Corinne BERGES, cintura nera Six Sigma Master, NXP Semiconductors
D. Martin Knotter, cintura nera Six Sigma Master, Direttore tecnico, Product Diagnostic Center (PDC), NXP Semiconductors
Maresa Labellarte, Ingegneria del prodotto, NXP Semiconductors
Per un nuovo prodotto WLAN (Wi-Fi di sesta generazione), si osserva un problema di perdita di resa durante il test finale, quando gli stampi vengono imballati per la spedizione ai clienti. Viene avviato un progetto per trovare le cause profonde del problema. Il principale strumento di qualità utilizzato è un'analisi dell'albero dei guasti per approfondire ogni potenziale modalità di guasto, senza escludere alcune possibilità di guasto o saltare direttamente a una conclusione a priori.
NXP utilizza la metodologia e gli algoritmi dell'apprendimento automatico da alcuni anni, quindi l'apprendimento automatico è stato implementato in questo caso di perdita di rendimento in parallelo con l'analisi dei dati tipica o l'analisi univariata.
Il prodotto finale è costituito da due trafile, montate su un laminato. Nessun problema è stato riscontrato durante la fase di test dello stampo dopo la produzione dello stampo e prima del suo confezionamento. Inoltre, è stato osservato il problema della perdita di rendimento sul modello di prodotto fabbricato su un solo tipo di laminati, il che ha portato a ipotesi sull'impatto del tipo di laminato.
Sono state realizzate analisi dei dati e analisi dell'apprendimento automatico (partizioni, alberi potenziati o modelli bootstrap). L'analisi ha riguardato principalmente la differenza tra il test unitario e il test del prodotto finale e la differenza nei modelli in laminato.
