ACADEMY · PRACTICAL PROBLEM SOLVING
制造业实际数据问题解决方法
这里关注的不是“某个统计工具怎么背定义”，而是制造业现场经常遇到的真实问题： 数据靠不靠谱、改善有没有效果、参数怎么优化、生产数据怎么分析、供应商质量是不是开始漂移。
PROBLEM DASHBOARD
按真实问题场景进入
每个模块会逐步补充案例、工具和分析方法。先看问题，再选方法。
01
数据看起来很多，但这些测量结果到底靠不靠谱？
如果测量系统本身不稳定，后面的分析越复杂，错误可能越隐蔽。
MSA
Gage R&R
数据可靠性
02
做完改善、换了供应商、新上一套系统，怎么证明真的有效？
不良率从 3.2% 降到 2.7%，到底是改善成功，还是只是随机波动？
Hypothesis Testing
Before vs After
比例 / 均值差异
03
参数很多、配方很复杂，怎么找到真正有用的组合？
一次只改一个参数，经常看不出交互作用，也很难找到稳定的最优区域。
DOE
Interaction
Mixture / RSM
04
生产数据一大堆，怎么找出真正影响结果的关键因子？
不是把所有字段丢进模型就结束，而是要找到能解释问题、能指导行动的信号。
Python
Machine Learning
AI Analysis
05
供应商质量波动了，怎么判断是正常波动还是开始变差？
单次超标不一定代表失控，连续趋势变化才可能是更早的预警信号。
SPC
Control Chart
Supplier Tracking
REAL CASES · PRACTICAL TOOLS
后续会以案例分析和工具介绍为主
这个板块会逐步补充制造业常见问题的分析路径、简化案例和工具应用。 不追求把统计讲得很玄，而是把现场问题讲清楚。