Charles Chen, Master Black Belt, expert en amélioration continue, Applied Materials
Mason Chen, étudiant ceinture noire, Stanford University OHS
Patrick Giuliano, ingénieur support technique JMP, JMP
Pendant la période de préchauffage de la machine, le processus de fabrication peut être instable en raison de causes attribuables. Cette présentation explique comment plusieurs plates-formes et statistiques de Poisson trouvées dans JMP 16 ont été utilisées pour détecter les nombres de défauts les plus élevés.
L'ajustement normal continu et l'ajustement de Poisson discret ont été utilisés et comparés pour différencier les périodes de processus instables et stables.Il est essentiel de rechercher les sous-groupes rationnels pour séparer les variations communes et spéciales.Trois plates-formes dans JMP 16 ont été utilisées pour rechercher les sous-groupes rationnels :
- Analyse de séries chronologiques et tracés de décalage/autocorrélation pour détecter les cycles de comptage des défauts récurrents.
- Analyse de clustering hiérarchique et diagrammes de constellation pour regrouper les périodes homogènes.
- Composant principal T-Square SPC et la détection de point de changement pour définir le sous-groupement rationnel.
Les trois techniques ont trouvé le meilleur sous-groupement rationnel de chaque heure pour détecter les modèles spéciaux de préchauffage de la machine.Sept types de cartes de contrôle différentes ont été réalisées sur les données de comptage des défauts.Seules les cartes de contrôle Shewhart Xbar-R et Poisson U (basées sur des sous-groupements rationnels d'une heure) pouvaient détecter avec précision les causes attribuables de la première heure. Ce sous-groupement rationnel d'une heure a été utilisé dans la capacité du procédé pour différencier le Cp à court terme et le Pp à long terme. Les statistiques de Poisson et l'approximation normale ont été utilisées pour estimer davantage la capabilité du processus Cp.Des rapports récapitulatifs sur la capacité du processus, un graphique des objectifs et un graphique des performances ont été utilisés pour aider à visualiser la capacité du processus dans différents sous-groupes rationnels.Après avoir éliminé cette cause d'échauffement, la limite supérieure de spécification du nombre de défauts a été réduite de 20 %.
