낮은 불량률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기안녕,
특정 결함률을 유지하기 위해 몇 가지 요소가 작동할 수 있는 허용 한계를 어떻게 찾는지 아는 사람은 누구나 있습니다.Robert의 이 비디오는 실제로 이러한 요소의 정규 분포를 가정하여 가장 낮은 결함률을 달성하기 위해 최상의 설정을 찾는 방법을 보여줍니다. 내가 찾고 있는 것은 이 결함률을 달성하기 위해 허용되는 최대 변동이 무엇인지 결정하는 방법입니다.
https://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/explorers/explorers-improving-your-processes-with-statistical-models-video/watch.html#formsuccess
과거 생산 데이터를 사용하여 제조 프로세스 개선 사항 파악 :
Rgrds
이르판
Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기자동화된 절차는 없습니다. 엔지니어/과학자는 이 도구를 사용하여 다양한 시나리오를 설정하고 능력/결함을 평가한다는 아이디어입니다. JMP는 요인 수준을 제어하는 것이 얼마나 쉬운지, 어려운지, 저렴한지 아니면 비싼지 알 수 없습니다.
Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기
안녕 마크,
이것이 제가 현재 진행하고 있는 실험입니다. 일반적으로 우리가 사용하는 방법은 결함 로그율을 사용하여 요인에 대한 최상의 설정을 찾는 것입니다. 그러나 제가 찾고 있는 것은 각 요인에 대한 최상의 SD가 무엇인지(예: 이 예에서는 일반 SIH4 SD = 12, Press SD = 0.2, Space SD = 12입니다. 그리고 우리는 요인에 대한 SD를 강화하면 결함률을 더욱 줄일 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그래서 제가 찾고 있는 것은 모든 4가지 반응(두께, 식각율, 균일성, RI)에 대한 사양 한계를 충족하기 위해 이 3가지 요소 모두에 대해 실행해야 하는 SD가 무엇인지입니다.
결함률 0%를 달성하기 위한 SD가 무엇인지 확인하기 위해 SD를 1x1로 '수동으로' 조정할 수 있다는 것을 알고 있지만 이를 수행하는 자동화된 방법이 있습니까?
이것이 내 질문/문제를 설명해주기를 바랍니다.
Rgrds
이르판
Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기우리는 '원을 그리며 돌아다닙니다.' 공정 능력을 유지하는 요인 범위를 결정하고 싶다고 계속 말씀하셨습니다. 이 분석을 수행하는 방법은 이미 설명했습니다. 나는 시뮬레이터의 결함 프로파일러를 철저하게 설명하고 시연하는 프로파일러 가이드의 8장을 안내했습니다.명확하지 않은 것은 무엇입니까? 너가 이해하지 못한게 뭐야? 당신이 겪고 있는 구체적인 문제는 무엇입니까?
Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기
안녕 마크,
나는 프로파일러에 대한 책 매뉴얼을 검토하다가 이것을 발견했습니다. 내가 찾고 있는 것은 현재 응답 사양으로 내가 사용해야 하는 요소 제한이 무엇인지를 제한하여 많은 사람들에게 너무 빡빡하거나 너무 느슨하지 않도록 한다는 것입니다. 실패
Rgrds
이르판
Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기가변성은 당신이 가지고 있다고 생각하는 통제에 의해 정의됩니다. 시뮬레이션 후 공정 능력 분석을 통해 이 제어가 충분한지 여부가 결정됩니다. 능력이 너무 낮으면 시뮬레이터로 돌아가서 시뮬레이션을 다시 실행하기 전에 하나 이상의 요인에 대해 더 많은 제어(변동 감소)를 적용해 볼 수 있습니다. 작동하는 요인 범위에 도달하기 전에 몇 번 반복해야 할 수도 있습니다.
제가 제안한 도움말의 장을 읽어보셨나요?
Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기안녕하세요 마크님,
실제로 내 모든 응답이 사양 제한 내에 있는지 확인하기 위해 내 요소의 제한이 무엇인지 확인하려는 경우 이를 찾을 수 있는 방법이 있습니까? 시뮬레이터에서 우리는 실제로 정규, 이항 또는 기타 분포 등 요인의 변동 유형을 지정합니다.Re: 낮은 결함률을 보장하기 위한 요소의 허용 한계 찾기동영상에서는 예측 프로파일러를 사용하여 각 반응에 대해 정의한 만족도를 최대화하는 요인 설정을 얻는 방법을 보여줍니다. 이 도구에는 현재 질문을 해결하는 몬테카를로 시뮬레이터가 내장되어 있습니다. 고정(항상 원하는 설정점 달성) 또는 가변 요인을 정의할 수 있습니다. JMP 스크립트 언어를 사용하여 분포 모델(예: 정규 분포) 또는 사용자 정의 표현식을 사용하여 변형을 정의할 수 있습니다. 변동 중 일부는 요인 수준의 변동으로 인한 것이 아니라 반응에 내재되어 있습니다. 이 변형은 별도로 추가됩니다.
자세한 내용과 예제는 도움말 > 도서 > 프로파일러 > 예측 프로파일러를 참조하세요.
