Ya sea que se trate de OEM profesional OEM, diseño original encargado de fábrica de ODM o incluso subcontratación, existe un punto en común en la industria moderna. En primer lugar, la fábrica produce productos. Lo más importante es la tasa de rendimiento del producto, es decir, el porcentaje que cae dentro de la especificación. Sin embargo, si se va a evaluar la calidad del producto, la tasa de rendimiento no es el único indicador. La evaluación más común es la calidad de la capacidad del proceso, como CPK> 1,33, etc., pero sé por qué las grandes empresas como Google, Intel, Apple pueden hacer que la calidad del producto sea estable, lo que implica las herramientas y indicadores que utilizan para la evaluación A continuación se presentará un caso SMT simple y se utilizará JMP para el análisis.
En la línea de producción de procesos SMT (tecnología de montaje en superficie), uno de los procesos de encolado en el sitio requiere evaluar la calidad de los equipos de dos fabricantes diferentes y seleccionar la máquina adecuada. Antes del análisis, que todos comprendan brevemente el proceso de dispensación.
En el proceso de dispensación, los coeficientes de expansión térmica de la oblea y el sustrato son diferentes, y los cambios de temperatura provocan que el estrés térmico se concentre en las protuberancias entre los dos, provocando que las grietas formen un circuito abierto (Figura 1). deformado por fuerzas externas o el ambiente se oxida, las protuberancias también cambiarán Deterioro frágil, por lo que es necesario dispensar para aumentar la fuerza de unión entre la viruta y el sustrato, aislar el aire y redistribuir la tensión (Figura 2). Por supuesto, hay muchos factores en el proceso de dispensación, esta vez es simple Evalúe la consistencia del peso de la máquina después de la dispensación y el grado de desviación en las direcciones xey.
Imagen 1 a la izquierda; Imagen 2 a la derecha
Las especificaciones técnicas que normalmente proporciona la máquina se muestran en la Figura 3 a continuación (no es el estándar para este ejemplo)
imagen 3
01: Análisis estadístico descriptivo y comparación
Al analizar, comenzamos con el peso de dispensación. La recolección de datos incluye datos de empresa (M, W) y número de días (Figura 4 a continuación). Se recomienda comenzar con Estadísticas descriptivas Para comenzar, primero comprenda su distribución e ingrese las especificaciones para comparar.
Figura 4
En la (Figura 5 a continuación), podemos ver que las dos empresas no son muy simétricas, se pueden comparar fácilmente utilizando las plataformas Distribución y Generador de gráficos en JMP.
Figura 5
Luego, haga coincidir la verificación de estado normal (consulte la Figura 6 a continuación) para determinarla como Asignación anormal , Para que luego podamos comparar las capacidades del proceso,
Imagen 6
La capacidad de proceso de la empresa M es superior a la de la empresa W, pero todas tienen un nivel superior a 1,33 (Figura 7)
Figura 7
02: Prueba de hipótesis
Después de comparar las estadísticas narrativas, puede utilizar la prueba de hipótesis para averiguar si las dos empresas son significativamente diferentes. A partir de los resultados de la prueba, se sabe que la variación entre las dos no es igual (porque ambas están distribuidas de forma anormal y usar el método de Levene para juzgar), entonces el Test de Wetch entiende que existe una diferencia significativa entre los dos valores medios, por lo que en la parte de peso, se puede ver claramente que la empresa M tiene una ventaja, como se muestra en la Figura 8.
Figura 8
03: análisis ANOVA
El siguiente paso es observar la cantidad de días para comprender si diferentes días causarán diferencias significativas en el peso de las dos empresas. De acuerdo con los datos recopilados, realice un análisis ANOVA en diferentes días, como se muestra en las Figuras 9 y 10 a continuación. No hay una diferencia significativa en algunas partes, y hay una diferencia significativa en la parte media. Suponiendo que la desviación no afecta la calidad, la empresa generalmente establecerá otra diferencia práctica como el nivel, dependiendo de si realmente afectará el calidad. Sin embargo, la empresa W obviamente tiene una diferencia significativa en el nivel de dos días, incluso si la media no es significativamente diferente, en general, es más difícil ajustar la variación que ajustar la desviación.
Figura 9 - Análisis ANOVA de la empresa M
Figura 10 - Análisis ANOVA de la empresa W
04: Cuadro de control
Además de la verificación estadística, también se puede utilizar con la función de gráfico de control (Figura 11), con Filtro de datos locales para filtrar y comparar datos. En el gráfico se puede ver que los dos proveedores de equipos tienen un límite de control más estrecho en el segundo día, pero la empresa W es muy clara Hay puntos cercanos a las especificaciones, si realmente se debe a consideraciones de precio, hay que investigar el motivo.
Imagen 11
Luego confirme el grado de desviación de xy, y confirme de acuerdo con el proceso anterior. Se confirma a partir de la capacidad del proceso (Figura 12) que la Compañía M es mejor, y las dos compañías realizan análisis ANOVA (Figura 13) si es una variación o un valor medio Existen diferencias significativas entre los proveedores de equipos.
Imagen 12
Figura 13
Luego, subdividirlo en dos días para comparar (Figura 14). Aquí solo se enumeran las diferencias. Ya sea que la empresa W esté en la dirección xo y, el número de días causará diferencias, mientras que la empresa M no tendrá ningún efecto.
Figura 14
Finalmente, haga coincidir la confirmación del gráfico de control (Figura 15) para confirmar el nivel de la empresa W, y la empresa M no colocará el gráfico anterior si no hay una diferencia significativa. Por lo tanto, ya sea el peso de los puntos o el desplazamiento de xy , es mejor para la empresa M.
Figura 15
En conclusión
Finalmente, desde la perspectiva del cliente, hay muchos parámetros de calidad a confirmar para un solo proceso. Además, cada parámetro también tiene diferentes métodos para analizar. Aunque las funciones anteriores están dispersas en diferentes plataformas, se pueden personalizar con JSL . Windows o Dashboard integra todos los resultados del análisis y los estandariza, haciéndose eco del punto común mencionado al principio es "calidad y puntualidad del análisis". Hay muchas aplicaciones en diferentes industrias en la vida real. Bienvenido a registrarse para el seminario en línea de JMP., Escucharás escenarios de análisis más prácticos que te ayudarán a resolver problemas analíticos en el trabajo diario.
Los últimos seminarios en línea // 6 ejemplos de ciencia de datos en aplicaciones de alta tecnología
En líneas de producción complejas de alta tecnología, para mejorar de manera efectiva la competitividad del producto y optimizar los procesos de fabricación, el uso de datos para descubrir, resolver y prevenir problemas se ha convertido en una clave importante que no se puede ignorar. Este seminario comenzará desde la perspectiva de la producción, a través del intercambio de casos de aplicación práctica, comprenderá cómo JMP puede reducir efectivamente las horas de trabajo innecesarias y mejorar la eficiencia del trabajo; luego aprenderá y evitará pérdidas, tratará de utilizar los ejemplos más prácticos y los métodos más eficientes. para resolver y descubrir problemas, optimizar aún más las condiciones de producción y realizar alertas tempranas y toma de decisiones oportunas. Este es un seminario gratuito, Haga clic aquí para registrarse ahora
