在工业化生产中，通过关键因子的分析，确定关键工艺窗口，提升产品质量是质量改进的日常工作。
此过程需将响应变量与自变量因子进行相关性分析，以确定关键的因子，并在此基础上展开因子与响应变量的具体关系分析，以获得工艺改进方向，最后用于生产验证。
6月25日（星期六）10:00-11:00，宝山钢铁股份有限公司高级主任工程师王老师将做客JMP线上研讨会，通过实际案例分享演示如何运用JMP先进的预测建模技术及独特的刻画器平台，分析钢铁热轧生产过中的缺陷点数与因子的关系，从而确定工艺改进方向。
PROFILE
王老师热爱数据分析，在宝钢热轧厂从事热轧带钢产品质量改进工作。作为宝钢内部认证的6sigma黑带大师，王老师将数据分析全面地融于日常质量改进工作。其中，JMP更是他不可或缺的好帮手。
JMP强大的决策树平台和随机森林可以快速方便地锁定关键影响因子，而JMP独具特色的因子刻画器为王老师寻找工艺改进方向提供了清晰的指导。
本次研讨会王老师将总结自己在实践中的分析思路与宝贵经验与大家分享、交流，从实际应用出发，让大家可以边听边学，学以致用。
对工艺改进、研发效率提升、质量改进有困惑的朋友不容错过！
值得一提的是，这场研讨会特意安排在周六上午举办，让更多热爱分析的朋友可以有充裕的时间参与进来。
6/25周六上午10:00
我们线上不见不散！
演讲大纲：
离散化连续变量进行决策树分析，确定初步改进方向。
随机森林筛选因子，用作后续分析。
关键因子刻画，寻找工艺改进方向。
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