JMP® per Visual Six Sigma

Six Sigma può essere definito come strumento di gestione delle variazioni rispetto ai requisiti. Potete utilizzare l'ampio repertorio di visualizzazioni grafiche di JMP da solo o in combinazione per valutare dinamicamente la struttura dei dati e vedere letteralmente le fonti dominanti di variazione che possono essere realmente importanti anziché significative soltanto a livello statistico. Questa visualizzazione dinamica vi permette di andare oltre ciò che possono visualizzare i grafici statici, e sebbene preziosa in qualsiasi situazione, è essenziale quando i dati diventano maggiormente complessi a causa del numero crescente di colonne e righe.

Persino con dati altamente dimensionali, l'utilizzo appropriato della visualizzazione dinamica, unitamente alla vostra comprensione dei dati, rivelerà spesso quel sottoinsieme di X che da sole o in combinazione portano realmente ai risultati, le Y, interessanti per voi. Ma nelle situazioni in cui questo approccio non è informativo o in cui disponete di troppe variabili con cui lavorare, JMP offre anche potenti approcci statistici in grado di ridurre efficacemente la dimensionalità pur preservando le informazioni. Piattaforme come Partizione, Cluster e Discriminante, se utilizzate con spirito di scoperta delle relazioni, sono spesso incredibilmente utili nell'isolare le variabili X determinanti, che possono poi essere utilizzate quando è importante e utile ottenere una modellizzazione statistica decisiva.

La raccolta e l'utilizzo dei dati costa sempre tempo e denaro. Fino a quando i risultati non vengono effettivamente utilizzati per guidare le successive decisioni e azioni, il vostro lavoro comporterà il consumo e non la creazione di valore commerciale. Una parte fondamentale di questo processo è la comunicazione dei risultati a una comunità più ampia di soggetti interessati. E poiché la maggior parte delle situazioni reali producono trade-off e compromessi, sarà per voi solitamente necessario creare consenso e non solo comunicare. I profiler e i simulatori di JMP sono stati studiati per questo, permettendo ai team di valutare i risultati in modo rapido ed eloquente e di esplorare gli scenari simulati utilizzando la conoscenza contestuale per completare il significato insito nei dati, ma senza impantanarsi negli aspetti tecnici della modellizzazione.