<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autor
Pradipta Kumar Das, Prozessentwicklungsingenieurin, Medtronic
In diesem Artikel wird die Anwendung der in JMP verfügbaren Tools zum Planen, Ausführen und Analysieren einer kombinierten Prozesscharakterisierung zweier aufeinanderfolgender Prozesse erörtert. Bei der experimentellen Planung, Durchführung und Datenanalyse wurden historische Erkenntnisse und Annahmen über Auswirkungen zwischen vor- und nachgelagerten Prozessen genutzt. Zu den fünf untersuchten experimentellen Faktoren gehörten ein schwer zu ändernder Faktor (F1) und vier weitere Faktoren (F2 bis F5) über die untersuchten Prozesse hinweg. Ein benutzerdefiniertes experimentelles Split-Plot-Design mit einem quadratischen Haupteffekt-Drei-Faktor-Interaktionsmodell wurde ausgewählt, um eine Fehlerausbreitungsanalyse über die Prozessschritte A, B und C durchzuführen. Vorhersagevarianz, Bruchteil des Designraums und Leistungsanalyse führten zu einem DOE, das aus 12 einzigartigen Durchläufen von F2-F5-Kombinationen für jeden der fünf gesamten F1-Diagramme bestand, also insgesamt 60 experimentelle Durchläufe. Acht Antworten in den Prozessen B und C wurden analysiert. Die Datenanalyse umfasste die Verwendung von Graph Builder, Verteilungsanalyse und Fit Y by X zur Überprüfung der Datenintegrität. Dann wurde Fit Model mit iterativer Termreduktion verwendet, um die Modelle zu erstellen. Die Optimierung der Fehlerraten wurde mit den Profiler- und Simulator-Tools durchgeführt. Schließlich wurde die Variation innerhalb und zwischen den Läufen anhand der Residuen-nach-Zeilen-Diagramme bewertet.
