JMP精选 | 【高科技专场】解决制程优化、良率提升的难题
停工不停学，居家不拘心！疫情当下， 共克时艰！
在这个特殊的时期，JMP将为大家推出「JMP课程精选」系列，精选往期精品课程，并邀请到JMP资深顾问或课程原讲者在线答疑解惑。
4月19日，我们将带来精选课程的第5期 - JMP赋能高科技专场，学习高效运用数据分析、数据挖掘、机器学习等方法，解决高科技企业制程优化及良率提升的难题。
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4/19 研讨会预告
高科技行业专场 | 利用JMP，解决制程优化、良率提升的难题
2022年4月19日, 14:00-16:00
线上直播
课程简介
在竞争激烈的高科技行业，常常面临制程复杂、因子众多、数据量庞大等难题，为工程师团队带来不少挑战。为解决高科技行业制程优化、良率提升的难题，本次研讨会将从生产的角度出发，通过几个“硬核”实战应用案例分享，帮助你了解数据分析及数据挖掘如何有效地帮助业界知名高科技企业：
节省时间成本，以最有效率的方式找到异常，减少异常发生率；
大量降低报废率及全检的时间，减少因报废造成的成本损失，并提升设备的使用率；
增加万吨产能(提升10%以上)，创造百万美元的利润；
成功稳定制程，并符合客户要求，赢得业界龙头客户的订单；
成功提升产能2倍，领先业界技术，巩固领头羊地位......
在研讨会中，你将学习：
如何通过交互式的图形分析查找异常模式，并使用散点图了解参数的相关性；
如何借助JMP一流的实验设计和分析能力，以较少的实验次数找出最佳模型，并搭配仿真了解不良率情况；
在使用相关分析及建模方法时，如何借助JMP独特的预测刻画器，自动找出最佳设定组合，通过模拟实验，提前预估不良率从而针对性地去改善；
在数据探索时，如何通过交叉验证，减少过拟合造成模型偏差的影响，并且搭配JMP16模型筛选快速挑出适合的模型及机器学习方法；
如何运用JMP强大的多变量分析有效处理相关性的问题，避免共线性造成的模型失准；
如何根据企业自身需要定制自动化的报表，从而节省分析时间，快速分析问题……
研讨会大纲
高科技产业的生产难题
JMP在高科技产业应用场景分享
JMP于产品生产流程的角色
JMP在高科技产业的六大应用
JMP数据分析流程
5个实际应用案例分享
项目完成复盘 | 深圳赛意法：碳化硅铝线产品引线键合点线宽优化
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