안녕하세요 .
좋은 아침 , 모든 사람 . 좋은 저녁 , 모든 사람 .
나 '중 숙티 채터지 .
전에 시작 나의 프레젠테이션 ,
나 ~일 것이다 좋다 에게 소개하다 내 자신 ~와 함께 약간의 단어 .
나 '중 숙티 채터지 ~에서 CTO 팀 ~의 적용된 재료 .
그것 ~이다 고급의 기술 팀 , 그리고 우리의 팀 목표 ~이다 에게 개발하다 제품
인접한 에게 그만큼 두 가구 연립 주택 산업 또는 밖의 그만큼 두 가구 연립 주택 산업 .
을 위한 예 , 우리 ~이다 일하고 있는 ~을 위한 항공우주 산업 ,
제약 산업 , 또는 산업의 코팅 .
이것 예 , 현재의 예 ,
우리 ~이다 취득 ~에서 그만큼 제약 산업 .
나의 주제 ~의 그만큼 프레젠테이션 오늘.
계량기 R&R ~의 엑스 -레이 광전자 분광학 에게 감시 장치 ㅏ 코팅 프로세스 .
의제 ~의 나의 말하다 오늘.
첫 번째, 우리 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 그만큼 배경 그리고 문제 성명 ,
그 다음에 우리 ~ 할 것이다 논의하다 ~에 대한 그만큼 작업 정의 그리고 데이터 수집 계획 .
다음 , MSA 요소 분석 .
마지막으로 우리 할게요 말하다 ~에 대한 그만큼 계획 ~을 위한 MSA 요소 개선 .
허락하다 '에스 시작 ~와 함께 그만큼 배경 .
~ 안에 그만큼 제약 산업 , 안에 학의 창문들 , 학의 지역 ,
거기 ~이다 , ~을 위한 예 , 항생 물질 의약품 , 술 탐닉 또는 암 인내심 있는 ,
그들 필요 매일 주입 왜냐하면 의약품 수준 ~에 그만큼 피
~이다 틀림없이 증가 , 스파이크 ~에 그만큼 피 ,
그리고 그 다음에 이내에 짧은 시간 , 이내에 ㅏ 약간의 시간 ,
그것 ~이다 가고 있다 그 너머에 그만큼 학의 창문 한계 .
저것 '에스 왜 그들 필요 매일 주입 그리고 그것 ~이다 괴로운 .
그것 원인 일부 옆 효과 ,
저것 '에스 왜 인내심 있는 건너뛰는 중 그만큼 약물 또는 멈추다 그만큼 약물 .
에게 해결하다 이것 문제 ,
우리의 고객 필요 일부 접근하다 에게 재단사 그만큼 풀어 주다 ~의 의약품 .
우리의 팀 개발됨 ㅏ 장벽 층 , 알류미늄 산화물 장벽 층 ,
저것 양식 ㅏ 껍데기 약 그만큼 제약 입자 .
속성 ~의 이것 장벽 층
~할 수 있다 제어 그만큼 풀어 주다 ~의 그만큼 의약품 ~에 그만큼 피 .
심지어 그것 ~이다 가능한 좋다 저것 ,
그것 ~할 수 있다 풀어 주다 약간의 주 대신에 ~의 약간의 시간 .
여기 , 우리 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 그만큼 구성 분석 ,
그리고 무엇 ~이다 그만큼 소음 분석 ~의 이것 구성 측정 ?
저것 우리 ~ 할 것이다 말하다 여기 .
우리의 문제 ~이다 측정 ~의 알옥스 코팅 구성 .
우리의 투기 한계 , 고객 투기 한계 , ~이다 영형 /알 비율
~에 그만큼 알류미늄 산화물 영화 ~이다 1 .2 -2 .삼 .
우리의 목적 여기 에게 결정하다 그만큼 XPS 방법 만약에 그것 ~이다 적절한
에게 구별 짓다 알옥스 프로세스 변화 .
우리 ~ 할 것이다 결정하다 여기 , 계량기 R&R 측정 오류
~의 XPS ~을 위한 알옥스 구성 분석 .
엑스 -레이 광전자 분광학 ~할 수 있다 측정하다 양적으로
원자 백분율 ~의 구성 .
그것 ~할 수 있다 측정하다 알류미늄 그리고 산소 백분율 .
XPS 실제로 측정하다 그만큼 운동 에너지
~의 광전자 방출 ~에서 그만큼 강요
그리고 그것 카운트 그만큼 전자 .
언제든지 그것 ~이다 계산 그만큼 전자 , 그것 ~할 수 있다 세다 그만큼 있음 ~의 강요
그리고 또한 그것 카운트 그만큼 요소 어느 ~이다 노예 에게 그것 .
저것 '에스 왜 우리 ~할 수 있다 얻다 그만큼 정보
~에 대한 알류미늄 그리고 산소 ~에 그만큼 알류미늄 산화물 영화 .
최대 ~의 그만큼 원천 ~의 오류 ~을 위한 XPS , 그것 ~할 수 있다 추가하다 그것 ~에 계량기 R&R .
그것 ~할 수 있다 재현성 , 그것 '에스 오는 ~에서 그만큼 구경 측정 전자 세다 .
그것 ~할 수 있다 추가하다 반복성 그리고 재현성 오류 .
분석 ~할 수 있다 추가하다 재현성 오류 .
우리 ~ 할 것이다 말하다 더 세부 이것 하나 ~에 그만큼 다음 미끄러지 다 .
~ 안에 우리의 작업 정의 , 우리 할게요 말하다 ~에 대한 그만큼 다른 단계
~의 그만큼 XPS 측정 그리고 어떻게 그것 ~할 수 있다 소개하다
그만큼 오류 ~에 그만큼 측정 오류 GRR , 계량기 R&R 오류 .
우리의 목적 측정하다 알류미늄 산화물 코팅 구성 ,
그리고 에게 측정하다 그것 ~에 XPS , 첫 번째 우리 필요 에게 하다 기준선 보정 .
그것 ~이다 자동적 인 , 그리고 그 다음에 우리 필요 에게 가다 에게 그만큼 구경 측정 .
~ 안에 구경 측정 , 보통 적용된 재료 가지다 구경 측정 견본 ,
특히 언제든지 우리 가지다 일부
개발됨 기술 좋다 알류미늄 산화물 .
하지만 ~에 우리의 사례 , 우리 ~이다 코팅 제약 입자
그리고 우리의 프로세스 창문 ~이다 완전히 다른
~에서 우리의 적용된 재료 핵심 기술 프로세스 창문 ~을 위한 알류미늄 산화물 ,
왜냐하면 코팅 필요 에게 BE 호환 가능 ~와 함께 그만큼 제약 입자 .
우리 ~이다 코팅 이것 입자 , ~에 그만큼 같은 시간 ,
우리 ~이다 코팅 또한 규소 웨이퍼 그리고 API 짚자리
왜냐하면 XPS 할 수 없다 측정하다 입자 .
그것 필요 일부 평면의 기판 .
저것 '에스 왜 우리 ~이다 입금 ~에 규소 웨이퍼 그리고 API 짚자리 .
부터 우리 두목 '티 가지다 구경 측정 견본 , 우리 ~이다 사용하여 그만큼 두번째 옵션
~을 위한 구경 측정 좋다 탄소 정점 구경 측정 .
왼쪽 -손 옆 그림 , 너 ~할 수 있다 보다 탄소 정점 구경 측정
그리고 그것 ~이다 수동으로 필요 에게 하다 그것,
그리고 저것 '에스 왜 그것 영향 ~에 그만큼 재현성 .
그 다음에 ~ 후에 구경 측정 , 우리 필요 에게 하다 XPS 조사
또는 높은 해결 주사 에게 얻다 그만큼 스펙트럼.
~ 안에 그만큼 스펙트럼 , 너 ~할 수 있다 보다 산소 정점, 알류미늄 정점 .
부터 우리 필요 에게 하다 수동 구경 측정 그리고 우리 가지다 자동적 인 기준선 보정 ,
이것 ~할 수 있다 영향 오류 ~에 반복성 그리고 재현성 .
다음 , 우리 필요 에게 하다 분석 . 분석 ~이다 정점 장착 .
우리 필요 에게 맞다 이것 정점 그리고 그 다음에 우리 ~할 수 있다 계량기 .
에서 정점 영역 , 우리 ~할 수 있다 계산하다 그만큼 산소 알류미늄 백분율 .
부터 그것 ~이다 두 가구 연립 주택 자동적 인 , 그것 ~할 수 있다 추가하다 오류 ~에 그만큼 재현성 .
에 의해 XPS 측정 , 우리 ~이다 계산하다 영형 /알 비율
그리고 우리의 고객 투기 한계 ~이다 1 .2 -2 .삼 .
다음 , 우리 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 그만큼 원인 그리고 효과 도표 ,
MSA 원인 그리고 효과 도표 .
~ 안에 MSA 원인 그리고 효과 도표 , 우리 했다 일부 상세한 분석,
그리고 우리 설립하다 여러 개의 하나 그것 ~할 수 있다 영향 ~에 그만큼 계량기 R&R .
우리 강조 표시됨 또한 주요한 것들 좋다 전자 카운트 ,
구경 측정 분석 , 우리 이야기했다 ~에 그만큼 더 일찍 미끄러지 다 .
지금 우리 '답장 첨가 또 다른 하나 , 그것 '에스 견본 로드 중 ,
어떻게 그것 ~이다 추가됨 오류 ~에 그만큼 계량기 R&R .
견본 로드 중 , 우리 필요 에게 하다 그것 . 그것 '에스 ~ 아니다 자동적 인 , 그것 ~이다 ~ 아니다 가득한 웨이퍼 .
우리 ~이다 행위 ~와 함께 쿠폰 웨이퍼 , 그래서 우리 필요 에게 장소 그만큼 쿠폰 .
만약에 그것 ~이다 위치 ㅏ 작은 조금 다른 또는 각도 ~이다 작은 조금 다른 ,
그 다음에 그것 ~할 수 있다 영향 ~에 그만큼 측정 .
이것 ~이다 영향을 미치는 ~에 재현성 .
모두 다른 주요한 하나 영향 우리 이미 논의됨 ~에 그만큼 이전의 슬라이드 .
다른 하나 ~이다 그만큼 견본 . 그것 의존한다 ~에 그만큼 프로세스 .
을 위한 이것 프레젠테이션 , 그것 ~이다 밖으로 ~의 범위 .
우리 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 이것들 네 ~에 이것 프레젠테이션 .
다음 , 우리의 견본 수집 계획 .
을 위한 우리의 견본 수집 , 우리 사용 육 견본 ~을 위한 MSA 분석 ,
그리고 ~을 위한 이것들 육 견본 우리 가지다 네 복제하다 .
여기 너 ~할 수 있다 보다 이것들 네 복제하다 .
우리 측정하다 저것들 견본 ~에 둘 사이트 .
부터 우리 가지다 그만큼 네 복제하다 , 우리 ~이다 자질 저것들 순차적으로 .
~이다 그것 가능한 저것 만약에 견본 ~이다 타락한
그 다음에 견본 하락 ~할 수 있었다 BE ㅏ 위험 ?
우리 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 이것 위험 나중에 ~에 더 세부 .
우리의 예상되는 결과 좋다 저것 우리 필요 에게 찾다 밖으로 XPS 방법
~이다 적절한 에게 구별 짓다 프로세스 변화 .
또한 , 너 좋다 에게 계량기 좋다 저것
언제든지 우리 ~이다 자질 둘 사이트 저것 가지다 비슷한 결과 .
또한 , 우리 좋다 에게 계량기 좋다 저것 견본 또는 부분 ~이다 ~ 아니다 상호 작용 ~와 함께 그만큼 대지 .
지금 우리 필요 에게 하다 그만큼 MSA 설계 .
~ 안에 MSA 설계 , 우리 ~이다 사용하여 기판 그리고 대지 ~에 그만큼 비용 요인 .
이것 ~이다 그만큼 대지 , 이것 ~이다 그만큼 부분 , 그리고 우리 가지다 또한 둘 다른 기판 .
우리 말하는 그것 ~ 전에 , API 팔레트 그리고 규소 웨이퍼 .
에스 숫자 ~이다 규소 웨이퍼 , ㅏ 숫자 ~이다 API 팔레트 .
우리 할게요 ~ 아니다 BE 할 수 있는 에게 사용 실제로 완전히 무작위로 옵션
그리고 우리 사용 첫 번째 반복하다 .
을 위한 첫 번째 반복하다 옵션 ,
여기 우리 ~이다 ~ 아니다 바꾸다 그만큼 견본 뒤로 젖히다 숫자 .
저것 ~할 수 있었다 영향 ~에 견본 하락 문제 .
저것 '에스 왜 나중에 ~에 우리 ~ 할 것이다 비교하다 첫 번째 그리고 네번째 뒤로 젖히다
에게 확인하다 이것 견본 추출 위험 .
을 위한 이것 MSA 분석 ,
우리 순차적으로 사용 여러 개의 JMP 애플리케이션 ~에서 JMP 플랫폼 .
우리 사용 데이터 분포 ~의 MSA 견본 .
저것 ~이다 ~에서 서술적인 추론적인 통계 애플리케이션 .
그것 ~이다 ~에서 분포 맞다 와이 ~에 의해 엑스 .
그 다음에 우리 확인하다 그만큼 데이터 가변성 사용하여 제어 차트 그리고 하나 -방법 분산 분석 .
그 다음에 우리 분석하다 계량기 R&R 구성 요소 .
그것 ~이다 ~에서 그만큼 가변성 차트 .
그 다음에 우리 '디 좋다 에게 계량기 좋다 저것 무엇 ~이다 그만큼 관계
~와 함께 프로세스 능력 ~와 함께 계량기 R&R .
저것 우리 ~할 수 있다 찾다 밖으로 좋다 저것 , 학급간 상관관계 ~ 대 피 /티 구성 .
다음 , 우리 했다 그만큼 뿌리 원인 분석 에게 계획 ~을 위한 개선 그만큼 GRR .
우리 ~ 할 것이다 찾다 밖으로 무엇 ~이다 그만큼 GRR 주요한 오류
그리고 어떻게 우리 ~할 수 있다 찾다 밖으로 .
저것 우리 ~이다 사용하여 ~을 위한 상자 구성 , 밀도 타원 ,
일치 한 쌍 , 그리고 맞다 선
저것 ~이다 다른 플랫폼 ~의 JMP 플랫폼 .
허락하다 '에스 시작 ~와 함께 그만큼 데이터 분포 .
우리 개발됨 프로세스 처음에는 ~에 그만큼 둘 투기 한계 ,
높은 투기 한계 그리고 낮추다 투기 한계 .
~ 안에 높은 투기 한계 , 우리 가지다 둘 견본 , 둘 부속 그리고 네 복제하다 .
모두 ~이다 정확히 잰 둘 사이트 ,
그리고 우리 이미 말하는 우리 했다 그만큼 첫 번째 반복하다 .
비슷하게 , ~에 그만큼 낮추다 투기 한계 , 또한 우리 가지다 네 부속 ,
네 복제하다 그리고 둘 사이트 .
부터 우리 했다 그만큼 프로세스 개발 ~에 그만큼 둘 끝 ~의 그만큼 투기 한계 ,
저것 '에스 왜 우리 ~할 수 있다 보다 저것 우리의 분포 ~이다 이중 모드 .
그것은 완전히 이중 모드 분포 .
문제 ~의 이중 모드 분포 , 그것 ~할 수 있다 영향 ~에 그만큼 GRR 구성 요소 .
그것 ~할 수 있다 영향 ~에 피 /TV 비율 ,
그것 ~할 수 있다 영향 ~에 피 /PV 비율 그리고 잘못된 분류 .
부터 피 /티 비율 ~이다 ~ 아니다 관련된 ~와 함께 ...
그것 ~이다 ~ 아니다 매달린 ~와 함께 그만큼 부분 , 저것 ~이다 그만큼 이유 피 /티 비율
그것 '에스 ~ 아니다 영향을 미치는 ~에 의해 그만큼 견본 분포 .
저것 '에스 왜 우리 ~ 할 것이다 BE 사용된 ~에 우리의 수행원 슬라이드 .
우리의 수치 ~의 공적 우리 ~이다 사용하여 ~처럼 ㅏ 피 /티 비율 .
을 위한 잘못된 분류 확률 , 거기 ~이다 다섯 확률 .
마지막 삼 , 그것 ~할 수 있었다 BE 영향을 받은 ~에 의해 그만큼 견본 분포 더 ,
그리고 첫 번째 둘 ~이다 더 적은 영향을 받은 .
에게 최소화하다 그만큼 위험 , 다시 ,
우리 ~이다 집중하다 ~에 그만큼 피 /티 비율 ~처럼 ㅏ 수치 ~의 장점 .
~ 안에 그만큼 다음 시간 , 우리의 계획 에게 하다 MSA 분석
사용하여 제복 견본 분포 .
허락하다 '에스 확인하다 지금 그만큼 가변성 ~의 데이터 .
여기 우리 ~할 수 있다 보다 저것 우리 사용 나 -씨 차트 ,
개인 움직이는 범위 차트 , 그리고 우리 봤다 저것 많은 데이터 포인트들
~이다 밖의 그만큼 제어 한계 ~에 그만큼 높은 차트 ,
그리고 ~에 그만큼 낮추다 움직이는 범위 차트 ,
우리 봤다 저것 삼 데이터 가리키다 ~이다 밖의 그만큼 제어 한계 ,
그리고 저것 이것들 삼 데이터 포인트들 , 그것 ~이다 갑자기 옮기다 .
그것 ~이다 갑자기 옮기다 , 그것 '에스 ~ 아니다 체재 거기 , 그것 ~이다 가고 있다 뒤쪽에 .
그것 수단 그것 ~이다 그만큼 유형 II 옮기다
그리고 거기 ~이다 ㅏ 혼합물 ~의 흔한 원인 변화
그리고 특별한 원인 변화 ~에 그만큼 제어 차트 .
저것 '에스 그만큼 이유 여기 제어 제한 ~이다 무의미한 .
우리 필요 에게 하위 그룹화 ~와 함께 특별한 원인
그리고 그 다음에 오직 우리 ~할 수 있다 고려하다 그만큼 제어 제한 .
지금 우리 좋다 에게 찾다 밖으로 무엇 ~이다 그만큼 특별한 원인 .
첫 번째 우리 ~ 할 것이다 확인하다 만약에 부분 변화 ~할 수 있었다 BE ㅏ 특별한 원인 .
우리 했다 그것 사용하여 그만큼 하나 -방법 분산분석 그리고 ~에 하나 -방법 분산 분석 ,
우리 ~할 수 있다 보다 거기 ~이다 ㅏ 변화 ~의 그만큼 견본 .
우리 했다 그만큼 프로세스 가까운 높은 투기 한계 그리고 우리 했다 그만큼 프로세스 낮추다 투기 한계 .
저것 '에스 왜 견본 ~이다 다른 .
저것 또한 우리 설립하다 ~에 의해 하나 -방법 분산 분석 , 그리고 여기 우리 ~할 수 있다 보다 저것
이내에 변화 ~이다 매우 작은 비교하다 에게 부분 변화 ,
그리고 또한 ~에 의해 분석 ~의 변화 ~이다 전시 좋다 저것 .
여기 우리의 가설 ~이다 모두 부속 ~이다 같은 ,
하지만 그것 ~이다 거절하다 그만큼 가설 왜냐하면 피 -값 ~이다 더 적은 ~보다 0 .05 .
그것 '에스 말함 우리를 그것 ~이다 상당히 다른 .
저것 수단 부분 변화 ~이다 ㅏ 특별한 원인 ,
그래서 우리 ~할 수 있다 사용 ~처럼 ㅏ 후보자 ~을 위한 하위 그룹화 .
다시 , 비슷하게 우리 확인하다 ~와 함께 그만큼 대지 변화 만약에 그것 ~이다 ㅏ 특별한 원인 또는 ~ 아니다 .
우리 고려하면 둘 사이트 측정 가까운 높은 투기 한계
~처럼 잘 ~처럼 가까운 낮추다 투기 한계 .
우리 봤다 저것 여기 우리의 가설 ~이다 둘 사이트 ~이다 측정 비슷한,
그리고 우리 설립하다 저것 그것은 피 -값 ~이다 더 높은 ~보다 0 .05 .
을 위한 높은 투기 한계 ,
거기 ~이다 아니요 증거 저것 우리 ~할 수 있다 거부하다 그만큼 가설 .
그것 ~이다 비슷한 , ~에 그만큼 다른 손 , ~을 위한 낮추다 명세서 한계 .
그것 ~이다 미미하게 거부됨 왜냐하면 그것 ~이다 더 적은 ~보다 0 .05 .
을 위한 대지 변화 , 어느 하나 그것 ~이다 미미하게 거부됨
또는 거기 ~이다 아니요 증거 에게 거부하다 .
저것 '에스 왜 대지 변화 ~이다 ~ 아니다 ㅏ 좋은 후보자
그리고 부분 변화 ~이다 그만큼 더 나은 후보자 .
무엇 우리 했다 다음 , 우리 만들다 우리의 제어 차트 다시 ~와 함께 단계 옵션 그리고 ㅏ 여기 ,
샘플링된 부분 ~에 ㅏ 다른 단계 .
언제 우리 하다 그것 , 우리 봤다 저것 ~에 ㅏ 움직이는 범위 차트 ,
우리 설립하다 변화 ~에 그만큼 변화 ~에 그만큼 측정 ~에 그만큼 움직이는 범위 ,
그리고 저것 계획된 그만큼 제어 제한 ~을 위한 그만큼 맨 아래 차트 그리고 그만큼 높은 차트 .
지금 우리 봤다 저것 모두 그만큼 포인트들 ,
모두 그만큼 측정 포인트들 ~이다 내부에 그만큼 제어 한계 .
이것들 ~이다 그만큼 변형 ~의 각 견본 . 그것 ~이다 그만큼 반복성 .
언제 우리 고려하다 대지 ㅏ 그리고 대지 비 ,
그리고 우리 봤다 또한 대지 비 가지다 또한 반복성 .
하지만 비교하다 에게 대지 ㅏ 그리고 대지 비 , 거기 ~이다 일부 변화 ~의 반복성 .
저것 ~이다 ~라고 불리는 재현성 .
지금 우리 계산하다 그만큼 계량기 R&R , 모두 그만큼 구성요소 ~에 그만큼 다음 미끄러지 다 ,
그리고 우리 할게요 찾다 밖으로 무엇 ~이다 그만큼 지배하는 오류 ~에 계량기 R&R .
첫 번째 , 우리 했다 기본 효과 .
우리 하지 않았다 '티 고려하다 ~을 위한 그만큼 기본 효과 부분 그리고 대지 변화 상호 작용 ,
그래서 오직 그만큼 기본 효과 .
여기 , 우리 봤다 그만큼 반복성 , 재현성 .
반복성 ~이다 22 % 그리고 재현성 ~이다 15 %.
나 이미 말하는 ~처럼 ㅏ 계량기 R&R , 우리 ~이다 고려하면 피 /티 비율
왜냐하면 우리의 견본 분포 ~이다 이중 모드 ,
그리고 우리 봤다 저것 피 /티 비율 ~이다 26 %.
그것 ~이다 합격 , 그것 ~이다 더 적은 ~보다 30 %.
그것 ~이다 미미하게 합격 , 그리고 주요한 오류 ~이다 22 % 반복성 .
하나 더 물건 나 ~해야 한다 언급하다 여기 , 우리 ~이다 고려하면 피 /티 비율
하지만 피 /TV 또는 피 /PV 비율 ~이다 매우 닫다 ~을 위한 우리의 측정 사례
왜냐하면 우리의 견본 분포 ~이다 이중 모드 그리고 ~에 그만큼 둘 끝 ~의 그만큼 투기 한계 .
저것 ~이다 그만큼 이유 이것 비율 티 또는 TV ~이다 매우 닫다 또는 PV ~이다 매우 닫다 .
저것 ~이다 그만큼 이유 우리 가지다 이것 계량기 R&R .
이것 수치 ~의 공적 ~이다 매우 닫다 .
또한 , 나 ~해야 한다 언급하다 여기 유형 나 오류 알파 그리고 유형 II 오류 베타 .
유형 나 오류 , 모두 우리의 데이터 포인트들 이내에 그만큼 제어 한계 .
저것 '에스 그만큼 이유 우리의 유형 나 오류 좋은 부분 ~이다 거짓으로 거부됨 .
그것 '에스 매우 작은 . 그것 ~이다 더 적은 ~보다 6 %.
~에 그만큼 다른 손 , 유형 II 오류 , 그것 ~이다 6 %, 그것 ~이다 실패한 .
그것 ~이다 더 ~보다 10 %.
왜 유형 II 오류 ~이다 더 높은 ?
우리의 반복성 ~이다 그만큼 주요한 문제 .
언제든지 우리 ~이다 자질 그만큼 견본 , 그것 ~이다 이내에 그만큼 투기 한계 .
하지만 그것 ~이다 가능한 좋다 저것 언제든지 ㅏ 고객 ~이다 자질 그것 .
그것 ~할 수 있었다 BE 그 너머에 그만큼 투기 한계 왜냐하면 반복성 ~이다 높은 여기 .
~에 이것 가리키다 , ~부터 우리 ~이다 개발 중 그만큼 제품 ,
우리 ~이다 ~에 그만큼 초기의 실행할 수 있음 확인하다 단계 .
고객 ~이다 행복하다 ~와 함께 이것 베타 유형 II 오류 ,
하지만 우리 가지다 옵션 .
만약에 우리 ~할 수 있다 개선하다 그만큼 반복성 , 그 다음에 그것 ~할 수 있다 개선하다 이것 부분 또한 .
~에 그만큼 다른 손 , 만약에 우리 ~할 수 있다 고려하다 저것 부분 그리고 대지 상호 작용 ,
그 다음에 우리 봤다 저것 부분 그리고 대지 상호 작용 ~이다 6 %,
~ 아니다 저것 많이 ,
하지만 거기 ~이다 ㅏ 작은 조금 상호 작용.
그리고 언제 우리 하지 않았다 '티 고려하다 그만큼 상호 작용 ~에 그만큼 기본 효과 방법 ,
그 다음에 이것 상호 작용 ~이다 추가됨 ~에 그만큼 반복성 .
저것 '에스 왜 우리 설립하다 저것 언제든지 우리 ~이다 고려하면 그만큼 교차 효과 ,
우리 봤다 반복성 작은 조금 감소하는
왜냐하면 우리의 상호 작용 ~이다 매우 작은 , ~ 아니다 저것 많이 감소하는 .
부터 이것 상호 작용 ~이다 매우 작은 ,
우리의 수치 ~의 공적 ~이다 ~ 아니다 바꾸다 저것 많이 .
그것 ~이다 바꾸다 ~에서 작은 조금 .
지금 ~에서 여기 ,
우리 알다 저것 우리의 지배하는 오류 ~이다 반복성 .
전에 가고 있다 ~에 대한 그만큼 더 논의 ~와 함께 반복성 ,
첫 번째 또 다른 물건 나 ~일 것이다 좋다 에게 언급하다 ,
프로세스 능력 ~와 함께 계량기 R&R .
효과 ~의 계량기 R&R ~에 그만큼 프로세스 능력 .
여기 , 프로세스 능력 우리 ~이다 음모를 꾸미다 ~에 ICC ~ 대 피 /티 구성 .
ICC ~이다 그만큼 부분 변화 에게 총 변화
그리고 피 /티 ~이다 그만큼 육 시그마 계량기 , 그리고 USL 마이너스 LSL .
우리 계획된 ~에서 여기 Cₚ , 그리고 ~에 우리의 사례 ,
~에 우리의 프로세스 현재의 상태 , Cₚ ~이다 0 .93 .
그것 ~이다 더 적은 ~보다 하나 .
그것 ~이다 ~에 그만큼 빨간색 존 , 그리고 우리 필요 에게 가다 Cₚ ...
을 위한 ㅏ 좋은 프로세스 능력 , 우리 필요 에게 가다 ~ 사이 Cₚ 1 .33 -2 .
그것 ~이다 그만큼 노란색 존 .
에게 개선하다 이것 Cₚ , 무엇 우리 필요 에게 하다 ?
~ 안에 이것 부분 , 이것 ~이다 그만큼 프로세스 부분
그리고 ~에 이것 방향 , 그것 ~이다 그만큼 측정 부분 .
프로세스 가변성 또는 부분 가변성 ~이다 매우 높은 .
을 위한 우리의 측정 , 우리 봤다 저것 우리의 피 /티 ~이다 24 %.
만약에 우리 ~일 것이다 좋다 에게 증가하다 , 만약에 우리 ~일 것이다 좋다 에게 개선하다 그만큼 피 /티
~에서 24 에게 가정하다 15 % 또는 10 %, 그 다음에 우리 가지다 에게 개선하다 30 % -50 %,
그리고 이내에 저것 , 우리의 반복성 ~이다 그만큼 기본 문제 .
저것 ~이다 그만큼 이유 우리 필요 에게 개선하다 그만큼 반복성 .
지금 그것 ~이다 질문 .
만약에 우리 필요 에게 개선하다 그만큼 반복성 , 하다 우리 필요 에게 변화 우리의 측정 도구 ?
저것 ~이다 다시 따라 ~에 그만큼 ROI 저것 ~이다 질문 에게 우리의 관리 수준 ,
또는 우리 ~할 수 있다 주소 그만큼 반복성 ~에 다른 방법 .
저것 '에스 왜 우리 '디 좋다 에게 찾다 밖으로 그만큼 뿌리 원인 왜 반복성 ~이다 더 높은 .
여기 우리 ~이다 고려하면 가변성 차트 ~와 함께 분석 ~의 변화 .
여기 우리 ~할 수 있다 보다 저것 우리 구성 모두 그만큼 견본 가변성 함께
~와 함께 대지 ㅏ 그리고 대지 비 측정 .
너 ~할 수 있다 보다 저것 가정하다 , ~을 위한 ㅏ 견본 A0 ,
이것 ~이다 그만큼 측정 반복성 , 그리고 그것 ~이다 바꾸다 .
이것 반복성 ~이다 바꾸다 ~을 위한 모두 그만큼 부속 .
또한 반복성 ~이다 바꾸다 ~와 함께 그만큼 대지 에게 대지
왜냐하면 여기 너 ~할 수 있다 보다 반복성 ~이다 0 .06 기준 편차 ,
하지만 ~에 이것들 사례 언제 그들 측정하다 그들의 반복성 ~이다 0 .03 .
저것 ~이다 그만큼 이유 이것 반복성 ~이다 바꾸다
~와 함께 부분 에게 부분 또한 대지 에게 대지 .
언제든지 그것 ~이다 바꾸다 ~와 함께 대지 에게 대지 ,
그것 '에스 ~라고 불리는 재현성 .
여기 만약에 너 ~할 수 있다 고려하다 그만큼 분석 ~의 변화 ,
그 다음에 우리 ~할 수 있다 보다 저것 대지 에게 대지 변화 ~이다 많이 더 작은
~보다 이내에 변화 .
이것 ~이다 그만큼 반복성 , 이내에 변화 , 그리고 대지 에게 대지 .
대지 에게 대지 변화 , 그것 ~이다 재현성 , 그것 '에스 많이 더 작은 .
반복성 다시 ~에서 여기 또한 우리 찾다 밖으로 저것 그것 ~이다 그만큼 더 큰 문제 .
지금 ~에 그만큼 다음 에게 찾다 밖으로 그만큼 뿌리 원인 ,
우리 플롯 모두 그만큼 반복성 옆 ~에 의해 옆 함께 ,
그리고 ~을 위한 둘 다 그만큼 사례 , USL , 높은 투기 한계 그리고 낮추다 투기 한계 ,
그리고 모두 그만큼 사례 우리 설립하다 저것 그것은 반복성 ~이다 다른 .
다음 우리 좋다 에게 상관시키다 또는 찾다 밖으로 어느 관계
만약에 그것 ~이다 현재의 대지 ㅏ 그리고 대지 비 측정 .
이상적으로는 , 대지 ㅏ 측정 ~ 할 것이다 동일한 에게 대지 비 측정 ~해야 한다 BE .
하지만 ~에 우리의 사례 , 우리 했다 일부 선의 맞다 그리고 우리 설립하다 저것 우리 가지다 가로채기
~처럼 잘 ~처럼 우리 가지다 선의 맞다 경사 , 그것 ~이다 ~ 아니다 하나 , 그것 ~이다 ~ 아니다 영 .
여기 우리 설립하다 저것 선의 경사 ~이다 더 적은 ~보다 0 .4
그리고 가로채기 ~이다 더 높은 ~보다 0 .9 .
우리의 장착 포인트들 ~이다 분산 넓게 .
저것 '에스 그만큼 이유 우리의 아르 자형 -제곱 ~이다 또한 가난한 .
우리 또한 했다 그만큼 밀도 타원
그리고 밀도 타원 또한 말함 저것 이것 상관관계 ~이다 더 적은 ~보다 0 .5 .
만약에 그들 가지다 ㅏ 매우 좋은 상관관계 관계 ,
그 다음에 그것 ~해야 한다 BE 0 .9 .
만약에 그것 ~이다 0 .6 , 그 다음에 그것 ~ 할 것이다 BE 적당히 상관관계가 있는 .
하지만 ~에 우리의 사례 , 그것 '에스 ~ 아니다 저것 .
저것 '에스 왜 우리 알다 저것 대지 ㅏ 측정 ~이다 ~ 아니다 대지 비 측정 .
그것 '에스 그만큼 반복성 영향을 받은 ~에 그만큼 재현성 .
문제 ~의 반복성 ~이다 영향을 받은 ~에 그만큼 재현성 .
지금 우리 확인하다 더 면밀히 어떻게 그것 ~이다 다른 .
우리 ~이다 비교 ~에 의해 성냥 쌍 그만큼 대지 ㅏ 그리고 대지 비 변화 .
여기 우리의 가설 ~이다 대지 ㅏ 동일한 에게 대지 비 ,
저것 수단 대지 ㅏ 마이너스 대지 비 동일한 에게 영 .
우리 봤다 저것 우리의 개연성 ~을 위한 이것 가설 ,
대지 ㅏ 마이너스 대지 비 동일한 에게 영 , ~이다 더 적은 ~보다 0 .05 ~에 둘 다 그만큼 사례 .
그것 ~이다 높은 투기 한계 그리고 낮추다 투기 .
둘 다 그만큼 사례 너 ~할 수 있다 보다 저것 그것 ~이다 개연성 ~이다 더 적은 ~보다 0 .05 .
저것 수단 대지 ㅏ 그리고 대지 비 측정 ~이다 다른 ,
그리고 너 ~할 수 있다 보다 우리의 차이점 ~의 평균 값
그리고 신뢰 간격 ~이다 ~ 위에 그만큼 영 가리키다 선 .
저것 수단 그렇지만 이것 ~이다
대지 ㅏ 측정 ~이다 언제나 더 높은 ~을 위한 대지 비 측정 .
지금 ~에서 여기 , 우리의 질문 나타납니다 , ~부터 우리 했다 그만큼 첫 번째 반복하다 분석
~을 위한 우리의 MSA 설계 ~이다 첫 번째 반복하다 , 그것 ~할 수 있었다 BE 가능한 좋다 저것
만약에 견본 ~이다 타락한 , 좋다 영형 /알 구성 ~이다 타락한 .
저것 '에스 왜 우리 했다 다시 성냥 쌍 시험
~와 함께 첫 번째 그리고 네번째 측정
둘 다 ~에 대지 ㅏ 그리고 대지 비 ~을 위한 모두 육 견본 ,
그리고 우리 설립하다 저것 여기 ,
첫 번째 측정 마이너스 네번째 측정 같음 영 .
저것 ~이다 우리의 가설 .
우리 봤다 저것 피 -값 ~이다 더 높은 ~보다 0 .05 둘 다 그만큼 사례 .
저것 수단 우리의 견본 하락 ~이다 ~ 아니다 안 문제 .
첫 번째 견본 , 거기 ~이다 아니요 증거 .
첫 번째 측정 그리고 네번째 측정 ~이다 서로 다른 .
저것 수단 그것 ~이다 그만큼 측정 문제 .
을 위한 저것 , 이것 ~이다 요약 ~에 그만큼 계기반 테이블 ,
~에 그만큼 계기반 , 좋다 우리의 수치 ~의 장점
~을 위한 계량기 R&R 24 % 그리고 반복성 ~이다 21 %
그리고 저것 반복성 ~이다 바꾸다 ~에서 부분 에게 부분 그리고 대지 에게 대지 ,
그리고 우리 가지다 언제나 더 높은 반복성 ~을 위한 대지 ㅏ 비교하다 에게 그만큼 대지 비 .
지금 ~을 위한 우리의 다음 계획 ,
우리 계획 ~을 위한 ㅏ 논의 각 대지 ~처럼 잘 ~처럼 ~와 함께 그만큼 프로세스 팀 .
대지 가지다 ㅏ 문제 좋다 반복성 ~처럼 잘 부분 -대지 상호 작용 .
우리 알다 저것 무엇 오류 ~할 수 있었다 BE 소개 ~에 그만큼 측정
좋다 배경 /기준선 보정 , 전자 카운트 , 정점 디콘볼루션 .
우리 할게요 논의하다 저것들 행동 양식 원천 ~의 오류 ~와 함께 대지 ㅏ 사람 ,
대지 ㅏ 시설 , 그리고 우리 ~ 할 것이다 찾다 밖으로
어떻게 우리 ~할 수 있다 하다 그만큼 합리화 프로세스 ~을 위한 개선하다 우리의 MSA .
또한 우리 가지다 ㅏ 계획 세트 위로 ㅏ 구경 측정 견본
또는 우리 ~할 수 있다 세트 위로 ㅏ 세트 위로 견본
저것 우리 ~할 수 있다 측정하다 ~에 정기적인 간격 ~에 그만큼 둘 다 사이트 .
~에 그만큼 다른 손 , ~와 함께 그만큼 프로세스 팀 , 우리 할게요 말하다 에게 개선하다 MSA 다음 시간
에게 MSA 데이터 수집 제복 .
대신에 ~의 이중 모드 , 우리 ~해야 한다 모으다 그만큼 데이터 균일하게 .
그 다음에 또한 우리 봤다 부분 에게 부분 반복성 변화 .
거기 ~이다 하나 이유 그것 ~할 수 있었다 BE 측정 문제 .
또 다른 이유 ~할 수 있었다 BE 프로세스 ~이다 ~ 아니다 제복 .
우리 필요 에게 확인 우리의 열의 수학 에게 확인하다 우리의 프로세스 일률 .
마지막으로 , 나 ~일 것이다 좋다 에게 언급하다 저것 무엇 ~이다 그만큼 영향
~에 나의 학습 ~을 위한 이것 MSA 분석 .
지금 우리 알다 저것 여러 개의 JMP 플랫폼 또는 JMP 애플리케이션 ~할 수 있다 돕다 나 에게 알다
무엇 ~이다 그만큼 신호 변화 ~에서 그만큼 소음 변화 ,
그리고 그 다음에 우리 ~할 수 있다 식별하다 무엇 수치 ~의 장점 우리 ~할 수 있다 사용
에게 신이 옳다고 하다 우리의 측정 방법 .
~ 안에 우리의 사례 , 우리 설립하다 피 /티 ~이다 그만큼 최상의 방법 ,
최상의 수치 ~의 장점 에게 분석하다 그것 .
그 다음에 어떻게 잘못된 분류 위험 ~할 수 있다 말하다 에게 그만큼 MSA 요소
~처럼 잘 ~처럼 견본 분포 저것 우리 배우다 .
뿌리 원인 분석 , 우리 했다 여러 개의 JMP 애플리케이션
저것 ~할 수 있다 돕다 우리를 에게 계획 에게 개선 MSA .
부터 그것 ~이다 매우 도움이 되는 ~을 위한 특정한 프로그램 애플리케이션 ,
저것 '에스 왜 나 ~일 것이다 좋다 에게 소개하다
이것 데이터 중심의 결정 만들기 ~을 위한 모두 그만큼 프로그램들 나 관련시키다 ~에
에게 개선하다 그만큼 프로젝트 품질 , 비용 , 그리고 시간 .
마지막으로 , 나 ~일 것이다 좋다 에게 홍보하다 데이터 중심의 결정 사용하여 JMP
~에 우리의 고급의 기술 그룹 좋다 CTO 팀 ,
또는 다른 다른 프로젝트 .
이것 ~이다 나의 결정적인 미끄러지 다 .
나 ~일 것이다 좋다 에게 언급하다 나의 여행 .
나 시작했다 JMP 학습 시작 ~의 그만큼 년도 ,
그리고 저것 시간 우리 했다 A0 , A1 , A2 . 이것 ~이다 나의 기반 .
그 다음에 ~ 후에 나 일하다 ~와 함께 MSA 분석 그리고 SPC .
나 또한 갖다 나의 자격증 , JMP STIPS 자격증 5월 2023년 .
지금 나 ~이다 강사 ~에 AMAT JMP 강사 .
나 '중 계획 에게 ~에 사람 프레젠테이션 ~에 십월 2023년 ,
그리고 또한 나 ~이다 일하고 있는 ~을 위한 나의 검은색 벨트 ~에 2024년 .
감사하다 너 ~을 위한 청취 .
