在美国，政府通常通过交通运输部（Department of Transportation，以下简称DOT）和国家高速公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，以下简称NHTSA）来统一管理所有的交通用品。轮胎制造商必须证明它们的产品通过了标准化测试，才能在其轮胎侧面贴上“DOT”标签，这是产品在美国的高速公路上行驶必备的标志之一。

美国国会经常授权NHTSA审查所有汽车的轮胎测试，如果有必要，还可以更新相关测试内容。在这个方面，NHTSA一直从（American Society of Testing and Materials，以下简称ASTM）获得技术协助。ASTM成立于1898年，是世界上最早、{zd0}的非盈利性标准制定组织之一，现有32000多名会员，分别来自于100多个国家的生产者、用户、最终消费者、政府和学术代表。ASTM共有129个技术委员会及2000多个分技术委员会，主要制定130多个专业领域的试验方法、规范、规程、指南、分类和术语标准，目前ASTM已出版和发布了10000多个标准。ASTM标准质量高，适应性好，不仅被美国各工业界纷纷采用，而且被美国国防部和xx政府各部门机构采用。

Leighton Spadone是美国固特异（GOODYEAR）轮胎公司研发部门的高级工程师，负责研究商用卡车轮胎的高速度和耐久性测试。同时他也是ASTM的成员，他所在的ASTM汽车轮胎测试研发任务组的主要任务是：轮胎在平坦的高速公路上行驶与在弯曲不平的实验室车轮上行驶有很大的不同，由于卡车轮胎上车轮的曲率作用，轮胎温度在实验室的环境下要比在公路上高很多。该工作组需要以书面的形式记录这些差异，并且以此为基础，结合轮胎的实际工作温度，制定出新的实验室测试标准。

为了完成这个任务，研究这些测试的首要工作就是测量轮胎在实际工作中的运行温度，并将其与在实验室中测试的轮胎温度做比较。而开展这些工作都离不开可视化六西格玛及质量管理软件JMP () 的协助。该任务组首先用试验设计DOE创建了试验计划（这点使用JMP软件是最方便的，也是JMP众所周知的优势之一）。其次，更加重要的是构造一个回归模型，以定量地研究轮胎的工作条件对轮胎温度的影响。研究人员最关心的是轮胎侧沿的温度和中心线的温度，这往往可以通过基于不同测试条件的回归模型来预测。

JMP尤其擅长探索性数据发现（EDA），它在探索构建这个回归模型的过程中同样也发挥了巨大的作用。在它的帮助下，工作人员首先发现以往被认为重要的轮胎膨胀压力和轮胎载重实际上并不是合适的温度预测因子，真正有效的模型需要用相对比较复杂的非线性公式才能完成，而这也是其他普通软件中不具备的功能。

在回归模型初步确立之后，下一步就是建立预测方程，探索下轮胎的表现，并且与其在高速公路上的情形做对比。研究人员常常需要寻找“从平坦到弯曲”的等效温度，需要找到几乎xx等价于高速公路条件的实验室条件，以避免轮胎温度的差异过大，工程师们需要合理地解释这些模型。

这些模型不但对工程师有用，对于不是工程师或科学家的行政官员和管理人员来说，它的意义同样巨大。因为成熟的模型可以实时地在屏幕上展现出来。例如，有人会问：“如果卡车轮胎行驶在车轮为90%的膨胀率、90%的载货率和每小时75英里的速度的条件下，会产生怎样的结果呢？怎样才能在平坦表面上产生等价的中心线温度的效果？”借助专业的模型刻画器，所有人都能清晰地找到问题的答案。只要回归模型构建成功，大部分工作就可以通过预测刻画器平台来可视化地实现。用户只要轻松地调节膨胀率、载货率和速度，温度结果就会动态地表现出来。而且可以根据需要和可能，将高速公路上的条件灵活地转化为实验室里的条件，反之亦然。

这样做的好处很多，最直接的好处就是便于沟通。有时侯，对于同一个问题、同一组数据，不同的人可能会有不同的看法。这时，大家可以集中到同一个会议室，不管你是否懂统计学，都可以在预测刻画器的平台上顺畅地交流，回答各种问题。如果有些问题暂时解决不了，还可以快速地重新再构建新的模型，重新解释。

ASTM喜欢JMP的另一个原因是它的易用性。不需要培训任何统计学知识，研究人员就会用得很好，它的分析报表容易理解，数据的图形化展示功能强大而且令人信服。在正式使用JMP软件以前，曾经有人担心是否会因为大部分人不懂统计学，导致不会使用，乃至发生分析错误，事实证明这种担心xx是多余的。JMP的交互式分析模式也是吸引ASTM中的很多专家从其他普通软件迁移到JMP上来的重要原因之一。

由于在定量方法使用和模型表达上的出色表现，NHTSA对ASTM汽车轮胎测试研发任务组的工作成果非常认可和赞赏。Spadone在总结这两年的工作时说：“政府官员已经充分意识到平坦表面和弯曲表面的不同造成的显著温度差异，并已经开始着手改进工作卡车轮胎的强制性测试标准。这一切都归功于模型的力量和JMP快速方便地构建和展现模型的强大能力。”