決定論的および確率論的モデルに基づくプロセス変動の低減方法_ヘンリー・チャオ講演者: ヘンリー・チャオ、寧徳新エネルギーテクノロジー株式会社 (ATL) のシックスシグマ推進責任者兼マスターブラックベルト
トピック:決定論的および確率論的モデルに基づくプロセス変動の低減方法
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得ることだけでなく、多くの場合、プロセス標準偏差や変動係数の低減など、プロセス変動の低減がより重要になります。プロセス変動はプロセス能力に直接影響を与えるだけでなく、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、高品質の製品を設計する上で極めて重要です。しかし、多くのエンジニアリングおよび技術担当者は、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、エンジニアリング技術者がプロセス変動をモデル化して最適化できるように、プロセス変動を削減する 2 つの方法を紹介します。1) 内部表面と外部表面の実験設計法に基づいて、プロセス変動の決定論的モデルを確立します。2) エラー伝播とモンテカルロ シミュレーション法に基づいて、プロセス変動の確率的モデルを確立します。
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