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在开发一款新产品或新流程时,我们往往没有历史数据作为指导。因此,研究化学家必须通过数据分析来补充专业知识,以根据现有数据做出更快、更明智的决策,并最终在第一时间正确解决问题。
未能按预期达成里程碑会增添不必要的压力,并可能导致产品延期上市、产品成本高,或利润低。但凭借端到端的工作流程,JMP能够使用户更积极主动地管理相关联的项目及其时间表。
化学家研究制造过程,重点在于了解单个过程是如何工作的,并在管理质量、速度和成本的权衡的同时确定基础化学物质的表现。
分析化学家会从湿化学方法中收集和评估数据,包括输出大量数据的高精密仪器。事实上,在整个研发和工艺开发流程中测得的数据可用于确定产品的质量、产量和过程能力。然而,从复杂的数据池中提取这些见解是一项挑战。
利用混料设计、经典设计或定制实验设计及分析,更好、更快速地从每次实验中获取更多信息。
监控过程的稳定性,并确定变异性的变化。确定过程达到规格限的能力有多强。
通过拖放式的动态可视化轻松探索数据,并利用数据过滤器和列切换器更新图形。
使用回归分析、偏最小二乘、主成分分析和决策树分析等统计分析方法查看历史数据,从而更好地了解影响响应的关键因子。
寻找设计中的最佳工艺配置,获取理想的结果。
通过使用带有专业模拟功能的统计模型并找到对波动最不敏感的区域,来确定过程对波动的稳健程度。