<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autor
Pradipta Kumar Das, ingeniera de desarrollo de procesos, Medtronic
Este artículo analiza la aplicación de las herramientas disponibles en JMP para planificar, ejecutar y analizar un proceso combinado de caracterización de dos procesos consecutivos. El conocimiento histórico y las suposiciones de los efectos entre los procesos aguas arriba y aguas abajo se utilizaron en la planificación, ejecución y análisis de datos experimentales. Los cinco factores experimentales estudiados incluyeron un factor difícil de cambiar (F1) y otros cuatro factores (F2 a F5) en todos los procesos estudiados. Se seleccionó un diseño de parcela dividida experimental personalizado con un modelo de interacción de tres factores, cuadrático y de efecto principal con el fin de realizar una propagación del análisis de errores en los pasos del proceso A, B y C. La varianza de predicción, la fracción del espacio de diseño y el análisis de potencia dieron como resultado un DOE que consta de 12 ejecuciones únicas de combinaciones F2-F5 para cada una de las cinco parcelas F1 completas, para un total de 60 ejecuciones experimentales. Se analizaron ocho respuestas en los procesos B y C. El análisis de datos incluyó el uso de Graph Builder, Distribution Analysis y Fit Y by X para verificar la integridad de los datos. Luego se utilizó Fit Model con reducción iterativa de términos para crear los modelos. La optimización de las tasas de defectos se realizó con las herramientas Profiler y Simulator. Finalmente, se evaluó la variación dentro y entre corridas usando el residual por parcelas de fila.
