自 1971 年以来，Unifi 制造公司一直是多纤维聚酯和尼龙纹理纱线的领先生产商。该公司的制造工艺将原材料和回收材料和纤维转化为合成长丝纱，其性能与天然纱线类似，但性能优越。Unifi 的纱线存在于许多由世界领先零售商制造的产品中，从服装和工业应用到家居用品。Unifi 的客户可以指定他们需要的纱线特性，例如染色性和强度，然后 Unifi 通过使用称为假扭曲纹理的过程调整机器设置来生产定制纱线。在 Unifi 寻求提供高品质合成纱线的过程中，该公司转向 Minitab 统计软件，以帮助优化和改进其虚假扭曲的纹理处理过程。

挑战

为了遵守有关制造质量标准和长期存储数据的准则，Unifi 已经收集并分析了大量数据，用于其虚假扭曲的纹理处理过程。使用此数据，每天通过多种统计方法进行过程优化。这些方法，包括设计实验，用于构建各种类型的因果模型，使技术人员能够预测纱线特性和选择工艺参数。然而，模型不容易获得，是一个昂贵的选择，因为涉及大量的变量和大量的时间Unifi质量技术人员需要投资。

Unifi 的虚假扭曲纹理过程非常复杂，包含许多与之高度相关的操纵因素。高度相关的因素（称为"多共性"）的存在通常会导致冗余测量和降低统计效率。Unifi 着手寻找一种更高效、更具成本效益的方法，用于优化错误扭曲的纹理过程所需的数据分析。他们在迷你塔统计软件中找到了解决方案。

迷你塔如何帮助

Unifi 质量技术人员使用 Minitab 强大的数据分析将统计方法缩小到最适合实际日常使用的分析范围。利用公司已有的大量数据，他们使用 Minitab 从三种不同的方法（多线性回归、主要组件分析和部分最小方块 （PLS） ）中评估和比较模型，以找到最适合优化错误扭曲纹图过程的模型。

Minitab对北卡罗来纳州亚德金维尔Unifi纺纱厂收集的数据进行分析后发现，PLS分析是生成准确模型的最快、最简单的方法，也是三种补救多共性方法中最好的。其他方法需要额外的实验工作，这是更昂贵和时间密集-因此不可行的日常使用。使用 PLS 后，Unifi 技术人员还可以在使用经典线性回归时更快地识别异常数据。这节省了时间，使技术人员能够比使用 PLS 之前更早地发现和修复流程中的潜在问题。

Minitab 还使技术人员能够根据流程调整快速更新新的生产数据，然后用图形直观地查看更改。了解可变设置如何改变纱线属性，便于实现客户所需的质量特征。

结果

Unifi 成功的 PLS 方法展示了流程优化技术如何为虚假扭曲的纹理带来真正的好处。由于纱线行业对工艺改进技术和统计软件的广泛应用还比较新，Unifi 与 Minitab 的成功表明，这些技术在未来可以更频繁、更广泛地应用。

假扭纹理流程的改进不仅使 Unifi 更容易为客户提供高品质的高度定制纱线，而且改进也有助于保持低成本。Unifi 质量技术人员完成优化流程的实验工作所花费的时间已大大缩短。"我们已经能够减少或完全消除实验试验，从我们的进程，"埃德米尔席尔瓦说，技术经理在Unifi的亚德金维尔，北卡罗来纳州工厂。"Minitab 帮助我们为流程带来了实际价值，而不会产生任何重大成本，"他说。