用户分享 | 运用JMP预测建模优化铁芯制程，进行成品预测

铁芯（也称磁芯），是汽车、工业工控、家用电器等行业用电机的核心构件。随着人工智能、物联网、可穿戴设备等产业的迅速崛起，对铁芯的需求也越来越大，因此被更广泛地应用于手机、平板电脑、光伏发电、新能源汽车、5G通讯、航空航天、军工等诸多领域。

在电子材料产业，铁芯制程涵盖原料、成型、烧结、加工等复杂流程，每项制程工作的参数皆影响了成品质量。

随着下游产业高效驱动电机对铁芯制造工艺要求的不断提升，如何降低铁芯损耗，提升电机效率；如何加强工艺技术创新、提升研发效率；如何运用科学的数据分析方法进行成品预测成为业界关注的话题。

5月19日14:00-15:30，知名电子材料制造商ACME越峰电子的六西格玛专家将走进JMP线上研讨会，为高科技制造领域的朋友们带来一场饕餮盛宴，通过分享产业实际应用案例，JMP如何应用于铁芯制程进行预测分析，帮助大家打开思路，找到解决实际工作中难题的方法。

它山之石，可以攻玉！扫描二维码，报名参与学习。

通过学习，将助你了解：

使用预测建模最主要的目的就是期望预测刻画器可以帮助我们达到目标(望大，望目，望小)，但为什么有时使用此预测出来结果进行实验后会不尽理想？

如何让预测刻画器能够更准确与精确？

模型如果可能存在偏差，如何快速确定与解决？

如果有几个参数的结果不尽理想，模型就是否就不能使用？如何解决此类难题？

如何透过一系列的检定，以确保模型尽可能的接近实际状况做出更准确的预测？

课程大纲：

Part 1：铁芯产业简介

• 铁芯产业、数据类型介绍

• Fit Y by X与 Fit Model的分析路径

Part 2：拟合模型检定

• 数据说明(DOE-RSM设计)
  

• 模型的诊断(判定模型合适的依据)

• 删除交互作用或平方项(如何确定交互作用&平方项对模型影响低)

• 残差分析(验证模型是否有存在偏差)

哪些人适合参加？

• 半导体高科技及制造业，从事研发、质量、产品及制程等领域的分析师与工程师

• 专注于质量管理、持续改善和六西格玛管理的研究人员

• 对工程数据分析感兴趣的人员

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