<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Auteur
Pradipta Kumar Das, ingénieur en développement de processus, Medtronic
Ce document traite de l'application des outils disponibles dans JMP pour planifier, exécuter et analyser une caractérisation de processus combiné de deux processus consécutifs. Les connaissances historiques et les hypothèses d'effets entre les processus en amont et en aval ont été utilisées dans la planification expérimentale, l'exécution et l'analyse des données. Cinq facteurs expérimentaux étudiés comprenaient un facteur difficile à modifier (F1) et quatre autres facteurs (F2 à F5) dans les processus étudiés. Une conception expérimentale personnalisée en parcelles divisées avec un modèle d'interaction quadratique à trois facteurs à effet principal a été sélectionnée dans le but d'effectuer une propagation de l'analyse des erreurs à travers les étapes de processus A, B et C. La variance de prédiction, la fraction de l'espace de conception et l'analyse de puissance ont abouti à un DOE composé de 12 séries uniques de combinaisons F2-F5 pour chacune des cinq parcelles F1 entières, pour un total de 60 séries expérimentales. Huit réponses dans les processus B et C ont été analysées. L'analyse des données comprenait l'utilisation de Graph Builder, Distribution Analysis et Fit Y by X pour vérifier l'intégrité des données. Ensuite, Fit Model avec réduction de terme itérative a été utilisé pour créer les modèles. L'optimisation des taux de défauts a été réalisée avec les outils de profilage et de simulation. Enfin, la variation intra-série et inter-séries a été évaluée à l'aide des parcelles résiduelles par lignes.
