JMP用戶 Archana Pawse博士 ，是一家六西格瑪黑帶，曾在Applied Magnetics，Superconductor Technologies和JDS Uniphase擔任產品/工藝/可靠性工程師。
以下是Pawse博士關於她如何在她的工作中使用JMP的描述，她希望與其他人分享。隨意留下問題或評論，以便她直接回复或聯繫她電子郵件。
我如何使用JMP進行根本原因分析
在製造環境中，快速找到故障的根本原因非常關鍵。確定根本原因的延遲可能導致資金和資源的浪費。JMP對於根本原因調查非常有用，因為您可以通過多種方式輕鬆地探索和繪製數據。我發現了三種JMP特徵/技術 - 選擇單元格，分區圖和變異圖 - 在本次調查中非常有用。
為了演示這些技術，我已經生成了一些假設數據。在該示例中，Y1，Y2和Y3是使用三個過程P1，P2和P3產生的產品的性能參數。
P1-Machine，P1-X1和P1-X2是過程P1的參數。P2-Machine，P2-X1，P2-X2是過程P2的參數。P3-Machine，P3-X1是過程P3的參數。參數Y3有15次失敗（值<= 0.7）。
1。選擇細胞
在JMP中，一旦繪製了所有相關參數，就可以選擇圖表中的失敗數據點或表格中的單元格，並在會話中的所有圖形上突出顯示它們。某些其他軟件不提供此選項。通過突出顯示失敗，您可以立即查看各個參數之間是否存在任何關聯，或者一個圖上的異常值是否也是其他圖形上的異常值。
在這個例子中，我繪製了參數Y1，Y2和Y3的分佈圖，並且我選擇了參數Y3的所有失敗。這些故障也在Y1和Y2的分佈上突出顯示，這表明故障也是參數Y1的異常值。這種信息可以更深入地了解失敗的原因。
2。分區圖
如果您的最終產品性能取決於各種工藝參數及其相互作用，那麼查看所有工藝參數以查找產品故障原因非常耗時。分區分析可以將此列表縮小到幾個參數，因此您可以詳細研究這些參數。在某些情況下，分區分析甚至可以確定根本原因。
在此示例中，Y3參數是響應變量，並且所有過程參數都輸入到X因子字段中。分區分析中的最佳分割選項顯示，當在P2過程中的機器B和P1過程中的機器3中處理時，產品失敗（具有低Y3值）。
3。可變性圖表
可變性圖表可用於可視化故障。此圖表在顯示各種參數之間的交互時非常有效，因為您可以繪製Y與多個X參數。此外，通過使用多種顏色，符號，符號大小，您可以在此圖表上顯示至少四個參數。
在該示例中，從圖中很容易看出，所有失敗的產品（Y3 <= 0.7）是在步驟P1使用機器B而在步驟P2使用機器3。此外，通過對不同P3機器的數據進行顏色編碼，您可以看到這些故障與步驟P3中使用的機器無關。對於通過和失敗的單元使用不同的符號以便於識別。
這裡描述的技術/特徵不僅限於根本原因調查。它們還可用於其他製造應用，如流程優化以及營銷應用程序，以識別目標市場或交叉銷售機會。
