最近在网上查阅资料，发现有些朋友常常在选择六西格玛软件时在JMP和Minitab之间犹豫良久。正好我所在的公司刚刚选了六西格玛软件，当时选择的时候也遇到过同样的问题，后来我们专门对这两款软件进行了半年左右的试用和评估比较。这里，我把其中的一部分比较结果整理了一下，供有类似困惑的朋友参考——因为比较的内容很多，就先以六西格玛中必用的Pareto帕累托图为例来说明吧，希望能抛砖引玉，对大家的工作有所帮助，共同开启六西格玛的成功之路。
我把生产现场的数据“缺陷”、“数量”、“清洁”和“日期”四列数据分别输入到最新版的JMP和Minitab中，想用Pareto帕累托图分析一下现在的质量情况。
比较项目一：操作的简便性。
JMP的操作路径为：主菜单Graph Pareto Plot，确定“Y, Cause”为“缺陷”、“Freq”为“数量”后，即可得到如图一所示的报表；Minitab的操作路径为：主菜单Stat Quality Tools Pareto Chart，在“Chart defects table”中，确定“Labels in:”为“缺陷”、“Frequencies in:”为“数量”后，即可得到如图二所示的报表。如果用的是未经汇总的原始数据，在JMP中只要确定“Y, Cause”为“缺陷”即可；在Minitab中则要切换到“Chart defects data in:”中，确定其为“缺陷”。从操作层面上来看，JMP操作的简便性稍占优势，其对话框结构也更符合我们平时解决问题的思路，很容易上手。
图一 JMP制作的Pareto图
图二 Minitab制作的Pareto图
比较项目二：图形效果及信息展示。
观察图一、图二可知，JMP和Minitab都能体现出排序柱状图和折线图的变化规律， JMP将对应数据在图形上直接标注，Minitab则将数据集中显示在图形下方。单就这一项而言，两者只是形式上的不同。
比较项目三：辅助的统计分析结果。
Minitab没有任何其他输出来辅助说明以上的Pareto图，JMP则不同，图三是用JMP软件得到的Pareto图分析的辅助报表。由图三可见，JMP还可以分析每个缺陷比率的置信区间，不同缺陷之间的差异是否显著，等等。这个细节一下子就体现出JMP的专业性来了，而且不需要做更多步骤的操作。
图三 JMP输出的辅助统计结果比较项目四：拓展分析。
当问题比较明显时，使用图一、图二所示的普通Pareto图就可以了。但在实际工作中，问题往往不会如此简单，这时用普通的Pareto图无法很好地解决问题，这是我考虑到了用更高级一些的帕累托图来进行分析。图四是用JMP制作的分层Pareto图，可以根据已有的“清洁”和“日期”两列数据作为两维分层变量来细分总体Pareto图，不同日期、清洁前后的差异清晰可见。图五是用Minitab制作的分层Pareto图，它只能根据一维分层变量（此处使用“日期”）来细分总体Pareto图，而且只适合于一行一行排列的原始数据，当数据呈本例所示的汇总排列时，一点差异也看不出来了，而且显得毫无意义。看来，虽然是对同样的数据进行分析，使用JMP却更加容易发现数据所反映的实际问题，能更方便用户做质量改进和六西格玛项目。
图四 JMP制作的分层Pareto图
图五 Minitab制作的分层Pareto图
Pareto图是六西格玛和质量改进中最常用、也最重要的图形工具之一。在Pareto图的比较中，我和同事们觉得JMP更能帮助我们发现数据中隐藏的实际业务问题，这和我们对其他更多功能的比较所得到的结果是一致的。JMP不仅非常容易上手使用，而且能实现的统计分析功能更多、更强大（如高级试验设计(DOE)、模拟(Simulation)等这些六西格玛中的有效工具在Minitab中都没有找到）。总体来讲，我们觉得这两款六西格玛软件中，JMP更能在提升六西格玛投资回报率和降低单位质量成本方面给我们提供价值，于是我们就跟公司申请选择了JMP。现在使用JMP已经一年多了，事实证明我们当初的选择是正确的，JMP不仅在缩短六西格玛项目周期，快速发现业务问题方面给了我们很大的帮助，而且它的项目模板、自动化、脚本等特色也大大方便了我们在公司内部推广和交流六西格玛的经验。
