레벨 : 중급
Corinne Bergès, Six Sigma Black Belt, NXP Semiconductors
Kurt Neugebauer, NXP Semiconductors 아날로그 설계 엔지니어
Da Dai, NXP Semiconductors 설계 자동화 엔지니어
Martin Kunstmann, R & D-SUP-Working 학생, NXP Semiconductors
Alain Beaudet, NXP Semiconductors 제품 및 테스트 엔지니어
SPS (Structured Problem Solving)는 NXP 식스 시그마 시스템의 세 가지 기둥 중 하나이며 품질 문화와 지속적인 개선을 통해 더 많은 NXP 품질 시스템 성숙도를 보여줍니다. NXP SPS의 몇 가지 주요 접근 방식은 DMAIC / DMADV, 8D 또는 5-Why 프레임 워크에 적합합니다. 그들은 통계를 널리 사용하여 가정을 실제 결함 근본 원인 제거에 필요한 증거로 변경합니다. 모델링, DOE, 다변량 분석,… 두 가지 특정 통계 분석이 설명됩니다. 자동차 설계에서 파라 메트릭, 하드 또는 소프트 결함의 시뮬레이션에 대한 목적은 테스트 범위 또는 실패율 추정 정밀도에 영향을주지 않고 시뮬레이션 수를 줄이는 최상의 알고리즘을 구현하는 것입니다.이를 위해 JMP는 클러스터링에서 흥미로운 옵션을 제공합니다. NXP 실험은 결함 커버리지 계산 방법에 대한 연구에 대한 새로운 IEEE 표준에 대한 알고리즘 및 몇 가지 권장 사항을 생성합니다. 이제 제조의 다운 스트림에서 공정 능력 지수 계산과 정규성 테스트를 다룰 때 약간의 이상에 대해 이러한 테스트의 높은 민감도를 우회하기 위해 JMP에서 Shash 분포와 그 분포를 사용하여 정규성에서 이동을 정량화하는 방법론을 설계했습니다. 첨도 및 왜도 매개 변수. 자동차 제품에 대한 3000 개 이상의 테스트에서이를 자동화하기 위해 스크립트가 구현되었습니다.
