Hola .
Bien mañana , todos . Bien noche , todos .
I 'metro Sukti Chatterjee .
Antes a partir de mi presentación ,
I haría como a introducir mí mismo con pocos palabras .
I 'metro Sukti Chatterjee de CTO equipo de Aplicado Materiales .
Él es avanzado tecnología equipo , y nuestro equipo meta es a desarrollar producto
adyacente a el semi industria o afuera el semi industria .
Para ejemplo , nosotros son laboral para aeroespacial industria ,
farmacéutico industria , o industrial revestimiento .
Este ejemplo , presente ejemplo ,
nosotros son tomando de el farmacéutico industria .
Mi tema de el presentación hoy.
Indicador R&R de X -rayo fotoelectrón espectroscopia a monitor a revestimiento proceso .
Agenda de mi hablar hoy.
Primero, nosotros voluntad hablar acerca de el fondo y problema declaración ,
entonces nosotros voluntad conversar acerca de el operación definición y datos recopilación plan .
Próximo , MSA componente análisis .
Finalmente nosotros lo haré hablar acerca de el plan para MSA componente mejora .
Dejar 's comenzar con el fondo .
En el farmacéutico industria , en terapéutico ventanas , terapéutico áreas ,
allá son , para ejemplo , antibiótico droga , alcohol adiccion o cáncer paciente ,
ellos necesidad cada día inyección porque droga nivel en el sangre
es ciertamente creciente , rematar en el sangre ,
y entonces dentro corto tiempo , dentro a pocos horas ,
él es yendo más allá de el terapéutico ventana límite .
Eso 's por qué ellos necesidad cada día inyección y él es doloroso .
Él causas alguno lado efecto ,
eso 's por qué paciente salto a la comba el medicamento o detener el medicamentos .
A resolver este problema ,
nuestro cliente necesidades alguno acercarse a Sastre el liberar de droga .
Nuestro equipo desarrollado a barrera capa , aluminio óxido barrera capa ,
eso formas a caparazón alrededor el farmacéutico partículas .
Propiedades de este barrera capa
poder control el liberar de el droga en el sangre .
Incluso él es posible como eso ,
él poder liberar pocos semanas en cambio de pocos horas .
Aquí , nosotros voluntad hablar acerca de el composición análisis ,
y qué es el ruido análisis de este composición medición ?
Eso nosotros voluntad hablar aquí .
Nuestro problema es medición de Alox revestimiento composición .
Nuestro Especificaciones límite , cliente Especificaciones límite , es oh /Alabama relación
en el aluminio óxido película es 1 .2 -2 .3 .
Nuestro objetivo aquí a determinar el XPS método si él es adecuado
a diferenciar Alox proceso variación .
Nosotros voluntad determinar aquí , indicador R&R medición error
de XPS para Alox composición análisis .
X -rayo fotoelectrón espectroscopia poder medida cuantitativamente
atómico porcentaje de composición .
Él poder medida aluminio y oxígeno porcentaje .
XPS de hecho medida el cinético energía
de fotoelectrones emitido de el elementos
y él cuenta el electrones .
Cuando sea él es contando el electrones , él poder contar el presencia de elementos
y también él cuenta el elemento cual es vínculo a él .
Eso 's por qué nosotros poder conseguir el información
acerca de aluminio y oxígeno en el aluminio óxido película .
Mayoría de el fuente de error para XPS , él poder agregar él en indicador R&R .
Él poder reproducibilidad , él 's próximo de el calibración electrón contar .
Él poder agregar repetibilidad y reproducibilidad error .
Análisis poder agregar reproducibilidad error .
Nosotros voluntad hablar más detalles este uno en el próximo deslizar .
En nuestro operación definición , nosotros lo haré hablar acerca de el diferente pasos
de el XPS medición y cómo él poder introducir
el error en el medición error GRR , indicador R&R error .
Nuestro objetivo medida aluminio óxido revestimiento composición ,
y a medida él en XPS , primero nosotros necesidad a hacer base corrección .
Él es automático , y entonces nosotros necesidad a ir a el calibración .
En calibración , normalmente aplicado materiales tener calibración muestra ,
especialmente cuando sea nosotros tener alguno
desarrollado tecnologías como aluminio óxido .
Pero en nuestro casos , nosotros son revestimiento farmacéutica partículas
y nuestro proceso ventana es totalmente diferente
de nuestro aplicado materiales centro tecnología proceso ventana para aluminio óxido ,
porque revestimiento necesidad a ser compatible con el farmacéutica partículas .
Nosotros son revestimiento este partícula , en el mismo tiempo ,
nosotros son revestimiento también silicio oblea y API paleta
porque XPS no puedo medida partículas .
Él necesidades alguno plano sustrato .
Eso 's por qué nosotros son depositando en silicio oblea y API paleta .
Desde nosotros don 't tener calibración muestra , nosotros son usando el segundo opción
para calibración como carbón cima calibración .
Izquierda -mano lado imagen , tú poder ver carbón cima calibración
y él es a mano necesidad a hacer él,
y eso 's por qué él impacto en el reproducibilidad .
Entonces después calibración , nosotros necesidad a hacer XPS encuesta
o alto resolución escanear a conseguir el espectros.
En el espectros , tú poder ver oxígeno cima, aluminio cima .
Desde nosotros necesidad a hacer manual calibración y nosotros tener automático base corrección ,
este poder impacto error en repetibilidad y reproducibilidad .
Próximo , nosotros necesidad a hacer análisis . Análisis es cima adecuado .
Nosotros necesidad a adaptar este cima y entonces nosotros poder indicador .
De cima área , nosotros poder calcular el oxígeno aluminio porcentaje .
Desde él es semi automático , él poder agregar error en el reproducibilidad .
Por XPS medición , nosotros son calculador oh /Alabama relación
y nuestro cliente Especificaciones límite es 1 .2 -2 .3 .
Próximo , nosotros voluntad hablar acerca de el causa y efecto diagrama ,
MSA causa y efecto diagrama .
En MSA causa y efecto diagrama , nosotros hizo alguno detallado análisis,
y nosotros encontró varios uno él poder impacto en el indicador R&R .
Nosotros resaltado también importante unos como electrón cuenta ,
calibración análisis , nosotros habló en el más temprano deslizar .
Ahora nosotros 're agregando otro uno , él 's muestra cargando ,
cómo él es agregado error en el indicador R&R .
Muestra cargando , nosotros necesidad a hacer él . Él 's no automático , él es no lleno oblea .
Nosotros son haciendo con cupón oblea , entonces nosotros necesidad a lugar el cupón .
Si él es ubicación a pequeño poco diferente o ángulo es pequeño poco diferente ,
entonces él poder impacto en el medición .
Este es impactando en reproducibilidad .
Todo otro importante uno impacto nosotros ya discutido en el anterior diapositivas .
Otro uno es el muestra . Él depende en el proceso .
Para este presentación , él es afuera de alcance .
Nosotros voluntad hablar acerca de estos cuatro en este presentación .
Próximo , nuestro muestra recopilación plan .
Para nuestro muestra recopilación , nosotros usar seis muestras para MSA análisis ,
y para estos seis muestras nosotros tener cuatro replica .
Aquí tú poder ver estos cuatro replica .
Nosotros medida aquellos muestras en dos sitios .
Desde nosotros tener el cuatro replica , nosotros son medición aquellos secuencialmente .
Es él posible eso si muestras son degradado
entonces muestra degradación podría ser a riesgo ?
Nosotros voluntad hablar acerca de este riesgo más tarde en más detalles .
Nuestro esperado resultados como eso nosotros necesidad a encontrar afuera XPS método
es adecuado a diferenciar proceso variación .
También , tú como a indicador como eso
cuando sea nosotros son medición dos sitios eso tener similar resultado .
También , nosotros como a indicador como eso muestra o parte es no interactuando con el sitio .
Ahora nosotros necesidad a hacer el MSA diseño .
En MSA diseño , nosotros son usando sustrato y sitio en el costo factor .
Este es el sitio , este es el parte , y nosotros tener también dos diferente sustrato .
Nosotros mencionado él antes , API paleta y silicio oblea .
S números son silicio oblea , A números son API paleta .
Nosotros lo haré no ser capaz a usar de hecho completamente aleatorio opción
y nosotros usar primero repetir .
Para primero repetir opción ,
aquí nosotros son no cambiando el muestra reproducir exactamente número .
Eso podría impacto en muestra degradación problema .
Eso 's por qué más tarde en nosotros voluntad comparar primero y cuatro reproducir exactamente
a controlar este muestreo riesgo .
Para este MSA análisis ,
nosotros secuencialmente usar varios JMP aplicaciones de JMP plataforma .
Nosotros usar datos distribución de MSA muestras .
Eso es de descriptivo inferencial Estadísticas solicitud .
Él es de distribución adaptar Y por X .
Entonces nosotros controlar el datos variabilidad usando control cuadro y uno -forma ANOVA .
Entonces nosotros analizar indicador R&R componentes .
Él es de el variabilidad cuadro .
Entonces nosotros 'd como a indicador como eso qué es el relación
con proceso capacidad con indicador R&R .
Eso nosotros poder encontrar afuera como eso , interclase correlación versus PAG /T trama .
Próximo , nosotros hizo el raíz causa análisis a plan para mejorando el GRR .
Nosotros voluntad encontrar afuera qué es el GRR importante error
y cómo nosotros poder encontrar afuera .
Eso nosotros son usando para caja trama , densidad elipse ,
emparejado pares , y adaptar línea
eso son diferente plataforma de JMP plataforma .
Dejar 's comenzar con el datos distribución .
Nosotros desarrollado proceso inicialmente en el dos Especificaciones límite ,
superior Especificaciones límite y más bajo Especificaciones límite .
En superior Especificaciones límite , nosotros tener dos muestras , dos partes y cuatro replica .
Todo son Medido dos sitios ,
y nosotros ya mencionado nosotros hizo el primero repetir .
Similarmente , en el más bajo Especificaciones límite , también nosotros tener cuatro partes ,
cuatro replica y dos sitios .
Desde nosotros hizo el proceso desarrollo en el dos fin de el Especificaciones límite ,
eso 's por qué nosotros poder ver eso nuestro distribución es bimodal .
es completamente bimodal distribución .
Problema de bimodal distribución , él poder impacto en el GRR componentes .
Él poder impacto en PAG /TELEVISOR relación ,
él poder impacto en PAG /PV relación y clasificación errónea .
Desde PAG /T relación es no relacionado con ...
Él es no dependiente con el parte , eso es el razón PAG /T relación
él 's no impactando por el muestra distribución .
Eso 's por qué nosotros voluntad ser usado en nuestro siguiente diapositivas .
Nuestro cifra de méritos nosotros son usando como a PAG /T relación .
Para clasificación errónea probabilidades , allá es cinco probabilidades .
Último tres , él podría ser impactado por el muestra distribución más ,
y primero dos es menos impactado .
A minimizar el riesgo , de nuevo ,
nosotros son enfoque en el PAG /T relación como a cifra de mérito .
En el próximo tiempo , nuestro plan a hacer MSA análisis
usando uniforme muestra distribución .
Dejar 's controlar ahora el variabilidad de datos .
Aquí nosotros poder ver eso nosotros usar I -SEÑOR cuadro ,
individual Moviente rango cuadro , y nosotros sierra eso muchos datos puntos
son afuera el control límite en el superior cuadro ,
y en el más bajo Moviente tabla de rango ,
nosotros sierra eso tres datos punto es afuera el control límite ,
y eso estos tres datos puntos , él es repentino cambio .
Él es repentino cambio , él 's no quedarse allá , él es yendo atrás .
Él medio él es el tipo II cambio
y allá es a mezcla de común causa variación
y especial causa variación en el control cuadro .
Eso 's el razón aquí control límites son sin sentido .
Nosotros necesidad a subgrupo con especial causa
y entonces solo nosotros poder considerar el control límites .
Ahora nosotros como a encontrar afuera qué son el especial causa .
Primero nosotros voluntad controlar si parte variación podría ser a especial causa .
Nosotros hizo él usando el uno -forma ANOVA y en uno -forma ANOVA ,
nosotros poder ver allá es a variación de el muestras .
Nosotros hizo el proceso cerca superior Especificaciones límite y nosotros hizo el proceso más bajo Especificaciones límite .
Eso 's por qué muestras son diferente .
Eso también nosotros encontró por uno -forma ANOVA , y aquí nosotros poder ver eso
dentro variación es muy pequeño comparado a parte variación ,
y también por análisis de diferencia es demostración como eso .
Aquí nuestro hipótesis es todo partes son mismo ,
pero él es rechazando el hipótesis porque PAG -valor es menos que 0 .05 .
Él 's narración a nosotros él es significativamente diferente .
Eso medio parte variación es a especial causa ,
entonces nosotros poder usar como a candidato para subgrupo .
De nuevo , similarmente nosotros controlar con el sitio variación si él es a especial causa o no .
Nosotros considerando dos sitios medición cerca superior Especificaciones límite
como Bueno como cerca más bajo Especificaciones límite .
Nosotros sierra eso aquí nuestro hipótesis es dos sitios son medición similar,
y nosotros encontró eso es PAG -valor es más alto que 0 .05 .
Para superior Especificaciones límite ,
allá es No evidencia eso nosotros poder rechazar el hipótesis .
Él es similar , en el otro mano , para más bajo especificaciones límite .
Él es ligeramente rechazado porque él es menos que 0 .05 .
Para sitio variación , cualquiera él es ligeramente rechazado
o allá es No evidencia a rechazar .
Eso 's por qué sitio variación es no a bien candidato
y parte variación es el mejor candidato .
Qué nosotros hizo próximo , nosotros hacer nuestro control cuadro de nuevo con fase opción y A aquí ,
muestreado parte en a diferente fase .
Cuando nosotros hacer él , nosotros sierra eso en a Moviente rango cuadro ,
nosotros encontró cambiar en el variación en el medición en el Moviente rango ,
y eso calculado el control límites para el abajo cuadro y el superior cuadro .
Ahora nosotros sierra eso todo el puntos ,
todo el medición puntos son adentro el control límite .
Estos es el variaciones de cada muestra . Él es el repetibilidad .
Cuando nosotros considerar sitio A y sitio B ,
y nosotros sierra también sitio B tiene también repetibilidad .
Pero comparado a sitio A y sitio B , allá es alguno variación de repetibilidad .
Eso es llamado reproducibilidad .
Ahora nosotros calcular el indicador R&R , todo el componentes en el próximo deslizar ,
y nosotros lo haré encontrar afuera qué es el dominante error en indicador R&R .
Primero , nosotros hizo principal efecto .
Nosotros lo hizo 't considerar para el principal efecto parte y sitio variación interacción ,
entonces solo el principal efecto .
Aquí , nosotros sierra el repetibilidad , reproducibilidad .
Repetibilidad es 22 % y reproducibilidad es 15 %.
I ya mencionado como a indicador R&R , nosotros son considerando PAG /T relación
porque nuestro muestra distribución es bimodal ,
y nosotros sierra eso PAG /T relación es 26 %.
Él es aprobado , él es menos que 30 %.
Él es ligeramente aprobado , y importante error es 22 % repetibilidad .
Uno más cosa I debería mencionar aquí , nosotros son considerando PAG /T relación
pero PAG /TELEVISOR o PAG /PV relación es muy cerca para nuestro medición casos
porque nuestro muestra distribución es bimodal y en el dos fin de el Especificaciones límite .
Eso es el razón este relación t o TELEVISOR son muy cerca o fotovoltaica es muy cerca .
Eso es el razón nosotros tener este indicador R&R .
Este cifra de méritos es muy cerca .
También , I debería mencionar aquí tipo I error alfa y tipo II error beta .
Tipo I error , todo nuestro datos puntos dentro el control límite .
Eso 's el razón nuestro tipo I error bien parte es falsamente rechazado .
Él 's muy pequeño . Él es menos que 6 %.
En el otro mano , tipo II error , él es 6 %, él es fallido .
Él es más que 10 %.
Por qué tipo II error es más alto ?
Nuestro repetibilidad es el importante asunto .
Cuando sea nosotros son medición el muestras , él es dentro el Especificaciones límite .
Pero él es posible como eso cuando sea a cliente es medición él .
Él podría ser más allá de el Especificaciones límite porque repetibilidad es alto aquí .
En este punto , desde nosotros son desarrollando el producto ,
nosotros son en el inicial factibilidad controlar fase .
Cliente es feliz con este beta tipo II error ,
pero nosotros tener opción .
Si nosotros poder mejorar el repetibilidad , entonces él poder mejorar este parte también .
En el otro mano , si nosotros poder considerar eso parte y sitio interacción ,
entonces nosotros sierra eso parte y sitio interacción es 6 %,
no eso mucho ,
pero allá es a pequeño poco interacción.
Y cuando nosotros lo hizo 't considerar el interacción en el principal efecto modo ,
entonces este interacción es agregado en el repetibilidad .
Eso 's por qué nosotros encontró eso cuando sea nosotros son considerando el cruzado efecto ,
nosotros sierra repetibilidad pequeño poco decreciente
porque nuestro interacción es muy pequeño , no eso mucho decreciente .
Desde este interacción es muy pequeño ,
nuestro cifra de méritos son no cambiando eso mucho .
Él es cambiando de pequeño poco .
Ahora de aquí ,
nosotros saber eso nuestro dominante error es repetibilidad .
Antes yendo acerca de el más discusión con repetibilidad ,
primero otro cosa I haría como a mencionar ,
proceso capacidad con indicador R&R .
Efecto de indicador R&R en el proceso capacidad .
Aquí , proceso capacidad nosotros son Graficado en CPI versus PAG /T trama .
CPI es el parte variación a total variación
y PAG /T es el seis sigma indicador , y USL menos LSL .
Nosotros calculado de aquí Cₚ , y en nuestro casos ,
en nuestro proceso actual condición , Cₚ es 0 .93 .
Él es menos que uno .
Él es en el rojo zona , y nosotros necesidad a ir Cₚ ...
Para a bien proceso capacidad , nosotros necesidad a ir entre Cₚ 1 .33 -2 .
Él es el amarillo zona .
A mejorar este Cₚ , qué nosotros necesidad a hacer ?
En este parte , este es el proceso parte
y en este dirección , él es el medición parte .
Proceso variabilidad o parte variabilidad es muy alto .
Para nuestro medición , nosotros sierra eso nuestro PAG /T es 24 %.
Si nosotros haría como a aumentar , si nosotros haría como a mejorar el PAG /T
de 24 a suponer 15 % o 10 %, entonces nosotros tener a mejorar 30 % -50 %,
y dentro eso , nuestro repetibilidad es el principal asunto .
Eso es el razón nosotros necesidad a mejorar el repetibilidad .
Ahora él es pregunta .
Si nosotros necesidad a mejorar el repetibilidad , hacer nosotros necesidad a cambiar nuestro medición herramienta ?
Eso es de nuevo dependiente en el retorno de la inversión eso es pregunta a nuestro gerente nivel ,
o nosotros poder DIRECCIÓN el repetibilidad en diferente forma .
Eso 's por qué nosotros 'd como a encontrar afuera el raíz causa por qué repetibilidad es más alto .
Aquí nosotros son considerando variabilidad cuadro con análisis de diferencia .
Aquí nosotros poder ver eso nosotros trama todo el muestras variabilidad juntos
con sitio A y sitio B medición .
Tú poder ver eso suponer , para a muestra A0 ,
este es el medición repetibilidad , y él es cambiando .
Este repetibilidad es cambiando para todo el partes .
También repetibilidad es cambiando con el sitio a sitio
porque aquí tú poder ver repetibilidad es 0 .06 estándar desviación ,
pero en estos casos cuando ellos medida su repetibilidad es 0 .03 .
Eso es el razón este repetibilidad es cambiando
con parte a parte también sitio a sitio .
Cuando sea él es cambiando con sitio a sitio ,
él 's llamado reproducibilidad .
Aquí si tú poder considerar el análisis de diferencia ,
entonces nosotros poder ver eso sitio a sitio variación es mucho menor
que dentro variación .
Este es el repetibilidad , dentro variación , y sitio a sitio .
Sitio a sitio variación , él es reproducibilidad , él 's mucho menor .
Repetibilidad de nuevo de aquí también nosotros encontrar afuera eso él es el más grande problema .
Ahora en el próximo a encontrar afuera el raíz causa ,
nosotros trazado todo el repetibilidad lado por lado juntos ,
y para ambos el casos , USL , superior Especificaciones límite y más bajo Especificaciones límite ,
y todo el casos nosotros encontró eso es repetibilidad es diferente .
Próximo nosotros como a correlación o encontrar afuera cualquier relación
si él es presente sitio A y sitio B medición .
Idealmente , sitio A medición voluntad igual a sitio B medición debería ser .
Pero en nuestro casos , nosotros hizo alguno lineal adaptar y nosotros encontró eso nosotros tener interceptar
como Bueno como nosotros tener lineal adaptar pendiente , él es no uno , él es no cero .
Aquí nosotros encontró eso lineal pendiente es menos que 0 .4
y interceptar es más alto que 0 .9 .
Nuestro adecuado puntos son repartido ampliamente .
Eso 's el razón nuestro R -al cuadrado es también pobre .
Nosotros también hizo el densidad elipse
y densidad elipse también narración eso este correlación es menos que 0 .5 .
Si ellos tener a muy bien correlación relación ,
entonces él debería ser 0 .9 .
Si él es 0 .6 , entonces él voluntad ser moderadamente correlacionado .
Pero en nuestro casos , él 's no eso .
Eso 's por qué nosotros saber eso sitio A medición es no sitio B medición .
Él 's el repetibilidad impactado en el reproducibilidad .
Problema de repetibilidad es impactado en el reproducibilidad .
Ahora nosotros controlar más cercanamente cómo él es diferente .
Nosotros son comparando por fósforo par el sitio A y sitio B variación .
Aquí nuestro hipótesis es sitio A igual a sitio B ,
eso medio sitio A menos sitio B igual a cero .
Nosotros sierra eso nuestro probabilidad para este hipótesis ,
sitio A menos sitio B igual a cero , es menos que 0 .05 en ambos el casos .
Él es superior Especificaciones límite y más bajo Especificaciones .
Ambos el casos tú poder ver eso él es probabilidad es menos que 0 .05 .
Eso medio sitio A y sitio B medición es diferente ,
y tú poder ver nuestro diferencia de significar valor
y confianza intervalo es arriba el cero punto línea .
Eso medio aunque este es
sitio A medición es siempre más alto para sitio B medición .
Ahora de aquí , nuestro pregunta aparece , desde nosotros hizo el primero repetir análisis
para nuestro MSA diseño es primero repetir , él podría ser posible como eso
si muestras son degradado , como oh /Alabama composición es degradado .
Eso 's por qué nosotros hizo de nuevo fósforo par prueba
con primero y cuatro medición
ambos en sitio A y sitio B para todo seis muestras ,
y nosotros encontró eso aquí ,
primero medición menos cuatro medición es igual cero .
Eso es nuestro hipótesis .
Nosotros sierra eso PAG -valor es más alto que 0 .05 ambos el casos .
Eso medio nuestro muestra degradación es no un asunto .
Primero muestra , allá es No evidencia .
Primero medición y cuatro medición es disímil .
Eso medio él es el medición asunto .
Para eso , este es resumido en el panel mesa ,
en el panel , como nuestro cifra de mérito
para indicador R&R 24 % y repetibilidad es 21 %
y eso repetibilidad es cambiando de parte a parte y sitio a sitio ,
y nosotros tener siempre más alto repetibilidad para sitio A comparado a el sitio B .
Ahora para nuestro próximo plan ,
nosotros plan para a discusión cada sitio como Bueno como con el proceso equipo .
Sitio tiene a problema como repetibilidad como Bueno parte -sitio interacción .
Nosotros saber eso qué error podría ser introducido en el medición
como fondo /base corrección , electrón cuenta , cima deconvolución .
Nosotros lo haré conversar aquellos métodos fuente de error con sitio A persona ,
sitio A instalación , y nosotros voluntad encontrar afuera
cómo nosotros poder hacer el racionalización proceso para mejorar nuestro MSA .
También nosotros tener a plan colocar arriba a calibración muestra
o nosotros poder colocar arriba a colocar arriba muestra
eso nosotros poder medida en regular intervalo en el ambos sitios .
En el otro mano , con el proceso equipo , nosotros lo haré hablar a mejorar MSA próximo tiempo
a MSA datos recopilación uniforme .
En cambio de bimodal , nosotros debería recolectar el datos uniformemente .
Entonces también nosotros sierra parte a parte repetibilidad variación .
Allá es uno razón él podría ser medición asunto .
Otro razón podría ser proceso es no uniforme .
Nosotros necesidad a validar nuestro térmico matemáticas a controlar nuestro proceso uniformidad .
Finalmente , I haría como a mencionar eso qué es el impacto
en mi aprendiendo para este MSA análisis .
Ahora nosotros saber eso varios JMP plataforma o JMP solicitud poder ayuda a mí a saber
qué es el señal variación de el ruido variación ,
y entonces nosotros poder identificar qué cifra de mérito nosotros poder usar
a justificar nuestro medición método .
En nuestro casos , nosotros encontró PAG /T es el mejor método ,
mejor cifra de mérito a analizar él .
Entonces cómo clasificación errónea riesgo poder relatar a el MSA componente
como Bueno como muestra distribución eso nosotros aprender .
Raíz causa análisis , nosotros hizo varios JMP solicitud
eso poder ayuda a nosotros a plan a mejorando MSA .
Desde él es muy útil para particular programa solicitud ,
eso 's por qué I haría como a introducir
este datos impulsado decisión haciendo para todo el programas I involucrar en
a mejorar el proyecto calidad , costo , y tiempo .
Finalmente , I haría como a promover datos impulsado decisión usando JMP
en nuestro avanzado tecnología grupo como CTO equipo ,
o otro diferente proyectos .
Este es mi final deslizar .
I haría como a mencionar mi viaje .
I comenzó JMP aprendiendo comienzo de el año ,
y eso tiempo nosotros hizo A0 , A1 , A2 . Este es mi base .
Entonces después I trabajar con MSA análisis y proceso estadístico .
I también consiguió mi certificado , JMP CONSEJOS certificado Puede 2023 .
Ahora I soy instructor en AMAT JMP instructor .
I 'metro planificación a en persona presentación en Octubre 2023 ,
y también I soy laboral para mi Negro Cinturón en 2024 .
Agradecer tú para escuchando .
