<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autore
Pradipta Kumar Das, Ingegnere per lo sviluppo dei processi, Medtronic
Questo documento discute l'applicazione degli strumenti disponibili in JMP per pianificare, eseguire e analizzare una caratterizzazione di processo combinata di due processi consecutivi. La conoscenza storica e le ipotesi sugli effetti tra i processi a monte ea valle sono state utilizzate nella pianificazione sperimentale, nell'esecuzione e nell'analisi dei dati. Cinque fattori sperimentali studiati includevano un fattore difficile da modificare (F1) e altri quattro fattori (da F2 a F5) nei processi studiati. È stato selezionato un disegno sperimentale a trama divisa personalizzato con un effetto principale, un modello di interazione quadratico a tre fattori con lo scopo di eseguire una propagazione dell'analisi degli errori attraverso le fasi del processo A, B e C. La varianza della previsione, la frazione dello spazio di progettazione e l'analisi della potenza hanno portato a un DOE costituito da 12 esecuzioni uniche di combinazioni F2-F5 per ciascuna delle cinque trame intere F1, per un totale di 60 esecuzioni sperimentali. Sono state analizzate otto risposte attraverso i processi B e C. L'analisi dei dati includeva l'utilizzo di Graph Builder, Distribution Analysis e Fit Y by X per verificare l'integrità dei dati. Quindi per creare i modelli è stato utilizzato Fit Model con riduzione iterativa del termine. L'ottimizzazione dei tassi di difetto è stata eseguita con gli strumenti profiler e simulator. Infine, la variazione all'interno e tra le serie è stata valutata utilizzando i grafici residuo per riga.
