Corinne BERGES, Six Sigma Master Black Belt para la resolución de problemas estructurados de NXP, NXP Semiconductors
Shilu ZHANG, científica de datos para el equipo de análisis e ingeniería de datos, TI de fabricación, NXP Semiconductors
James BIRD, director técnico, Six Sigma Black Belt, científico de datos, NXP Semiconductors
Chris SMITH, director sénior de calidad, Six Sigma Master Black Belt, NXP Semiconductors
En la industria de fabricación de semiconductores para automóviles, las piezas se prueban en cada paso de fabricación para detectar las piezas que probablemente fallen. Cuanto más aguas arriba se desechen las piezas débiles, menor será el costo de desguace. Pero las pruebas también tienen un costo. Un proyecto reciente en NXP buscó evitar una clasificación manual de defectos de los defectos observados en el nivel de inspección de obleas. Los defectos ahora se clasifican como asesinos o no asesinos a partir de un conjunto de datos de imágenes de entrenamiento, y se evalúa una probabilidad de falla para cada troquel. JMP® permite un paso más en la correlación de esta probabilidad de falla con las pruebas eléctricas con tres tipos de análisis. El primer análisis evaluó un umbral de probabilidad de falla para limitar la cantidad de piezas probadas para limitar el costo de la prueba. El segundo análisis destacó las pruebas más correlacionadas con la probabilidad de falla. El análisis final usó la lista de pruebas resaltadas para ajustar los límites de prueba para filtrar las partes con valores atípicos de probabilidad de falla. Los análisis limitan los costes de las pruebas y aumentan la calidad.
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