新しい列を作成して分析を実行する
このデモンストレーションでは、スクリプトの使い方を2つの例で紹介します。1つは新しい列を作成し、それらを使って分析を行います。もう1つは、ダイアログボックスを使ってカスタムレポートを生成します。セクションIのコースジャーナルで、「反応射出成形温度データ」をクリックします。タイムスタンプ列の幅を広げて、値全体を読み取れるようにします。このデータテーブルは、2つの温度を扱う製造プロセスを表しています。この例では、ISO温度に焦点を当てます。データを平滑化し、加熱サイクルの終了または開始を示す最低温度と最高温度を求め、最低温度と最高温度の両方を別々の管理図にプロットするスクリプトを実行します。データテーブルには「Run Chart」というスクリプトがありますので、緑の再生ボタンをクリックします。これらのデータにはノイズが含まれていることを示すために、両方の温度のデータを用意しました。ここではISO温度に焦点を当てます。そのため、スクリプトではまずデータを平滑化してから、温度の最小値と最大値を見つけます。ジャーナルに戻り、「Check ISO Temperature Control」というスクリプトをクリックします。ジャーナルでクリックするとすぐにスクリプトが自動的に実行されます。それでは、スクリプトの実行結果を確認しましょう。メニューから「ウィンドウ」を選択し、「成形温度データテーブル」を見つけて、スクリプトによってどのように変更されたかを確認します。追加された列はISO温度の移動平均です。これはポイントの移動平均を使用して計算されています。この列のデータを平滑化しています。次に、行間の移動平均温度の差を計算します。スクリプトは2つの行の間で符号が変化する箇所を特定し、「加熱サイクル」という列を追加します。負の値から正の値に変化している箇所は、ヒーターをオンにする最小値を示しています。そして、温度差が正から負に変化するところが最大値を示し、ヒーターをオフにします。これらの行が選択され、現在開いている別のデータテーブルに移動すると、これらの行がサブセットデータテーブルに抽出されていることがわかります。スクリプトは、バックグラウンドで実行されている管理図ビルダーを使用して分析を実行しました。これらは、加熱サイクルがオフのときとオンのときの個別の測定値と移動範囲の管理図です。対話的に実行するのはそれほど難しいことではありませんが、これらがデータベースから毎日または毎週取得するデータである場合、最小温度と最大温度を見つけて抽出し、管理図を取得するこのプロセスを自動化できれば非常に便利です。
