Desde que me gradué en ingeniería a fines de la década de 1980, las cosas han cambiado dramáticamente en el mundo de la calidad. La estrategia Six Sigma se desarrolló en 1986, con la Gestión de la Calidad Total (TQM) en su infancia a principios de la década. En los años intermedios, los ingenieros se vieron inundados por una avalancha de datos recopilados a partir de equipos cada vez más complejos y sensibles, a la vez que se vieron desafiados continuamente por las crecientes expectativas de los clientes. Es cada vez más importante que los ingenieros tengan el software adecuado para calibrar el equipo y recopilar y analizar datos de una manera rápida, eficiente y coherente. Y es por estas razones que JMP Con su entorno de apuntar y hacer clic, es cada vez más el software de elección para analizar datos de calidad.
Estamos llevando a cabo un seminario sobre 3 de julio en Marlow en el Reino Unido. que muestra cómo se puede utilizar JMP para analizar datos en una variedad de situaciones de fabricación para:
Solucionar problemas de calidad.Mejorar el rendimiento de fabricación.Mejora la capacidad de tu sistema de medición.Control de procesos complejos de fabricación.Si estas son preocupaciones para ti, entonces por qué no registro y únete a nosotros por el día?
Seguiremos este seminario con uno sobre un tema relacionado: diseño de experimentos. Dos líderes de pensamiento global, Bradley Jones y Peter Goos, liderará el evento, que tendrá lugar el 19 de septiembre.
Mike Clayton escribió:
Ahora que la mayoría de la fabricación se ha vuelto altamente automatizada, JMP se ha convertido en una herramienta de visualización fuera de línea muy popular para datos basados en sensores de máquinas, datos SPC basados en medidores, pruebas eléctricas u otros datos de productos, así como las interacciones con las muchas herramientas, emparejadas o no, que conforman el flujo completo y conducen al comportamiento del producto final (rendimiento y capacidad de parámetros clave). Es bueno ver un seminario centrado en la fabricación, cuando la mayoría de la gente de big data está jugando con las redes sociales y los datos gubernamentales o de salud,
