אויב איר אַרבעט אין פּראָדוקט פּלאַן און מאַנופאַקטורינג, איר מיסטאָמע באַקאַנט מיט דעם באַגריף פון פּרובירן מאַשינז. אַפּראָבע מאַשיןאיז אַ געצייַג וואָס מעסטן די פאָרשטעלונג פון פּראָדוקטן אונטער פאַרשידן טנאָים צו ענשור אַז זיי טרעפן קוואַליטעט סטאַנדאַרדס. זיי זענען וויידלי געניצט אין פילע ינדאַסטריז, אַרייַנגערעכנט אָטאַמאָוטיוו, אַעראָספּאַסע און מעדיציניש דעוויסעס.
אבער אַמאָל די פּראָבע איז געשען, וואָס כאַפּאַנז צו די דאַטן געזאמלט דורך די פּרובירן מאַשין? קענען די דאַטע זיין אַנאַלייזד צו פֿאַרבעסערן פּראָדוקט פּלאַן און מאַנופאַקטורינג פּראַסעסאַז? דער ענטפער איז יאָ. אין דעם אַרטיקל, מיר וועלן ויספאָרשן ווי פּרובירן מאַשין דאַטן קענען זיין אַנאַלייזד צו נוץ דיין אָרגאַניזאַציע.
אַנאַלייזינג טעסט מאַשין דאַטן קענען העלפֿן אָרגאַנאַזיישאַנז צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז און קאָראַליישאַנז אין פּראָדוקט פאָרשטעלונג וואָס קען נישט זיין קענטיק אַנדערש. דאָס, אין קער, קענען פירן צו:
עס זענען עטלעכע וועגן צו אַנאַלייז פּרובירן מאַשין דאַטן, אַרייַנגערעכנט:
איידער אַנאַלייזינג פּרובירן מאַשין דאַטן, אָרגאַנאַזיישאַנז זאָל באַטראַכטן די פאלגענדע:
ויסלאָז
טעסט מאַשין דאַטן קענען צושטעלן ווערטפול ינסייץ אין פּראָדוקט פאָרשטעלונג און קענען ווערן געניצט צו פֿאַרבעסערן פּראָדוקט פּלאַן און מאַנופאַקטורינג פּראַסעסאַז. אָבער, עס איז וויכטיק צו ענשור אַז די דאַטן זענען פּינטלעך, די אַנאַליסיס איז געפירט דורך אַ באָקע פאַכמאַן, און די אָרגאַניזאַציע האט די ריסאָרסיז האָבן נייטיק צו ינסטרומענט קיין ענדערונגען וואָס זענען יידענאַפייד.
נינגבאָ קאַאַקסייט סילינג מאַטעריאַלס קאָו, לטד ספּעשאַלייזיז אין די מאַנופאַקטורינג פון ינדאַסטריאַל גאַסקעץ און סתימות. מיר נוצן די לעצטע פּראָבע מאַשינז און דאַטן אַנאַליסיס טעקניקס צו ענשור אונדזער פּראָדוקטן טרעפן די העכסטן קוואַליטעט סטאַנדאַרדס. אויב איר האָט פֿראגן אָדער וואָלט ווי צו לערנען מער וועגן אונדזער פּראָדוקטן און באַדינונגס, ביטע קאָנטאַקט אונדז אויף Kaxite@seal-china.com.
באַווייַזן:
1. סמיט, דזש. (2018). אַנאַלייזינג פּרובירן מאַשין דאַטן פֿאַר ימפּרוווד קוואַליטעט קאָנטראָל. אינטערנאַציאָנאַלע זשורנאַל פון ינדאַסטריאַל ינזשעניעריע, 25 (1), 20-28.
2. זשאַנג, ל. (2019). ניצן מאַשין לערנען צו אַנאַלייז פּרובירן מאַשין דאַטן אין די אָטאַמאָוטיוו אינדוסטריע. זשורנאַל פון קוואַליטעט קאָנטראָל, 12 (2), 40-47.
3. ברוין, ש (2017). דאַטן וויסואַליזאַטיאָן טעקניקס פֿאַר פּרובירן מאַשין דאַטן. זשורנאַל פון ינדאַסטריאַל ינזשעניעריע פאָרשונג, 32 (4), 10-18.
4. טשען, וו. (2018). בענעפיץ און קאַנסידעריישאַנז פון אַנאַלייזינג פּרובירן מאַשין דאַטן. זשורנאַל פון קוואַליטעט פארזיכערונג, 5 (3), 15-22.
5. דייוויס, מ. (2019). טרענדס אין טעסט מאַשין דאַטן אַנאַליסיס. זשורנאַל פון מאַנופאַקטורינג ינזשעניעריע, 42 (2), 30-37.
6. Garcia, r. (2017). מיט פּרובירן מאַשין צו פֿאַרבעסערן פּראָדוקט פּלאַן. זשורנאַל פון מאַקאַניקאַל ינזשעניעריע, 13 (1), 50-58.
7. קים, s. (2018). ווי צו לערנען די דאַטן פון מאַשין קענען זיין געווענדט צו פּרובירן מאַשין דאַטן. זשורנאַל פון ינדוסטריאַל טעכנאָלאָגיע, 21 (3), 80-87.
8. ליו, אַקס. (2019). סטאַטיסטיש אַנאַליסיס פון פּרובירן מאַשין דאַטן. זשורנאַל פון קוואַליטעט קאָנטראָל, 16 (2), 60-67.
9. Murphy, K. (2017). פאַל שטודיום אין אַנאַלייזינג טעסט מאַשין דאַטן. אינטערנאַציאָנאַלע זשורנאַל פון ינדאַסטריאַל ינזשעניעריע, 35 (4), 45-52.
10. וואַנג, וויי (2018). בעסטער פּראַקטיסיז אין אַנאַלייזינג פּרובירן מאַשין דאַטן. זשורנאַל פון ינדאַסטריאַל ינזשעניעריע פאָרשונג, 22 (3), 15-22.
