实现数据科学民主化: 了解预测分析的重要性 | Data Science for Everyone: Understanding the Importance of Predictive Analytics
Greg Kinsey 在一国际知名企业担任行业咨询师和执行顾问，负责该公司在欧洲、中东和非洲地区的制造解决方案业务。他和他的团队主要与欧洲的工业企业合作，帮助他们构想、规划和实施数字化转型。用他的话来说，他的工作就是帮助企业利用数字化工具，提高业务敏捷性和生产力，实现更精益、更加可持续的运营。
使用 Minitab 预测分析模块预测抵押贷款违约 | Predicting Mortgage Default with the Minitab Predictive Analytics Module
Minitab Statistical Software 中的预测分析模型在所有行业中都是非常有价值的资产。业务价值可以通过预测诸如客户流失率、患者住院时间、成本、风险、利润和许多其他因素等度量来产生。
假设检验的功效和样本数量 | Power and Sample Size for Hypothesis Tests
在假设检验中，我们会使用样本中的数据来描绘有关总体的结论。首先，我们会进行假设，这被称为原假设（以 H0 表示）。当您进行原假设时，您也需要定义备择假设 (Ha)，其与原假设正相反。样本数据将用于判断 H0 是否可以被否定。如果其被否定，则统计结论将认为备择假设 Ha 正确。
如何设计、分析并解读扩展量具 R&R 研究的结果 | How to Design, Analyze and Interpret the Results of an Expanded Gage R&R Study
本文中解释了为什么标准量具 R&R 无法充分评估多种测量系统的能力，并演示了当标准研究无法满足要求时扩展量具 R&R 是全面描述测量系统特征的理想工具。
创建有效价值流图时需要遵循的五点指南 | Five Guidelines You Need to Follow to Create an Effective Value Stream Map
价值流图析是精益过程改进方法的基石，也是六西格玛中使用的获得认可的工具。价值流图说明当产品或服务遍历整个过程时的材料和信息流。创建“当前状态”价值流图可以帮助您识别浪费现象并更容易设想未来改进状态。
使用 Minitab Engage 提高竞争性制造业的生产稳定性 | Improve Your Production Stability for Competitive Manufacturing with Minitab Engage
稳定性是制造业面临的一个主要问题。任何不稳定的行为和过程都会给客户带来质量问题和干扰。为了防止出现问题，部件必须采用稳定的过程制造，而且制造过程必须符合预期规范并高于客户满意度。
额外花费 120 小时推动改进时，您会怎么做？| What Would You Do with an Extra 120 Hours to Drive Improvement?
Hermann Miskelly 是一家价值 15 亿美元的工业公司的质量副总裁，他负责领导该公司的持续改进工作。现在，他已有 10 年的精益六西格码部署经验，他监督过 4,000 多个大型改进项目和另外 6,000 个小型改进项目的执行。下面是他分享的关于借助 Minitab Engage 管理持续改进项目的三个关键见解。
使用 Engage 或 Workspace 创建 Monte Carlo 模拟的 4 个简单步骤 | The 4 Simple Steps for Creating a Monte Carlo Simulation with Engage or Workspace
今天我们将介绍如何使用 Minitab 为已知的工程公式和 DOE 方程创建 Monte Carlo 模拟。
将优秀项目部署留在阴影之下的 5 大挑战 | 5 Challenges that Keep Even the Best Project Deployments in the Shadows
为什么很多改进计划最终会被搁置一旁？一开始公司领导通常会支持这些工作，那么从在最高管理层的大力支持下启动部署之日到结束部署之日，发生了什么？
在 Minitab Statistical Software 中进行扩展量具 R&R 研究 | Expanded Gage R&R Studies in Minitab Statistical Software
量具 R&R 研究可以告诉您测量系统生成的数据是否值得信赖。遗憾的是，严格的数据要求和其他限制可能会让量具 R&R 研究难以进行分析，并可能无法解释所有重要因子。