Minitab Connect 如何结合现代实验室中的 LIMS 系统提高效率 | How Minitab Connect Enhances Efficiency with LIMS Systems in Modern Labs
在当今的实验室中，管理和理解海量数据是一项持续的挑战。无论是确保遵守行业法规、维持严格的质量标准还是优化工作流，高效管理和分析数据的能力都至关重要。实验室信息系统(LIMS)可以帮助您管理其中一些混乱，但它仍然缺乏必要的数据分析和报告功能。即使是最复杂的 LIMS 也可以从其他工具中受益，这些工具可以增强数据分析和报告功能。Minitab Connect 是一款功能强大的数据自动化和工作流创建工具，与您的 LIMS 系统协同工作，帮助您高效简化实验室的数据管理。
借助 Minitab 应对供应链中断 | Navigating Supply Chain Disruptions with Minitab
在错综复杂的全球商业网络中，供应链容易遭遇从自然灾害到新冠疫情等意外事件导致的各种中断。此类中断可能对企业造成严重破坏，导致延误、短缺和财务损失。然而，历史给予了我们宝贵的经验教训，让我们认识到弹性以及数据驱动决策在降低供应链风险方面的重要性。
简化、赋权、成功：Minitab 奥林匹克志愿者运营指南 | Streamline, Empower, Succeed: Minitab’s Guide to Olympic-Caliber Volunteer Operations
奥运会此类重大活动的组织工作需要投入大量人力进行协调。志愿者是这项工作的重要组成部分——没有志愿者的参与，这些比赛几乎不可能进行。据估计，2024 年巴黎奥运会将有 45,000 多名奥运会志愿者，他们对于奥运会的成功至关重要！
数据的形状表示什么？| What Does the Shape of Your Data Indicate?
对于数据，需要了解的最重要事项之一是哪些值是常见的，哪些值是罕见的。最常见的数据汇总之一是算术均值，我们通常称之为均值。您可能习惯于听到平均降雨量、平均交付时间或平均燃料价格。然而，有时均值无法很好地表达常见数值。这是在直方图中绘制数据的绝佳机会。
返回营销基础知识：试用 A/B 电子邮件检验 | Get Back to Marketing Basics: Give A/B Email Testing a Try
发送促销电子邮件并简单地期待获得最佳效果并不是最佳做法。了解 A/B 检验如何帮助您发送更多成功的电子邮件。
不自动满足于 30 件产能研究... | Don't Automatically Settle for a 30 Piece Capability Study…
在许多制造业领域（尤其是汽车供应和制造行业）中，能力研究的标准样本数量为 30 个零件或部件。
分析异常：使用缺陷评估的单比例检验 Analyzing Anomalies: Using a 1-Proportion Test for Defect Evaluation Chinese
Discover how performing a 1-Proportion Test using Minitab Statistical Software can help supply chain managers analyze defective parts from suppliers.
通过 Minitab 为供应链旺季的成功做好准备 Preparing for Peak Season Success in the Supply Chain with Minitab
The time is now to prepare for peak season! Learn how Minitab's powerful data analysis tools can help ensure peak season success in the supply chain.
对供应商执行（双样本比例）检验，分析延迟交付率 Putting Your Suppliers to the (2-Proportion) Test to Analyze Late Deliveries
Learn how to use a 2-Proportion Test in Minitab Statistical Software to analyze delivery times between two different suppliers.
未来就在眼前：利用预测分析改进供应链 The Future is Now: Improving the Supply Chain with Predictive Analytics
See how predictive analytics can be used in the supply chain to optimize inventory, route planning, risk management, customer satisfaction and more. 供应链预测分析是利用数据挖掘、机器学习和统计分析来识别供应链数据的模式和趋势，并对未来的业绩和结果进行预测。 供应链预测分析的目标是通过更准确地了解未来的需求、供应和其他可能影响供应链的关键因素来改进决策和战略规划。这使企业能够积极管理和优化其供应链运营、降低成本、提高效率，进而提高客户满意度