每个制药厂都需要监控其生产设施，以防环境中可能存在的污染物。霉菌空降表面的孢子和细菌是可能毁掉一批产品的两大威胁。其他类型的工厂，例如半导体行业的工厂，则受到空气中颗粒物的威胁。这些工厂配备了专门的环境监测收集设备。每个监测设备每天会报告多次，而且每个工厂通常都有许多不同的设备。如何以有意义的方式处理所有这些数据成为一项挑战。
高效处理大量过程数据是 JMP 中过程筛选平台的特色功能，而在 JMP 19 中，该平台已能够处理环境监测产生的各种非正态数据。
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环境监测数据通常分为两类：计数数据和非负连续数据，这两种数据都不服从正态分布。对于这些类型的数据，平台会分析数据，并根据每种类型拟合几个合适的分布，最终选择最佳拟合值。对于计数数据，平台会考虑泊松分布、负二项分布和这些分布的零膨胀变异。对于非负连续数据，平台会考虑指数分布、伽马分布、威布尔分布、对数正态分布以及这四种分布的零膨胀变异。
在选择最佳拟合分布后，它会估算该分布的两个分位数，用于发出警报。行动限值通常使用 99.85% 分位数，用于指示是否需要立即采取行动。警报限值通常使用 97.5% 分位数，用于发出警告，提醒密切关注以确定问题是否需要改进。这些警报对应于控制图设计中传统的 3-sigma 和 2-sigma 限值。此外，还有针对超过警报限值的污染增加情况的测试。
可以处理历史数据以适应分布，计算分位数估计值，并设置建议的限制以存储在限制表中，以便在新数据的生产运行中使用。
例如，考虑一组模拟环境监测数据，其中包含来自几种不同类型的 86 个不同采样点的 7,740 个样本。
可滚动的汇总表按操作计数排序，显示了每个过程。最佳拟合分布是负二项分布和零膨胀负二项分布的混合。选择一个过程会显示控制图，其中包含一月下旬的行动警报。该过程中存在许多零，这解释了它为何选择零膨胀分布。行动限值设置为 16，即拟合分布的 99.85% 分位数。警报图按时间显示了六个发出警报的过程，其中两个与所选过程的时间接近，这暗示监测点之间可能存在交叉污染。
流程筛选平台可以以特别交互的模式将其报告发布到 JMP Live，单击摘要表或警报图中的流程即可调出该流程的控制图。
JMP 19 中的“过程筛选”功能尤其具有价值，其功能包括：
- 它适合多种分布，而不仅仅是 c 图中典型的泊松分布。
- 它使用行动限值和警报限值的标准语言进行环境监测。
- 它可以使用单独的行动和警报限制表，如果是这样，则计算非正常的聚苯乙烯能力指数。
- 它可以按照最感兴趣的特征（例如动作计数）对流程进行排序，从而将焦点集中在需要关注的地方。
- 单击某个过程会立即显示该过程的图表。
- 警报图按时间显示所有警报，让您可以看到多个进程在接近同一时间发出信号的模式。
- 该报告可以完全交互的形式发布到 JMP Live。
- 该平台速度非常快，几乎可以立即分析数千个流程。
