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数据分析软件 | JMP
在质量管理中，六标准差 DMAIC 分析方法中的 Control（控制）阶段旨在对制程进行严密监控，以确保产品品质稳定达标。
在监控质量流程的过程中，你是否面临过以下挑战？
产品不良率居高不下？
数据分析耗时费力？
无法快速定位问题根源？
重复性分析工作占用大量时间？
随着技术的进步，JMP 结合了交互式可视化数据分析和强大的自动侦测与监控功能，帮助企业实时掌握制程状况，及早发现潜在问题，从而更有效地维持和提高产品品质。
让我们以两个案例来讲解：
案例一：侦测不良晶圆
以半导体行业为例，晶圆生产过程中，不良品的识别和分类是一项复杂且至关重要的任务。
传统做法：工程师手动筛选和检查大量制程数据，通过各种测试结果来找出潜在问题。
结果：不仅耗时，而且容易因人工误差导致问题被忽略或延误处理，进而增加不良品的比例。
然而，结合 JMP 的可视化分析功能，这一过程发生了显著变革。
高效做法：JMP 交互可视化分析搭配 SPC（包括Process Screening 与 Control Chart 的功能）
结果：快速获取和比较参数统计量及各种指标，并透过先进的视觉化工具快速标记异常值，有效监控制程并快速判断各参数或指标的表现
这不仅大大缩短了问题识别和解决的时间，还显著降低了不良率，提升了整体生产效率。
案例二：自动化报表生成
工时 4 小时缩短为 1 分钟的秘密！
在 IC/MOSFET 等产品的可靠度测试中，除了确认产品是否通过测试，车规产品依据 AEC-Q101E 规范，还需确认可靠度前后产品特性的变化量。
传统做法：手动处理每个测试数据档案。
结果：这个过程不仅耗时且容易出错
高效做法：利用 JMP 的JSL（JMP Script Language）进行自动化处理
结果：将这些重复性的繁琐操作自动化，快速且准确地获得结果
透过自动化的处理，原本需要 4 小时的工作可以在1 分钟内完成，大幅提升了工作效率和准确性。
上述两个案例均来自半导体产业，但 JMP 的应用范围远不止于此。无论是制造业、医疗器械、汽车、消费品，还是其他面临品质管理挑战的行业，JMP 都能够提供有效的数据分析和自动化监控方案。
想要进一步了解案例的细节吗？千万不要错过这堂课 👇
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课程 3 大亮点
智慧化监控：透过实例带您了解如何利用JMP快速侦测不良晶圆，精准掌握制程状况。
自动化报表：告别繁琐手动作业！JMP助您快速生成专业测试报告，提升工作效率。
用户经验分享：邀请曾使用过其他统计分析软件的 JMP 用户分享工作实务经验。
2
特邀嘉宾介绍
Ling-Ting Huang，现任职万有半导体（AOS），过去曾任职半导体制造龙头、IC design house 等领先企业，拥有丰富的数据分析和质量管控经验。目前专注于利用 JMP 自动化和数据可视化技术，加快产品发布周期、提高决策准确性。
3
该课程适合人群
在过程或质量管理部门工作的专业人士
面对产品缺陷和变异性挑战的从业人员
寻找提升品管效率和革新品质管理策略的管理者和决策者
4
课程信息
课程时间：8月22日(周四) 下午2点 - 3点
课程费用：免费
报名方式：您可以直接扫描邀请函中的二维码，或直接点击原文报名。
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关于 JMP
1989 年第一版 JMP 软件问世以来，JMP 一直致力于通过交互式可视化统计分析，发现数据背后的价值，被广泛应用于业务可视化、探索性数据分析(EDA)、数据挖掘、建模预测、实验设计、产品研发、生物统计、医学统计、可靠性分析、市场调研、六西格玛质量管理等领域，裨益半导体和电子、医药、化工、食品、金融和服务、政府和教育等各行各业。
JMP Pro
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JMP Pro 提供一系列丰富的算法，让您能够构建高效的模型，您还可以通过模型筛选，轻松找到最适合您的数据的模型，轻松构建候选模型，然后使用 C、Python、JavaScript、SAS 或 SQL 进行分析、对比和生成评分代码。
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