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2010-12-21 13:48:45
为了满足市场和客户对持续改善的多样、永久的要求，企业需要尽量缩短产品的上市时间、并减少客户抱怨和保修风险以保护自己的品牌，力争使交付的产品和服务能够稳定地满足和超越客户的期望值。为了实现这些目标，对于很多质量改进人员而言，他们曾经的“救火队员”的形象已经远远不能适应企业发展的需要，他们需要能够尽早地确认出现的问题、锁定他们产生的根本原因并在它们对客户造成影响之前予以很好地解决。
由于我们对问题的出现、特别是新问题的出现并没有太多的经验可供参考。而“用数据说话”、“基于数据的决策”的理念已广泛深入人心。在这样的背景下，对可视化数据分析和探索性的数据分析就显得非常有用了。可视化数据分析能够帮助工程技术人员一眼就能看到数据背后隐藏的模式和其他重要信息，并能够借助可视化这一通俗的语言非常高效地在组织内部进行沟通，进而找到问题的解决方案，特别是当问题的解决需要跨部门的协作时，可视化在沟通中的优势就会非常明显。而探索性数据分析(EDA: Exploratory Data Analysis) 已是全球数据分析方法最重要的发展方向之一，它能够帮助我们在对数据和数据中反映的问题完全没有经验的时候，或者在我们自己也不清楚眼前的数据最终会反映出什么样的问题的时候，引导我们发现问题、锁定关键因素、找到解决方案。
在高级质量管理统计分析软件JMP中集成了出色的试验设计(DOE)、预测分析、交互式分析和报告等诸多功能。它还能够在组织中推广质量改进经验提供帮助，包括进行市场研究以确保以合适的价格向客户提供合适的产品、产品和过程的开发、制造、履约、质量保证和销售。基本上，在任何需要依靠数据进行决策的地方，我们都可以借助JMP软件进行分析。
测量系统分析
为了对流程进行研究，我们需要了解各测量系统的能力并量化他们所产生的变异。JMP中的变异分析平台可以对主效应、交叉、嵌套和其他数据进行研究，帮助确认测量系统的稳定性或者明确需要改进的地方。这样，工程技术人员将可以非常自信地对过程进行准确的分析。
客户之声
在当今的市场环境中，理解客户希望从产品或服务中得到什么对于企业的业务健康度来说非常关键。JMP中的“分类”平台可以非常方便地对分类响应数据进行制表和汇总，并生成简明易懂的Share charts来快速地对客户反馈进行评估。而这些反馈来源的形式可能多种多样，如调查问卷、客户抱怨或仅仅来源于一种新药的副作用等等。
帕累托图
在质量管理中，柏拉图是一种非常常用的工具。JMP中的柏拉图非常灵活，可以从频率、成本或者其他关键质量参数等多种维度对产品缺陷分析进行评估，并在此基础上通过交互地合并原因或事先定义一个合并原因的阀值来关注那些最重要的原因。质量改进人员还可以指定另外的变量来生成多种不同的柏拉图，或者直接将柏拉图转化成饼图。
统计过程控制
JMP提供了广泛的控制图来帮助用户进行过程控制，包括问题调查、对稳定性的实时监控和失控情况分析等。其控制图平台还提供了很多其他的丰富功能，如在图形中添加多维度数据的能力、相位、区组化和灵活的控制图规则等。
