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瞭解科學家、工程師和其他資料探索人員如何運用 JMP 改變世界
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智慧製程監控與自動化報表生成 - 從品質問題偵測到快速決策該隨選研討會將分享如何利用JMP的全面性分析工具，實現從半導體製程問題診斷到產品穩定度報告生成的數據驅動，全面提升產品品質與穩定度。
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DOE經典案例實戰：產品研發與製程優化的3種實驗設計方法回顧不同DOE方法的概念與方法，還可以瞭解經典、最優和現代實驗設計3種方法的特點和在具體案例中的應用，掌握創新的方法，完成從基礎小白到高手的蛻變。
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化工產業專題探討：實驗設計與多變量分析對化工生產製程的監控與診斷觀看本場隨選研討會，你將了解數據分析在化工化學產業中的應用，了解如何將多變量分析及實驗設計應用在工作中，找到關鍵參數以提升化學品的產品穩定。
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六標準差助力品質持續改善，利用數據賦能改善產品不良率本堂課程將深入探討六標準差方法 (DMAIC) 的實際應用，並結合分析工具，讓您在 1 堂直播課中迅速掌握六標準差中的 DMAIC 分析法！如果你也渴望優化以下的改善指標：品質Quality、成本Cost、交期Delivery，那麼歡迎註冊這堂課程，我們期待幫助您建立一套流暢的品管分析思維，進行快速而準確地識別產品缺陷和變異性的根本原因。
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數據分析自動化：一鍵生成重複性報表與分析流程，讓你的報告自動跑起來本場隨選研討會為您展示如何在無需編程的基礎上，將您的日常重覆性數據分析工作進行自動化，將您從重覆性工作中解脫出來，大大提升您的工作效率。
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製程優化實戰：分析關鍵參數的3種常用統計分析方法透過數個產業案例搭配統計分析方法，幫助您了解如何巧妙地將統計方法應用在日常分析工作當中，無論您是處於半導體、化學、電子零組件或醫藥等產業皆能適用。
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預測建模1小時入門：模型的建構、解讀、選擇與評估在產品的製造與銷售環節中，預測建模被廣泛應用於品質控制與管理、故障預測與維修、供應鏈最佳化、庫存管理、生產計畫與調度等情境。在不同的業務情境下，如何迅速判斷哪一種模式才是最精準的呢？JMP準備了《預測建模1小時入門：模型的建構、解讀、選擇與評估》課程，幫助大家快速了解足以應付您日常工作的預測建模知識。
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做出驚艷老闆的工程數據分析報告－JMP Journal 入門本堂課程教您直接使用JMP來製作並展示簡潔有力的數據分析報告，提升您日常匯報的品質與精確度，幫助您在節省時間的同時，在工作中脫穎而出。
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DOE入門：從方法到實踐，60分鐘輕鬆掌握DOE隨著實驗設計DOE在研發、製程、品質、生產等領域的廣泛應用，為幫助剛剛入門DOE、想要瞭解DOE的工程師和分析師們掌握DOE基礎知識與分析方法，幫助大家迅速瞭解日常工作中會用到的DOE知識，從而學會靈活地根據需要開展DOE。
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品質管理好幫手：善用JMP開展SPCJMP為您準備了品質管理課程--提升品質管理效能的關鍵，就是充分發揮JMP統計軟體的潛力，以實施統計程序管制（SPC）。
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MSA測量系統分析進階：偏倚、量具能力指數及計數型MSAJMP為您準備了資深JMP用戶李濤林老師的MSA測量系統分析課程——偏倚、量具能力指數及計數型MSA。
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MSA測量系統分析入門：重複性與再現性GRR分析JMP為您準備了資深JMP用戶李濤林老師的MSA測量系統分析課程——重覆性與再現性GRR分析。
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醫藥專題探討：高效整理、挖掘和視覺化數據，實驗設計賦能研發觀看影片系列，你將了解如何透過JMP在醫藥與臨床產業進行數據清洗、整合及圖形視覺化以及實驗設計如何加速藥品研發。
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JSL入門：從數據收集到分析自動化觀看影片你將了解如何應用 JMP JSL 於產線智能資料分析，並實現資料分析自動化。
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以數據為導向，提升半導體高科技製程良率與產品品質以生產的角度出發，透過實際案例的分享，瞭解JMP 如何有效減少不必要的工時與提升工作效率，並以最實際的案例說明如何有效解決問題，及時做出決策、預警並達到生產最佳化。
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DuPont先進的資料分析，臺灣杜邦提升製程能力的法寶。臺灣杜邦在企業內部推崇資料驅動的分析和六標準差培訓，並基於JMP開展培訓，使得所有工程師都具備資料分析的能力，並提供視覺化的報告給客戶。
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VishayJMP 的客製化分析工作流程，可以充分利用工程人員的潛力並節省經費。
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南京體育學院統計思維的文化已滲透到流行病學和運動科學領域的研究與學習中。
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Amperex Technology LtdJMP 的全面分析有助於工程師減少製程變異，並最佳化生產率。
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ASM InternationalASM 在全公司運用統計方法提高效率。
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STMicroelectronics工程師運用 JMP 開發智慧電源技術。
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Seagate要進行廣泛的資料分析技術、統計流程控制、可靠度分析、實驗設計和建模，JMP 和 JMP Pro 現在已經不可或缺。
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NVIDIA管理層整合免費的統計分析線上學習資源，協助員工提升技能。
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NXPJMP Pro 加強了解決方案設計和製造、六標準差訓練和製程改進工作。
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深圳賽意法深圳賽意法在全公司範圍內實施基於JMP的六標準差方法論與黑帶認證的培訓， 並積極儲備專業人才，確保科學的統計分析方法為公司的研發創新與長期的可持續發展提供戰略保障。
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Lonza品質設計團隊希望全面修正實驗和產品測試流程。