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选择图形 > 刻画器。
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点击确定。
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从“模拟器”红色小三角菜单中选择规格限。
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对于每个因子，输入如刻画器随机规格中所示的随机规格。
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从“模拟器”红色小三角菜单中选择缺陷刻画器以查看缺陷刻画。曲线、均值和标准差将随不同模拟而有所不同，但将是相对一致的。
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若您可以将每个因子固定在 x 轴上的值处，让其他因子随机变化，则该因子上的黑色曲线显示所得缺陷率。
我们来看硅石的曲线。在它的值变化时，它的缺陷率从硅石=0.95 处的最低值 0.001 快速上升到硅石=0.4 或 1.8 处的 1。但是硅石本身是随机变化的。若您假想使用缺陷刻画曲线对硅石的密度曲线求积分，可以估计出平均缺陷率 0.033，它也显示为硅石的均值。这估计的是模拟直方图之下显示的总体缺陷率，但是按数值求积分而非按总体模拟求积分。其他因子的均值是类似的。这些数值不完全相同。不过，我们现在还可以针对硅石的变异得到缺陷率标准差的估计值。该值（标记为 SD）为 0.057。该标准差与针对该因子分布的缺陷率的灵敏度密切相关。
查看三个因子的 SD，我们发现硫磺的 SD 高于硅石的 SD，而后者远远高于硅烷的 SD。这意味着要改善缺陷率，改进硫磺的分布最有效。可以通过三种方式改进分布：更改它的均值、更改它的标准差或通过拒绝不符合某些规格限的部分砍掉一部分分布。
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10.
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从“模拟器”红色小三角菜单中选择缺陷参数刻画。该命令显示因子分布参数中的单个变化如何影响缺陷率。
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让我们仔细查看硫磺的情况。您可能需要放大图形以更详细地进行查看。
对于红色曲线“均值偏移”，当前缺陷率为红色实线与垂直的红色虚线相交的地方。“均值偏移”曲线表示硫磺的均值变化时总体缺陷率的变化。降低缺陷率的一个方法是将均值略微向左偏移。若您使用该图上的十字准线工具，可以看到均值偏移将缺陷率降低到约为 0.02。
对于蓝色曲线“标准差缩小”，当前缺陷率表示蓝色实线与两条蓝色虚线相交的地方。“标准差缩小”曲线表示因子的标准差变化时缺陷率的变化。蓝色虚线表示当前均值上下各一个标准差。围绕中心对称绘制蓝色实线。在中心处，蓝线通常达到最小值，这表示标准差为零的缺陷率。这表示若我们彻底消除硫磺的变异，缺陷率约为 0.003。这比 0.03 好多了。若您查看其他缺陷参数刻画曲线，可以看到这比减小其他因子的变异效果好得多，这就是我们前面从硫磺的 SD 值大小就有的这种猜测。
对于绿色曲线“下规格限切割”，在该示例中没有改进机会，因为绿色曲线整个都在当前缺陷率之上。这意味着通过拒绝硫磺的过小值部分来减小变异没有用。
对于橙色曲线“上规格限切割”则有很好的机会。从右边读取曲线，曲线开始在当前缺陷率 (0.03) 处，当您通过降低硫磺的上规格限拒绝更多部件时，缺陷率改善。但是，将规格限移到中心等效于丢掉了一半部件，这可能不是可行的解决方案。
查看所有因子上的所有机会，对于首次改善行动现在似乎有两个好的选项：将硅石的均值大约更改到 1 附近或减小硫磺的变异。因为实际上更改过程均值通常比更改过程变异容易，因此首次改善行动的最好方法是将硅石的均值更改为 1。
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11.
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调整硅石的均值
点击重新运行后，我们会看到新的缺陷率。
