と例はカテゴリ変数用に設計されています。
- このツールで標準偏差を調べて、変動の原因を調べることはできますか？それとも、そのためにはツール自体が存在しないのでしょうか？
- プラットフォームの現在の設計/機能を考慮すると、分析には平均値のみを検討することをお勧めします。
- データテーブルが 1 つしかない場合はどうなりますか? ドキュメントには 2 つのテーブルが必要であると記載されています。
- サポート ドキュメントに記載されているように、このプラットフォームは 2 つのテーブルで使用するように明示的に設計されています。
サポート ドキュメントのさらなる例や統計の詳細に関する追加のリクエストが収集され、検討のために開発チームに渡されました。
-JMPテクニカルサポート
