Nivel: intermedio
Corinne Bergès, Six Sigma Black Belt, NXP Semiconductors
Kurt Neugebauer, ingeniero de diseño analógico, NXP Semiconductors
Da Dai, ingeniero de automatización de diseño, NXP Semiconductors
Martin Kunstmann, estudiante de I + D-SUP-Working, NXP Semiconductors
Alain Beaudet, ingeniero de pruebas y productos, NXP Semiconductors
La resolución estructurada de problemas (SPS) es uno de los tres pilares del sistema NXP Six Sigma, con cultura de calidad y mejora continua, y demuestra aún más madurez del sistema de calidad NXP. Algunos enfoques clave en NXP SPS se ajustan a los marcos DMAIC / DMADV, 8D o 5-Why. Usan ampliamente las estadísticas para convertir supuestos en evidencias, necesarios para la eliminación de la causa raíz de un defecto real: modelado, DOE, análisis multivariado,… Se describen dos análisis estadísticos específicos. En diseño para automoción, sobre simulación de defectos paramétricos, duros o blandos, el objetivo es implementar el mejor algoritmo para reducir el número de simulaciones, sin impactar en la cobertura de pruebas o en la precisión de la estimación de la tasa de fallas: para ello, JMP brinda interesantes opciones en clustering. Los experimentos de NXP darán como resultado un algoritmo y algunas recomendaciones para el nuevo estándar IEEE sobre el estudio del método de contabilidad de cobertura de defectos. Ahora, en sentido descendente en la fabricación, cuando se trata del cálculo del índice de capacidad y de la prueba de normalidad, para evitar la alta sensibilidad de estas pruebas para detectar una anomalía leve, se diseñó una metodología en JMP para cuantificar el cambio desde la normalidad, utilizando la distribución de Shash y su Parámetros de curtosis y asimetría. Se implementó un script para automatizarlo en las más de 3000 pruebas para un producto automotriz.
