JMPユーザーアルカナポーセ博士は、Applied Magnetics、Superconductor Technologies、およびJDS Uniphaseで製品/プロセス/信頼性エンジニアとして働いていたシックスシグマブラックベルトです。
以下は、自分の仕事の中でJMPをどのように使用しているかについてのPawse博士の説明です。質問やコメントを残して直接彼女に返事を送るか、直接彼女に連絡してください。 Eメール。
根本原因分析にJMPを使用する方法
製造環境では、障害の根本的な原因をすばやく見つけることが非常に重要です。根本原因の特定が遅れると、お金とリソースが無駄になる可能性があります。JMPは根本原因の調査に役立ちます。これは、さまざまな方法でデータを簡単に調べてグラフ化できるためです。この調査には、セル、パーティションプロット、および変動グラフを選択するという3つのJMP機能/手法が見つかりました。
これらのテクニックを実証するために、私はいくつかの仮想データを生成しました。この例では、Y1、Y2、およびY3は、3つのプロセスP1、P2、およびP3を使用して製造された製品のパフォーマンスパラメータです。
P1-Machine、P1-X1、P1-X2はプロセスP1のパラメータです。P2-Machine、P2-X1、P2-X2はプロセスP2のパラメータです。P3-Machine、P3-X1はプロセスP3のパラメータです。パラメータY3には15回の失敗があります（値<= 0.7）。
1。セルを選択する
JMPでは、すべての関連パラメータをグラフ化したら、グラフ上の失敗したデータ点またはテーブル内のセルを選択できます。それらはセッション内のすべてのグラフで強調表示されます。このオプションは他のソフトウェアでは利用できません。失敗を強調表示することで、さまざまなパラメーター間に相関関係があるかどうか、またはあるグラフの異常値が他のグラフの異常値でもあるかどうかをすぐに確認できます。
この例では、パラメータY1、Y2、Y3の分布をグラフ化し、パラメータY3についてすべての失敗を選択しました。これらの失敗は、Y1とY2の分布でも強調されています。これは、失敗がパラメーターY1の異常値でもあることを示しています。この種の情報は、失敗の原因についてより多くの洞察を与えることができます。
2。区画プロット
最終製品のパフォーマンスがさまざまなプロセスパラメータとその相互作用に依存している場合は、すべてのプロセスパラメータを確認して製品障害の原因を特定するのは非常に時間がかかります。パーティション分析では、このリストをいくつかのパラメータに絞り込むことができるため、これらのいくつかのパラメータを詳細に調べることができます。場合によっては、パーティション分析で根本原因を特定することもできます。
この例では、Y3パラメータが応答変数で、すべてのプロセスパラメータがXファクタフィールドに入力されています。パーティション分析の最適な分割オプションは、製品がP2プロセスのマシンBおよびP1プロセスのマシン3で処理されると、製品が失敗する（低いY3値を持つ）ことを示しています。
3。変動グラフ
変動グラフは、失敗を視覚化するのに役立ちます。このグラフは、Yと複数のXパラメータをプロットできるため、さまざまなパラメータ間の相互作用を表示するのに非常に効果的です。さらに、複数の色、記号、記号サイズを使用して、このグラフに少なくとも4つのパラメータを表示できます。
この例では、ステップP1でマシンBを使用し、ステップP2でマシン3を使用して、すべての不良品（Y3 <= 0.7）が作成されていることがグラフから簡単にわかります。さらに、さまざまなP3マシンのデータを色分けすることによって、これらの障害がステップP3で使用されたマシンに関連していないことがわかります。識別しやすいように、合格と不合格のユニットには異なる記号が使用されます。
ここに記載されているテクニック/機能は、根本原因の調査だけに限定されていません。また、プロセス最適化などの他の製造アプリケーションやマーケティングアプリケーションで使用して、ターゲット市場やクロスセルの機会を特定することもできます。
