決定論的および確率論的モデルに基づくプロセス変動を減らす方法_Henry Qiaoスピーカー: ヨフン、シックス シグマ プロモーション責任者、マスター ブラック ベルト、Ningde New Energy Technology Co., Ltd. (ATL)
スピーチのトピック:決定論的および確率論的モデルに基づいてプロセス変動を削減する方法
まとめ：
プロセス最適化のプロセスでは、平均値の最適な設定を取得する必要があるだけでなく、プロセスの標準偏差や変動係数を減らすなど、プロセスの変動を減らすことがより重要になることがよくあります。プロセス変動は、プロセス能力に直接影響するだけでなく、製品設計プロセスにおける重要な入力パラメータでもあり、高品質の製品の設計にとって非常に重要です。しかし、多くのエンジニアや技術者は、プロセス変動の統計モデルとその最適化方法を確立する方法を理解していません。この記事では、エンジニアと技術者がプロセス変動をモデル化し、最適化するのに役立つプロセス変動を減らす 2 つの方法を紹介します: 1) 内部および外部実験計画法に基づいてプロセス変動の決定論的モデルを確立する; 2) エラー転送とモンテカルロ シミュレーションに基づく方法プロセス変動の確率モデルが確立されました。
DOE工程変動完全実施要因計画実験計画モンテカルロ シミュレーション工程変動
