Niveau: intermédiaire
Corinne BERGES, ceinture noire Six Sigma, NXP Semiconductors
Un client de l'industrie automobile a signalé un problème avec certaines pièces et l'analyse des défaillances a mis en évidence plusieurs échecs de tests dans les fonctions de gestion des vannes. De nouveaux tests sur les produits ont révélé une zone dans le bord de la matrice dans laquelle les pièces étaient plus susceptibles de tomber en panne. Des analyses ont été conçues afin de comprendre la différence entre cette zone faible et le reste de la matrice. Ces analyses ont utilisé des données de sonde unitaire et de sonde de classe: la première permet une investigation au niveau de la filière; ce dernier supporte l'étude des réticules sur la plaquette. Les réticules sont des structures spécifiques intégrées sur les plaquettes entre les matrices et illustrent chaque étape de fabrication individuelle; leur test permet d'identifier l'étape défaillante.
L'analyse des données dans JMP consistait en une analyse univariée avec un tracé de distribution de test, une analyse multivariée, ainsi que des algorithmes de prédiction utilisant la comparaison entre les deux zones de la matrice sur sept lots de plaquettes. Les analyses ont été menées au niveau de la matrice et du réticule pour pouvoir mettre en évidence les étapes de fabrication défaillantes.
Cette étude de cas a été utilisée dans du matériel de formation pour promouvoir l'apprentissage automatique. Dans le contexte de l'industrie automobile, où le zéro défaut est l'objectif, chacun doit être formé à de telles analyses afin d'atteindre le plus haut niveau de qualité possible.
