海外オフィスJMPの海外オフィスの連絡先は、こちらをご参照ください。JMP世界中のデータ探索者の間で使用されているデータ分析ソフトウェア。ダイナミックなデータの可視化機能とパワフルな統計機能を備えています。Liveインタラクティブなレポートを介してアナリティクスをセキュアに共有できるソフトウェア。ProJMPのすべての機能に加えて最先端の機能の数々を備え、より高度な分析が行える予測分析ソフトウェア。Clinical臨床試験データの分析を簡素化することにより薬品開発プロセスを短縮する、臨床データ分析ソフトウェア。Genomics膨大なゲノムデータの視覚化、探索、そして理解を可能にするゲノムデータ分析ソフトウェア。ユーザー事例さまざまなユーザー(企業・教育機関等)がJMPを活用して、課題を解決しています。ホワイトペーパーと関連書籍の抜粋JMPに関連した新しい洞察や技術を紹介しています。セミナー・イベントJMP体験セミナーJMPの機能や使いやすさを、実際にPCを操作しながら体験できる無料セミナー。東京・大阪で定期的に開催。ライブ日時を決めて開催するオンラインセミナー。インターネットに接続したPC上で、動画と音声によりセミナーを視聴。エクスプローラーセミナーエクスプローラーセミナーは、業界のエキスパートを講師にお迎えする無料のセミナーシリーズです。Summitは、JMPのユーザーや分析のエキスパートのために企画されたカンファレンスです。2019盛会のうちに終了しました。オンデマンドJMPを学ぶJMPトレーニングJMPの機能の理解を深め、活用いただくために、トレーニングコースを用意しています。JMPを始めましょう初めてJMPに触れる方向けに、JMPの基礎から解説するリソースを集めました。JMPラーニングライブラリわかりやすい1ページの資料で、JMPの操作について説明しています。JMPマニュアル/トレーニングテキストJMPのマニュアルと、日本のトレーニングで使用しているテキストを紹介しています。Publicサイト公開された最新のJMPレポートログインまたは新規登録オンライン上のJMPレポートの閲覧や操作サポートリソーステクニカルサポートJMPマニュアルFAQ(よくある質問)使い方ヒントダウンロードJMPユーザー登録メールマガジンJMP関連情報をメールマガジンにて定期的にお知らせしています。MeetingJMPユーザーだけでなく、JMPの利用を検討中の方やJMPに興味をお持ちの方にもご参加いただけるイベントです。シックスシグマ優れた品質を生み出すには、継続的に学習・改善するための努力が欠かせません。サービス、および組織パフォーマンスのレベルを向上させることができます。中心となるソフトウェアには、すぐに使える広範な統計手法とグラフ機能が用意されている必要があります。モデルの作成およびレポート作成のための優れた機能が備わっています。そのため、ユーザーは顕在化しつつある問題を特定し、その根本原因を調べ、トラブルに発展する前に解決することができます。何を製造するにしても、製品の信頼性は事業の成功を大きく左右します。保証期間が過ぎるまで製品が期待どおりに機能し続けないことには、顧客を満足させ、リピーターになってもらったり、他の人に推薦してもらったりすることができません。JMPの信頼性分析の機能は、故障を予防し、保証コストを削減するのに役に立ちます。JMPを使えば、データおよび予測における傾向と外れ値を明らかにすることができます。設計上の重要な脆弱性を見つけ出し、材料や工程の不具合を特定し、解決方法を探るのにも役に立ちます。シックスシグマビジュアルシックスシグマは、従来のシックスシグマツールを、現場でより効果的かつ効率的に利用できるように再編成・強化したもので、データに基づいた行動および製品改善活動における革新的な手法ということができます。JMPを使用すれば、問題点や改善の機会の特定、解決策の発見、結果の共有が、視覚的に行えます。JMPは、一般原因と特別原因を有効に区別するためのさまざまな統計的品質管理(SPC)の機能を備えています。問題点の調査や、工程が管理された状況にあるかどうかの確認、工程の安定性の監視など、工程に関する分析を支援します。管理図の各プラットフォームには、フェーズやサブグループ変数を指定する機能、柔軟な警告ルールなど、充実した機能が用意されています。まれなイベントの管理図をサポートしています。管理図ビルダーでは、ドラッグ&ドロップの操作で対話的に管理図を作成できるため、さまざまな種類の管理図やサブグループ化の方法を気軽に試し、変動の原因を区別して最適な管理方法を決定できます。管理図ビルダーでは、ランダムな変動の原因が複数ある場合にも対応できます。管理図ビルダーは対話式なので、静的な管理図では不可能な方法で工程を評価することができます。Builder(英語)xこの個々の測定値と移動範囲の管理図は、シリアルの袋詰め作業における各フェーズの管理限界を示しています。ゾーンは色分けされ、データ点は色と形で区別されています。この個々の測定値と移動範囲の管理図は、シリアルの袋詰め作業における各フェーズの管理限界を示しています。ゾーンは色分けされ、データ点は色と形で区別されています。測定システムと変動性x測定システム分析は、平均図や範囲図に基づいて測定システムを視覚的・数値的に評価する手法です。測定システムの測定精度を確認し、改善する方法を対話的に発見できます。測定システム分析は、平均図や範囲図に基づいて測定システムを視覚的・数値的に評価する手法です。測定システムの測定精度を確認し、改善する方法を対話的に発見できます。Process)という分析は、平均図や範囲図に基づく新しい測定システム分析(MSA)手法です。MSAは、測定システムの精度や一貫性、偏り(バイアス)を評価することを目的としています。EMPは、使用する測定システムを視覚的および定量的に評価する手法です。測定システムの評価に関する統計量や指標を計算するだけでなく、測定システムの変更が管理図による変化の検出確率にどのような影響を与えるかを確認することもできます。測定システムの有効性を公平かつ効果的に評価するEMPでは、システムをより簡単に分類し、改善がどれほど工程管理のレベルを改善できるか(あるいはできないか)を適切に調べることができます。R&Rも使用できます(「計量値/計数値用ゲージチャート」プラットフォームからも使用できます)。これらの分析では、確立されたAIAG標準を基に、測定システムが全体の変動にどれほど寄与しているかを評価します。かれモデルなどの各種モデルがサポートされているため、測定システムの精度を適切に定量化し、改善の必要な領域を特定できます。それが、確実で正確な工程監視につながります。JMPでは、工程能力分析を複数のプラットフォームから実行できます。「工程能力」プラットフォームでは、多数の変数の工程能力を1つのグラフ上で比較できます。どの変数に注目すべきかがすぐに特定でき、それぞれのケースでどのような改善が必要か、簡単にわかります(平均を目標値にあわせる、変動を小さくする、またはその両方)。片側と両側の仕様限界がサポートされています。これらの限界は、JMPテーブル自体に列プロパティとして保存され、分析しているデータと直接結び付けることができます。「全体」工程能力のいずれも計算されます。これらは、短期(群内)および長期(全体)の工程能力指数を計算するために使用され、それぞれCpkおよびPpkとも呼ばれます。非正規分布(Johnsonなど)やノンパラメトリック分布など、各工程変数に特定の分布を設定することができます。JMPが最もあてはまりの良い分布の種類を決定するように設定することもできます。サブグループ列からの枝分かれの指定も可能です。x「工程能力」プラットフォームでは「群内シグマ」および「全体シグマ」の推定値を計算、グラフ化します。「工程能力」プラットフォームでは「群内シグマ」および「全体シグマ」の推定値を計算、グラフ化します。安定性に関する性能グラフ、選択した工程の簡易図が表示されます。安定性に関する性能グラフ、選択した工程の簡易図が表示されます。「工程のスクリーニング」プラットフォームを使うことにより、品質管理者は多数の管理図を素早く分析することができ、即時の対応が必要な工程を特定し、工程の安定性や工程能力上の問題に効果的に対応することができます。シフトの検出、ドリフトと工程能力指数などの重要指標を簡単に並び替えることができます。部品や製品の寿命を正確に予測するには、データに最もよくあてはまっている分布を特定する必要があります。JMPは、さまざまな寿命分布を自動的に評価して、最もあてはまりの良いものを見つけ出します。必要に応じて、パラメトリックな分布とノンパラメトリックな分布を手動で選択して比較することもできます。これらの手法がすべて、「寿命の一変量」プラットフォームに使いやすくまとめられています。有効なモデルを見つけたら、動的なプロファイルを使って対話的な寿命の予測や、将来の信頼性の推定などが可能です。「グループの比較」タブを使って、グループごとに寿命の一変量のグラフを表示することもできます。独立した故障原因が複数あるシステムの場合、「寿命の一変量」の競合原因分析の機能を使って、各原因を個別に分析できます。各故障原因に分布をあてはめた後、対話的に原因を省いていき、製品の信頼性における改善の可能性を探ります。計算といった機能が用意されています。Forecasting(英語)x「寿命の一変量」プラットフォームでは、ノンパラメトリックな分布が1種類、パラメトリックな分布が23種類、用意されています。Frechet、DS対数正規、DS対数ロジスティック、およびゼロ強調(ZI)があります。「寿命の一変量」プラットフォームでは、ノンパラメトリックな分布が1種類、パラメトリックな分布が23種類、用意されています。システムx「信頼性成長」プラットフォームでは、修理可能システムに対してCrow-AMSAA分析を実行し、時間の経過につれて信頼性が変化する様子をフェーズごとに確認できます。「信頼性成長」プラットフォームでは、修理可能システムに対してCrow-AMSAA分析を実行し、時間の経過につれて信頼性が変化する様子をフェーズごとに確認できます。Growth(英語)JMPには、修理可能システムを分析するための各種プラットフォームが用意されています。「信頼性成長」プラットフォームでは、1つの修理可能システムの信頼性が、設計に改良が加えられるにつれて変化する様子を、モデル化することができます。このプラットフォームは、Crow-AMSAAモデルをあてはめます。信頼性モデルが変化した時点を自動的に特定する、変化点検出機能も備えています。「再生モデルによる分析」プラットフォームでは、修理可能システム、つまり再発性イベントの調査を分析します。分析では、ユニットあたりのコストも考慮されます。時間の経過につれて変化する、故障の合計数や修理の合計コストをモデル化します。パラメトリックなモデルを各種あてはめ、平均累積関数(MCF)を計算したりシミュレーションしたりすることができます。「信頼性予測」プラットフォームでは、選択した信頼性モデルを使用して将来の製品の故障数を予測し、修理計画やコスト計画を立てることができます。Proには、複雑な修理可能システムの離散事象シミュレーションを行える「修理可能システムのシミュレーション」プラットフォームが搭載されています。この機能では、従来型の保守計画を設定できます。このプラットフォームは保守計画と信頼性ブロック図(RBD)を1つのワークプレイス内に図式化します。ユーザーは、システムまたは要素レベルごとに、ダウンタイム、可用性、および計画外の停止を分析することができます。x修理可能システムのシミュレーション図では、1つのワークプレイスに信頼性ブロック図と保守シミュレーションの設定を表示します。おける回帰モデルx累積損傷のレポートでは、ステップストレス分析のため、パターン、モデル、予測プロファイルが表示されます。累積損傷のレポートでは、ステップストレス分析のため、パターン、モデル、予測プロファイルが表示されます。「寿命の二変量」プラットフォームでは、寿命と分析対象である因子の関係をモデル化します。ロジットなど、さまざまな変換式が使用できます。加速寿命試験計画は、通常「寿命の二変量」プラットフォームを使って分析されますが、加速因子が複数ある場合は、「生存時間(パラメトリック)のあてはめ」プラットフォームを使用すれば、より複雑なモデルやより深い分析を柔軟に行えます。Bayes分析が寿命の二変量プラットフォームで使用可能になり、特に、現在のデータに限りがある場合には、現行のプロジェクトに関連する以前の調査で得た知識を分析に取り入れることができます。包含モデルの検定も含まれており、各モデルの比較を実行できます。包含モデルの検定には、別々の位置と尺度、別々の位置、回帰、および効果なしのモデルの統計量および診断プロットが含まれます。JMPの[実験計画(DOE)]メニューには、加速寿命試験を計画するための[加速寿命試験計画]の機能があります。[標本サイズ/検出力]メニューには、[信頼性試験計画]と[信頼性実証]計画があります。新しい「累積損傷」プラットフォームでは、加速寿命試験をサポートするために、JMPの機能を拡張しています。JMPの「劣化分析」プラットフォームは、時間の経過に伴う製品の劣化データを分析し、製品の品質と保証リスクの予測を支援します。failure)するまでに収集したデータを使って、性能の予測を行えます。製品の特性を測定するには、時には製品を破壊する必要があります。破壊強度を測定する場合、製品が破壊するまでストレスが加えられます。製品の信頼性を調査する新しい「破壊劣化」プラットフォームには、多数の標準モデル、変換、データ分布などの視覚的なモデルライブラリが組み込まれており、この種の分析が可能です。Meekerは、JMPのこの新しいプラットフォームを「破壊劣化データの分析が際立って単純になります」と評しています。xJMPの劣化分析プラットフォームにより、疑似故障時間を発生させて、製品の信頼性を予測します。故障の多く(タイヤの磨耗、ひび、レーザーや電球)は、性能の劣化に伴って観測され、最終的には製品の脆弱性や故障につながります。Pro)x信頼性ブロック図により、複雑な複数のコンポーネントシステムの信頼性を構築および理解することができます。信頼性ブロック図により、複雑な複数のコンポーネントシステムの信頼性を構築および理解することができます。信頼性ブロック図(RBD)は、システムが正常に機能するために必要な部品間の関係をグラフにしたものです。信頼性ブロック図は、部品の信頼性が複雑なシステムの状態(正常/故障)にどのように寄与するかを示します。部品に寿命分布をあてはめると、部品の現在の信頼性に基づいて「信頼性ブロック図」プラットフォームが全体的なシステムの信頼性を計算し、予測を行うことができます。システム設計に信頼性ブロック図を利用すれば、システム内で弱点とされる部分を強化できます。フローダイヤグラムを作成し、デザインをライブラリに保存することもできます。ライブラリの項目やデザインをコピー&ペーストすることで、デザインのテンプレートを作成できます。さまざまなデザインをレビューし、グラフ上で複数の構成を比較することにより、what-if分析を実行できます。システムの故障率を下げるには、どこに冗長性を持たせればよいかを特定できます。シックスシグマ変動の原因シックスシグマとは、要件に関する変動を管理する手法です。JMPの多様なグラフ機能を、単独または組み合わせて使用し、データを動的に分析すると、統計的に有意であるだけでなく実際に重要な意味を持つ変動の要因を、目で確かめることができます。動的なグラフから得られる情報の量は、静的なグラフのそれをはるかに超えています。列や行の数が増えてデータが複雑になるにつれて、動的な視覚化の機能は不可欠となります。x変動のパターンをさまざまな方法で探索し、主観的な品質評価と一致するようにパラメータの仕様限界を設定できます。変動のパターンをさまざまな方法で探索し、主観的な品質評価と一致するようにパラメータの仕様限界を設定できます。シックスシグマ主要な原因の特定x主な原因を把握してしまえば、問題が慢性化している工程でさえ、根本原因を探りながら、工程を安定化させることができます。主な原因を把握してしまえば、問題が慢性化している工程でさえ、根本原因を探りながら、工程を安定化させることができます。変数の多いデータでも、動的な視覚化の機能を適切に使用してデータを把握すると、単独または複数のX変数が、分析対象であるY変数の結果に影響を与えている様子が明らかになってきます。この方法で十分な情報が得られないケースや、変数が多すぎるケースに備えて、JMPには、情報量を維持しながら次元を効果的に減らす強力な統計手法が用意されています。関係を見つける目的でパーティションやクラスター分析、判別分析のプラットフォームを使用すると、鍵となるX変数が特定できます。必要に応じて、それらの変数を使用して統計的モデルを作成できます。シックスシグマ合意の形成データの収集と分析は、コストと時間のかかる作業です。発見したことが、実際に意思決定や行動につながらなければ、そのための労力は事業価値を生み出さず、無駄になってしまいます。このプロセスの鍵を握るのが、発見をさまざまな関係者に伝達することです。現実では、多くの場合に妥協が必要になるため、伝達だけではなく合意形成が不可欠です。JMPのプロファイルとシミュレータは、合意形成を目的としています。これらを活用すれば、発見を有意義な形ですばやく評価し、既存の知識を活かしてwhat-if分析を行い、データから分かったことを補うことができます。モデル化の技術的な点に時間をとられることはありません。xプロファイルを対話的に操作することで、チーム内での合意を形成します。その後、主な発見をわかりやすい形で関係者に伝えます。プロファイルを対話的に操作することで、チーム内での合意を形成します。その後、主な発見をわかりやすい形で関係者に伝えます。