Ciao .
Bene Mattina , tutti . Bene sera , tutti .
IO 'M Sukti Chatterjee .
Prima di partenza Mio presentazione ,
IO volevo Piace A introdurre me stessa con pochi parole .
IO 'M Sukti Chatterjee da CTO squadra Di Applicato Materiali .
Esso È Avanzate tecnologia squadra , E Nostro squadra obiettivo È A sviluppare Prodotto
adiacente A IL semi industria O al di fuori IL semi industria .
Per esempio , Noi Sono lavorando per aerospaziale industria ,
farmaceutico industria , O industriale Rivestimento .
Questo esempio , presente esempio ,
Noi Sono prendendo da IL farmaceutico industria .
Mio argomento Di IL presentazione Oggi.
Misura Ricerca e sviluppo Di X -raggio fotoelettrone spettroscopia A tenere sotto controllo UN Rivestimento processi .
ordine del giorno Di Mio parlare Oggi.
Primo, Noi Volere parlare Di IL sfondo E problema dichiarazione ,
Poi Noi Volere discutere Di IL operazione definizione E dati collezione piano .
Prossimo , MSA componente analisi .
Finalmente Noi 'LL parlare Di IL piano per MSA componente miglioramento .
Permettere 'S inizio con IL sfondo .
In IL farmaceutico industria , In terapeutico finestre , terapeutico le zone ,
Là Sono , per esempio , antibiotico farmaco , alcol dipendenza O cancro paziente ,
Essi Bisogno ogni giorno iniezione Perché farmaco livello In IL sangue
È certamente crescente , picchi In IL sangue ,
E Poi entro corto tempo , entro UN pochi ore ,
Esso È andando al di là IL terapeutico finestra limite .
Quello 'S Perché Essi Bisogno ogni giorno iniezione E Esso È doloroso .
Esso cause Alcuni lato effetto ,
Quello 'S Perché paziente saltando IL farmaco O fermare IL farmaci .
A risolvere Questo problema ,
Nostro cliente esigenze Alcuni approccio A sarto IL pubblicazione Di farmaco .
Nostro squadra sviluppato UN barriera strato , alluminio ossido barriera strato ,
Quello forme UN conchiglia in giro IL farmaceutico particelle .
Proprietà Di Questo barriera strato
Potere controllo IL pubblicazione Di IL farmaco In IL sangue .
Anche Esso È possibile Piace Quello ,
Esso Potere pubblicazione pochi settimane Invece Di pochi ore .
Qui , Noi Volere parlare Di IL composizione analisi ,
E Che cosa È IL rumore analisi Di Questo composizione misurazione ?
Quello Noi Volere parlare Qui .
Nostro problema È misurazione Di AlOx Rivestimento composizione .
Nostro spec limite , cliente spec limite , È O /Al rapporto
In IL alluminio ossido film È 1 .2 -2 .3 .
Nostro obbiettivo Qui A determinare IL XPS metodo Se Esso È adeguato
A differenziare AlOx processi variazione .
Noi Volere determinare Qui , misura Ricerca e sviluppo misurazione errore
Di XPS per AlOx composizione analisi .
X -raggio fotoelettrone spettroscopia Potere misurare quantitativamente
atomico percentuale Di composizione .
Esso Potere misurare alluminio E ossigeno percentuale .
XPS In realtà misurare IL cinetico energia
Di fotoelettroni emesso da IL elementi
E Esso conta IL elettroni .
Ogni volta Esso È conteggio IL elettroni , Esso Potere contare IL presenza Di elementi
E Anche Esso conta IL elemento Quale È legame A Esso .
Quello 'S Perché Noi Potere Ottenere IL informazione
Di alluminio E ossigeno In IL alluminio ossido film .
Maggior parte Di IL fonte Di errore per XPS , Esso Potere aggiungere Esso In misura Ricerca e sviluppo .
Esso Potere riproducibilità , Esso 'S in arrivo da IL calibrazione elettrone contare .
Esso Potere aggiungere ripetibilità E riproducibilità errore .
Analisi Potere aggiungere riproducibilità errore .
Noi Volere parlare Di più dettagli Questo uno In IL Prossimo diapositiva .
In Nostro operazione definizione , Noi 'LL parlare Di IL diverso passi
Di IL XPS misurazione E Come Esso Potere introdurre
IL errore In IL misurazione errore GR , misura Ricerca e sviluppo errore .
Nostro obbiettivo misurare alluminio ossido Rivestimento composizione ,
E A misurare Esso In XPS , Primo Noi Bisogno A Fare linea di base correzione .
Esso È automatico , E Poi Noi Bisogno A andare A IL calibrazione .
In calibrazione , normalmente applicato materiali Avere calibrazione campione ,
particolarmente ogni volta Noi Avere Alcuni
sviluppato tecnologie Piace alluminio ossido .
Ma In Nostro casi , Noi Sono Rivestimento farmaceutico particelle
E Nostro processi finestra È totalmente diverso
da Nostro applicato materiali nucleo tecnologia processi finestra per alluminio ossido ,
Perché Rivestimento Bisogno A Essere compatibile con IL farmaceutico particelle .
Noi Sono Rivestimento Questo particella , A IL Stesso tempo ,
Noi Sono Rivestimento Anche silicio wafer E API pallet
Perché XPS non può misurare particelle .
Esso esigenze Alcuni planare substrato .
Quello 'S Perché Noi Sono depositare SU silicio wafer E API pallet .
Da Noi assistente 'T Avere calibrazione campione , Noi Sono utilizzando IL secondo opzione
per calibrazione Piace carbonio picco calibrazione .
Sinistra -mano lato immagine , Voi Potere Vedere carbonio picco calibrazione
E Esso È manualmente Bisogno A Fare Esso,
E Quello 'S Perché Esso impatto SU IL riproducibilità .
Poi Dopo calibrazione , Noi Bisogno A Fare XPS sondaggio
O alto risoluzione scansione A Ottenere IL spettri.
In IL spettri , Voi Potere Vedere ossigeno picco, alluminio picco .
Da Noi Bisogno A Fare Manuale calibrazione E Noi Avere automatico linea di base correzione ,
Questo Potere impatto errore SU ripetibilità E riproducibilità .
Prossimo , Noi Bisogno A Fare analisi . Analisi È picco raccordo .
Noi Bisogno A adatto Questo picco E Poi Noi Potere misura .
Da picco la zona , Noi Potere calcolare IL ossigeno alluminio percentuale .
Da Esso È semi automatico , Esso Potere aggiungere errore In IL riproducibilità .
Di XPS misurazione , Noi Sono calcolo O /Al rapporto
E Nostro cliente spec limite È 1 .2 -2 .3 .
Prossimo , Noi Volere parlare Di IL causa E effetto diagramma ,
MSA causa E effetto diagramma .
In MSA causa E effetto diagramma , Noi fatto Alcuni dettagliato analisi,
E Noi trovato parecchi uno Esso Potere impatto SU IL misura Ricerca e sviluppo .
Noi evidenziato Anche maggiore quelli Piace elettrone conta ,
calibrazione analisi , Noi parlato In IL prima diapositiva .
Ora Noi 'Rif aggiungendo un altro uno , Esso 'S campione caricamento ,
Come Esso È aggiunto errore In IL misura Ricerca e sviluppo .
Campione caricamento , Noi Bisogno A Fare Esso . Esso 'S non automatico , Esso È non pieno wafer .
Noi Sono facendo con buono wafer , COSÌ Noi Bisogno A posto IL buono .
Se Esso È posizione UN poco morso diverso O angolo È poco morso diverso ,
Poi Esso Potere impatto SU IL misurazione .
Questo È impattante SU riproducibilità .
Tutto altro maggiore uno impatto Noi Già discusso In IL precedente diapositive .
Altro uno È IL campione . Esso dipende SU IL processi .
Per Questo presentazione , Esso È fuori Di scopo .
Noi Volere parlare Di questi quattro In Questo presentazione .
Prossimo , Nostro campione collezione piano .
Per Nostro campione collezione , Noi utilizzo sei campioni per MSA analisi ,
E per questi sei campioni Noi Avere quattro si replica .
Qui Voi Potere Vedere questi quattro si replica .
Noi misurare quelli campioni In due siti .
Da Noi Avere IL quattro si replica , Noi Sono misurazione quelli in sequenza .
È Esso possibile Quello Se campioni Sono degradato
Poi campione degradazione Potevo Essere UN rischio ?
Noi Volere parlare Di Questo rischio Dopo SU Di più dettagli .
Nostro previsto risultati Piace Quello Noi Bisogno A Trovare fuori XPS metodo
È adeguato A differenziare processi variazione .
Anche , Voi Piace A misura Piace Quello
ogni volta Noi Sono misurazione due siti Quello Avere simile risultato .
Anche , Noi Piace A misura Piace Quello campione O parte È non interagendo con IL luogo .
Ora Noi Bisogno A Fare IL MSA progetto .
In MSA progetto , Noi Sono utilizzando substrato E luogo A IL costo fattore .
Questo È IL luogo , Questo È IL parte , E Noi Avere Anche due diverso substrato .
Noi menzionato Esso Prima , API tavolozza E silicio wafer .
S numeri Sono silicio wafer , UN numeri Sono API tavolozza .
Noi 'LL non Essere capace A utilizzo In realtà completamente randomizzato opzione
E Noi utilizzo Primo ripetere .
Per Primo ripetere opzione ,
Qui Noi Sono non mutevole IL campione replicare numero .
Quello Potevo impatto SU campione degradazione problema .
Quello 'S Perché Dopo SU Noi Volere confrontare Primo E il quarto replicare
A controllo Questo campionamento rischio .
Per Questo MSA analisi ,
Noi in sequenza utilizzo parecchi JMP applicazioni da JMP piattaforma .
Noi utilizzo dati distribuzione Di MSA campioni .
Quello È da descrittivo inferenziale statistiche applicazione .
Esso È da distribuzione adatto Y di X .
Poi Noi controllo IL dati variabilità utilizzando controllo grafico E uno -modo ANOVA .
Poi Noi analizzare misura Ricerca e sviluppo componenti .
Esso È da IL variabilità grafico .
Poi Noi 'D Piace A misura Piace Quello Che cosa È IL relazione
con processi capacità con misura Ricerca e sviluppo .
Quello Noi Potere Trovare fuori Piace Quello , interclasse correlazione contro P /T complotto .
Prossimo , Noi fatto IL radice causa analisi A piano per migliorando IL GR .
Noi Volere Trovare fuori Che cosa È IL GR maggiore errore
E Come Noi Potere Trovare fuori .
Quello Noi Sono utilizzando per scatola complotto , densità ellisse ,
abbinato coppie , E adatto linea
Quello Sono diverso piattaforma Di JMP piattaforma .
Permettere 'S inizio con IL dati distribuzione .
Noi sviluppato processi inizialmente A IL due spec limite ,
superiore spec limite E inferiore spec limite .
In superiore spec limite , Noi Avere due campioni , due parti E quattro si replica .
Tutto Sono misurato due siti ,
E Noi Già menzionato Noi fatto IL Primo ripetere .
Allo stesso modo , A IL inferiore spec limite , Anche Noi Avere quattro parti ,
quattro si replica E due siti .
Da Noi fatto IL processi sviluppo A IL due FINE Di IL spec limite ,
Quello 'S Perché Noi Potere Vedere Quello Nostro distribuzione È bimodale .
È completamente bimodale distribuzione .
Problema Di bimodale distribuzione , Esso Potere impatto SU IL GR componenti .
Esso Potere impatto SU P /TV rapporto ,
Esso Potere impatto SU P /PV rapporto E classificazione errata .
Da P /T rapporto È non imparentato con ...
Esso È non dipendente con IL parte , Quello È IL motivo P /T rapporto
Esso 'S non impattante di IL campione distribuzione .
Quello 'S Perché Noi Volere Essere usato In Nostro seguente diapositive .
Nostro figura Di meriti Noi Sono utilizzando COME UN P /T rapporto .
Per classificazione errata probabilità , Là È cinque probabilità .
Scorso tre , Esso Potevo Essere influenzato di IL campione distribuzione Di più ,
E Primo due È meno influenzato .
A minimizzare IL rischio , Ancora ,
Noi Sono focalizzazione SU IL P /T rapporto COME UN figura Di merito .
In IL Prossimo tempo , Nostro piano A Fare MSA analisi
utilizzando uniforme campione distribuzione .
Permettere 'S controllo Ora IL variabilità Di dati .
Qui Noi Potere Vedere Quello Noi utilizzo IO -SIG grafico ,
individuale in movimento allineare grafico , E Noi sega Quello molti dati punti
Sono al di fuori IL controllo limite In IL superiore grafico ,
E In IL inferiore in movimento grafico dell'intervallo ,
Noi sega Quello tre dati punto È al di fuori IL controllo limite ,
E Quello questi tre dati punti , Esso È improvviso spostare .
Esso È improvviso spostare , Esso 'S non restare Là , Esso È andando Indietro .
Esso significa Esso È IL tipo II spostare
E Là È UN miscela Di comune causa variazione
E speciale causa variazione In IL controllo grafico .
Quello 'S IL motivo Qui controllo limiti Sono senza senso .
Noi Bisogno A sottoraggruppamento con speciale causa
E Poi soltanto Noi Potere prendere in considerazione IL controllo limiti .
Ora Noi Piace A Trovare fuori Che cosa Sono IL speciale causa .
Primo Noi Volere controllo Se parte variazione Potevo Essere UN speciale causa .
Noi fatto Esso utilizzando IL uno -modo ANOVA E In uno -modo ANOVA ,
Noi Potere Vedere Là È UN variazione Di IL campioni .
Noi fatto IL processi vicino superiore spec limite E Noi fatto IL processi inferiore spec limite .
Quello 'S Perché campioni Sono diverso .
Quello Anche Noi trovato di uno -modo ANOVA , E Qui Noi Potere Vedere Quello
entro variazione È molto piccolo rispetto A parte variazione ,
E Anche di analisi Di varianza È mostrando Piace Quello .
Qui Nostro ipotesi È Tutto parti Sono Stesso ,
Ma Esso È rifiutando IL ipotesi Perché P -valore È meno di 0 .05 .
Esso 'S raccontando noi Esso È in modo significativo diverso .
Quello significa parte variazione È UN speciale causa ,
COSÌ Noi Potere utilizzo COME UN candidato per sottoraggruppamento .
Ancora , allo stesso modo Noi controllo con IL luogo variazione Se Esso È UN speciale causa O non .
Noi considerando due siti misurazione vicino superiore spec limite
COME BENE COME vicino inferiore spec limite .
Noi sega Quello Qui Nostro ipotesi È due siti Sono misurazione simile,
E Noi trovato Quello suo P -valore È più alto di 0 .05 .
Per superiore spec limite ,
Là È NO prova Quello Noi Potere rifiutare IL ipotesi .
Esso È simile , SU IL altro mano , per inferiore Specifiche limite .
Esso È marginalmente respinto Perché Esso È meno di 0 .05 .
Per luogo variazione , O Esso È marginalmente respinto
O Là È NO prova A rifiutare .
Quello 'S Perché luogo variazione È non UN Bene candidato
E parte variazione È IL Meglio candidato .
Che cosa Noi fatto Prossimo , Noi Fare Nostro controllo grafico Ancora con fase opzione E UN Qui ,
campionato parte A UN diverso fase .
Quando Noi Fare Esso , Noi sega Quello In UN in movimento allineare grafico ,
Noi trovato modifica In IL variazione In IL misurazione In IL in movimento allineare ,
E Quello calcolato IL controllo limiti per IL metter il fondo a grafico E IL superiore grafico .
Ora Noi sega Quello Tutto IL punti ,
Tutto IL misurazione punti Sono dentro IL controllo limite .
Questi È IL variazioni Di ogni campione . Esso È IL ripetibilità .
Quando Noi prendere in considerazione luogo UN E luogo B ,
E Noi sega Anche luogo B ha Anche ripetibilità .
Ma rispetto A luogo UN E luogo B , Là È Alcuni variazione Di ripetibilità .
Quello È chiamato riproducibilità .
Ora Noi calcolare IL misura Ricerca e sviluppo , Tutto IL componenti In IL Prossimo diapositiva ,
E Noi 'LL Trovare fuori Che cosa È IL dominante errore In misura Ricerca e sviluppo .
Primo , Noi fatto principale effetto .
Noi l'ha fatto 'T prendere in considerazione per IL principale effetto parte E luogo variazione interazione ,
COSÌ soltanto IL principale effetto .
Qui , Noi sega IL ripetibilità , riproducibilità .
Ripetibilità È 22 % E riproducibilità È 15 %.
IO Già menzionato COME UN misura Ricerca e sviluppo , Noi Sono considerando P /T rapporto
Perché Nostro campione distribuzione È bimodale ,
E Noi sega Quello P /T rapporto È 26 %.
Esso È passato , Esso È meno di 30 %.
Esso È marginalmente passato , E maggiore errore È 22 % ripetibilità .
Uno Di più cosa IO Dovrebbe citare Qui , Noi Sono considerando P /T rapporto
Ma P /TV O P /PV rapporto È molto vicino per Nostro misurazione casi
Perché Nostro campione distribuzione È bimodale E A IL due FINE Di IL spec limite .
Quello È IL motivo Questo rapporto T O tv Sono molto vicino O PV È molto vicino .
Quello È IL motivo Noi Avere Questo misura Ricerca e sviluppo .
Questo figura Di meriti È molto vicino .
Anche , IO Dovrebbe citare Qui tipo IO errore alfa E tipo II errore beta .
Tipo IO errore , Tutto Nostro dati punti entro IL controllo limite .
Quello 'S IL motivo Nostro tipo IO errore Bene parte È falsamente respinto .
Esso 'S molto piccolo . Esso È meno di 6 %.
SU IL altro mano , tipo II errore , Esso È 6 %, Esso È fallito .
Esso È Di più di 10 %.
Perché tipo II errore È più alto ?
Nostro ripetibilità È IL maggiore problema .
Ogni volta Noi Sono misurazione IL campioni , Esso È entro IL spec limite .
Ma Esso È possibile Piace Quello ogni volta UN cliente È misurazione Esso .
Esso Potevo Essere al di là IL spec limite Perché ripetibilità È alto Qui .
A Questo punto , Da Noi Sono sviluppando IL Prodotto ,
Noi Sono In IL iniziale fattibilità controllo fase .
Cliente È Contento con Questo beta tipo II errore ,
Ma Noi Avere opzione .
Se Noi Potere migliorare IL ripetibilità , Poi Esso Potere migliorare Questo parte Anche .
SU IL altro mano , Se Noi Potere prendere in considerazione Quello parte E luogo interazione ,
Poi Noi sega Quello parte E luogo interazione È 6 %,
non Quello tanto ,
Ma Là È UN poco morso interazione.
E Quando Noi l'ha fatto 'T prendere in considerazione IL interazione In IL principale effetto modalità ,
Poi Questo interazione È aggiunto In IL ripetibilità .
Quello 'S Perché Noi trovato Quello ogni volta Noi Sono considerando IL attraversato effetto ,
Noi sega ripetibilità poco morso decrescente
Perché Nostro interazione È molto piccolo , non Quello tanto decrescente .
Da Questo interazione È molto piccolo ,
Nostro figura Di meriti Sono non mutevole Quello tanto .
Esso È mutevole da poco morso .
Ora da Qui ,
Noi Sapere Quello Nostro dominante errore È ripetibilità .
Prima andando Di IL Di più discussione con ripetibilità ,
Primo un altro cosa IO volevo Piace A citare ,
processi capacità con misura Ricerca e sviluppo .
Effetto Di misura Ricerca e sviluppo SU IL processi capacità .
Qui , processi capacità Noi Sono complottando In ICC contro P /T complotto .
ICC È IL parte variazione A totale variazione
E P /T È IL sei sigma misura , E USL meno LSL .
Noi calcolato da Qui Cₚ , E In Nostro casi ,
In Nostro processi attuale condizione , Cₚ È 0 .93 .
Esso È meno di uno .
Esso È In IL rosso zona , E Noi Bisogno A andare Cₚ ...
Per UN Bene processi capacità , Noi Bisogno A andare fra Cₚ 1 .33 -2 .
Esso È IL giallo zona .
A migliorare Questo Cₚ , Che cosa Noi Bisogno A Fare ?
In Questo parte , Questo È IL processi parte
E In Questo direzione , Esso È IL misurazione parte .
Processi variabilità O parte variabilità È molto alto .
Per Nostro misurazione , Noi sega Quello Nostro P /T È 24 %.
Se Noi volevo Piace A aumento , Se Noi volevo Piace A migliorare IL P /T
da 24 A supponiamo 15 % O 10 %, Poi Noi Avere A migliorare 30 % -50 %,
E entro Quello , Nostro ripetibilità È IL principale problema .
Quello È IL motivo Noi Bisogno A migliorare IL ripetibilità .
Ora Esso È domanda .
Se Noi Bisogno A migliorare IL ripetibilità , Fare Noi Bisogno A modifica Nostro misurazione attrezzo ?
Quello È Ancora dipendente SU IL ROI Quello È domanda A Nostro gestione livello ,
O Noi Potere indirizzo IL ripetibilità In diverso modo .
Quello 'S Perché Noi 'D Piace A Trovare fuori IL radice causa Perché ripetibilità È più alto .
Qui Noi Sono considerando variabilità grafico con analisi Di varianza .
Qui Noi Potere Vedere Quello Noi complotto Tutto IL campioni variabilità insieme
con luogo UN E luogo B misurazione .
Voi Potere Vedere Quello supponiamo , per UN campione A0 ,
Questo È IL misurazione ripetibilità , E Esso È mutevole .
Questo ripetibilità È mutevole per Tutto IL parti .
Anche ripetibilità È mutevole con IL luogo A luogo
Perché Qui Voi Potere Vedere ripetibilità È 0 .06 standard deviazione ,
Ma In questi casi Quando Essi misurare loro ripetibilità È 0 .03 .
Quello È IL motivo Questo ripetibilità È mutevole
con parte A parte Anche luogo A luogo .
Ogni volta Esso È mutevole con luogo A luogo ,
Esso 'S chiamato riproducibilità .
Qui Se Voi Potere prendere in considerazione IL analisi Di varianza ,
Poi Noi Potere Vedere Quello luogo A luogo variazione È tanto più piccola
di entro variazione .
Questo È IL ripetibilità , entro variazione , E luogo A luogo .
Luogo A luogo variazione , Esso È riproducibilità , Esso 'S tanto più piccola .
Ripetibilità Ancora da Qui Anche Noi Trovare fuori Quello Esso È IL più grande problema .
Ora In IL Prossimo A Trovare fuori IL radice causa ,
Noi tracciato Tutto IL ripetibilità lato di lato insieme ,
E per Entrambi IL casi , USL , superiore spec limite E inferiore spec limite ,
E Tutto IL casi Noi trovato Quello suo ripetibilità È diverso .
Prossimo Noi Piace A correlare O Trovare fuori Qualunque relazione
Se Esso È presente luogo UN E luogo B misurazione .
Idealmente , luogo UN misurazione Volere pari A luogo B misurazione Dovrebbe Essere .
Ma In Nostro casi , Noi fatto Alcuni lineare adatto E Noi trovato Quello Noi Avere intercettare
COME BENE COME Noi Avere lineare adatto pendenza , Esso È non uno , Esso È non zero .
Qui Noi trovato Quello lineare pendenza È meno di 0 .4
E intercettare È più alto di 0 .9 .
Nostro raccordo punti Sono distribuito ampiamente .
Quello 'S IL motivo Nostro R -quadrato È Anche povero .
Noi Anche fatto IL densità ellisse
E densità ellisse Anche raccontando Quello Questo correlazione È meno di 0 .5 .
Se Essi Avere UN molto Bene correlazione relazione ,
Poi Esso Dovrebbe Essere 0 .9 .
Se Esso È 0 .6 , Poi Esso Volere Essere moderatamente correlati .
Ma In Nostro casi , Esso 'S non Quello .
Quello 'S Perché Noi Sapere Quello luogo UN misurazione È non luogo B misurazione .
Esso 'S IL ripetibilità influenzato SU IL riproducibilità .
Problema Di ripetibilità È influenzato SU IL riproducibilità .
Ora Noi controllo Di più da vicino Come Esso È diverso .
Noi Sono confrontando di incontro paio IL luogo UN E luogo B variazione .
Qui Nostro ipotesi È luogo UN pari A luogo B ,
Quello significa luogo UN meno luogo B pari A zero .
Noi sega Quello Nostro probabilità per Questo ipotesi ,
luogo UN meno luogo B pari A zero , È meno di 0 .05 In Entrambi IL casi .
Esso È superiore spec limite E inferiore spec .
Entrambi IL casi Voi Potere Vedere Quello Esso È probabilità È meno di 0 .05 .
Quello significa luogo UN E luogo B misurazione È diverso ,
E Voi Potere Vedere Nostro differenza Di Significare valore
E fiducia intervallo È Sopra IL zero punto linea .
Quello significa Anche se Questo È
luogo UN misurazione È Sempre più alto per luogo B misurazione .
Ora da Qui , Nostro domanda appare , Da Noi fatto IL Primo ripetere analisi
per Nostro MSA progetto È Primo ripetere , Esso Potevo Essere possibile Piace Quello
Se campioni Sono degradato , Piace O /Al composizione È degradato .
Quello 'S Perché Noi fatto Ancora incontro paio test
con Primo E il quarto misurazione
Entrambi In luogo UN E luogo B per Tutto sei campioni ,
E Noi trovato Quello Qui ,
Primo misurazione meno il quarto misurazione equivale zero .
Quello È Nostro ipotesi .
Noi sega Quello P -valore È più alto di 0 .05 Entrambi IL casi .
Quello significa Nostro campione degradazione È non UN problema .
Primo campione , Là È NO prova .
Primo misurazione E il quarto misurazione È dissimile .
Quello significa Esso È IL misurazione problema .
Per Quello , Questo È riassunto In IL pannello di controllo tavolo ,
In IL pannello di controllo , Piace Nostro figura Di merito
per misura Ricerca e sviluppo 24 % E ripetibilità È 21 %
E Quello ripetibilità È mutevole da parte A parte E luogo A luogo ,
E Noi Avere Sempre più alto ripetibilità per luogo UN rispetto A IL luogo B .
Ora per Nostro Prossimo piano ,
Noi piano per UN discussione ogni luogo COME BENE COME con IL processi squadra .
Luogo ha UN problema Piace ripetibilità COME BENE parte -luogo interazione .
Noi Sapere Quello Che cosa errore Potevo Essere introdotto In IL misurazione
Piace sfondo /linea di base correzione , elettrone conta , picco deconvoluzione .
Noi 'LL discutere quelli metodi fonte Di errore con luogo UN persona ,
luogo UN facilità , E Noi Volere Trovare fuori
Come Noi Potere Fare IL razionalizzazione processi per migliorare Nostro MSA .
Anche Noi Avere UN piano impostato su UN calibrazione campione
O Noi Potere impostato su UN impostato su campione
Quello Noi Potere misurare In regolare intervallo In IL Entrambi siti .
SU IL altro mano , con IL processi squadra , Noi 'LL parlare A migliorare MSA Prossimo tempo
A MSA dati collezione uniforme .
Invece Di bimodale , Noi Dovrebbe raccogliere IL dati uniformemente .
Poi Anche Noi sega parte A parte ripetibilità variazione .
Là È uno motivo Esso Potevo Essere misurazione problema .
Un altro motivo Potevo Essere processi È non uniforme .
Noi Bisogno A convalidare Nostro termico matematica A controllo Nostro processi uniformità .
Finalmente , IO volevo Piace A citare Quello Che cosa È IL impatto
SU Mio apprendimento per Questo MSA analisi .
Ora Noi Sapere Quello parecchi JMP piattaforma O JMP applicazione Potere aiuto Me A Sapere
Che cosa È IL segnale variazione da IL rumore variazione ,
E Poi Noi Potere identificare Che cosa figura Di merito Noi Potere utilizzo
A giustificare Nostro misurazione metodo .
In Nostro casi , Noi trovato P /T È IL migliore metodo ,
migliore figura Di merito A analizzare Esso .
Poi Come classificazione errata rischio Potere relazionare A IL MSA componente
COME BENE COME campione distribuzione Quello Noi Imparare .
Radice causa analisi , Noi fatto parecchi JMP applicazione
Quello Potere aiuto noi A piano A migliorando MSA .
Da Esso È molto utile per particolare programma applicazione ,
Quello 'S Perché IO volevo Piace A introdurre
Questo dati guidato decisione fabbricazione per Tutto IL programmi IO coinvolgere In
A migliorare IL progetto qualità , costo , E tempo .
Finalmente , IO volevo Piace A promuovere dati guidato decisione utilizzando JMP
In Nostro Avanzate tecnologia gruppo Piace CTO squadra ,
O altro diverso progetti .
Questo È Mio finale diapositiva .
IO volevo Piace A citare Mio viaggio .
IO iniziato JMP apprendimento inizio Di IL anno ,
E Quello tempo Noi fatto A0 , A1 , A2 . Questo È Mio fondazione .
Poi Dopo IO lavoro con MSA analisi E SPC .
IO Anche avuto Mio certificato , JMP PUNTI certificato Maggio 2023 .
Ora IO Sono istruttore A AMAT JMP istruttore .
IO 'M pianificazione A In persona presentazione In ottobre 2023 ,
E Anche IO Sono lavorando per Mio Nero Cintura SU 2024 .
Grazie Voi per ascoltando .
