JMP在流程性產品質量改進中的應用

　　5.獲得最終改善方案

　　通過多元回歸建模方法建立重要因素X對溶出度Y的影響方程y=f(x)。而JMP在統計方法上的專業性在這一步得到明顯的體現。下圖是所選重要X變量和溶解度Y之間關系的表達式。從表達式可以看到，screen size和Y值的關系很明顯：當“screen size=3”的時候，對Y沒有任何負面影響；當“screen size=4”的時候，對Y略有影響，為“screen size=5”的時候，對Y的影響被擴大-4.16倍。這樣的分析結果和第三步通過交互式圖形進行分析的結果完全吻合。

　　對于應用人員來說，這樣的表達式具備很好的數學意義，但是不利于解決問題。JMP采用了圖形化的方式來展示這個表達式，我們截取了這個表達式的一部分圖形，被稱為“預測刻畫器”，展示如下。為了得到Y即溶解度的最大值，只需點擊圖形刻畫器菜單，選擇“最大化意愿”，JMP會自動算出當Y最大的時候，對應的X參數的分別取值。圖中，Y最大值為87.87303,對應的X分別為：API Particle Size =Medium，Mill time(研磨時間)=30，Screen Size =3 (這個結果也進一步驗證了前面交互式圖形分析的結論)……

　　6. 進行模擬(Simulation)預測以進一步完善新方案

　　JMP不僅分析功能強大，還自帶了內容豐富、功能強大的模擬器，無需另外購買數據模擬軟件。這也是其他同類軟件所不具備的。

　　該藥廠質量管理人員利用模擬功能，根據工廠現場生產的情況，在軟件中花費短短幾秒種，就能模擬出100萬行生產記錄，然后利用上述最優方程式，得到100萬個Y值。我們對這100萬個Y值進行分析，就能預測我們新獲得的改善方案的實施效果。如果我們對效果不滿意，還可以對方案進行進一步的改進，如果模擬的效果不錯，我們就可以付諸試生產了。