你好。
好的早晨,每个人。 好的晚上,每个人。
我我苏克提查特吉。
前开始我的推介会,
我会喜欢到介绍我和很少字。
我我苏克提查特吉从首席技术官团队的应用材料。
它是先进的技术团队， 和我们的团队目标是到发展产品
邻近的到这半行业或者外部这半行业。
为了例子,我们是在职的为了航天行业,
制药行业,或者工业的涂层。
这例子,展示例子,
我们是采取从这制药行业。
我的话题的这推介会今天。
测量休息与恢复的X -射线光电子光谱学到监视器A涂层过程。
议程的我的讲话今天。
第一的，我们将要讲话关于这背景和问题陈述,
然后我们将要讨论关于这手术定义和数据收藏计划。
下一个, MSA成分分析。
最后我们'二讲话关于这计划为了MSA成分改进。
让的开始和这背景。
在这制药行业， 在治疗性的视窗,治疗性的地区,
那里是,为了例子,抗生素药品,酒精瘾或者癌症病人,
他们需要每天注射因为药品等级在这血
是当然增加,尖峰在这血,
和然后之内短的时间,之内A很少小时,
它是去超过这治疗性的窗户限制。
那的为什么他们需要每天注射和它是痛苦。
它原因一些边影响,
那的为什么病人跳绳这药物或者停止这药物。
到解决这问题,
我们的顾客需要一些方法到裁缝这发布的药品。
我们的团队发达A障碍层,铝氧化物障碍层,
那形式A壳大约这制药粒子。
特性的这障碍层
能控制这发布的这药品在这血。
甚至它是可能的喜欢那,
它能发布很少周反而的很少小时。
这里,我们将要讲话关于这作品分析,
和什么是这噪音分析的这作品测量？
那我们将要讲话这里。
我们的问题是测量的氧化铝涂层作品。
我们的规格限制,顾客规格限制,是氧/铝比率
在这铝氧化物电影是1 .2 -2 .3 。
我们的客观的这里到决定这XPS方法如果它是足够的
到区分氧化铝过程变化。
我们将要决定这里,测量休息与恢复测量错误
的XPS为了氧化铝作品分析。
X -射线光电子光谱学能措施数量上
原子百分比的作品。
它能措施铝和氧百分比。
XPS实际上措施这动力学活力
的光电子发射的从这元素
和它计数这电子。
每当它是数数这电子,它能数数这在场的元素
和还它计数这元素哪个是纽带到它。
那的为什么我们能得到这信息
关于铝和氧在这铝氧化物电影。
最多的这来源的错误为了XPS ,它能添加它在测量休息与康复。
它能再现性,它的未来从这校准电子数数。
它能添加重复性和再现性错误。
分析能添加再现性错误。
我们将要讲话更多的细节这一在这下一个滑动。
在我们的手术定义,我们'二讲话关于这不同的脚步
的这XPS测量和如何它能介绍
这错误在这测量错误GRR ,测量休息与康复错误。
我们的客观的措施铝氧化物涂层作品,
和到措施它在XPS ,第一的我们需要到做基线更正。
它是自动的,和然后我们需要到去到这校准。
在校准,通常情况下应用材料有校准样本,
尤其每当我们有一些
发达技术喜欢铝氧化物。
但在我们的案例,我们是涂层制药公司粒子
和我们的过程窗户是完全不同的
从我们的应用材料核技术过程窗户为了铝氧化物,
因为涂层需要到是兼容的和这制药公司粒子。
我们是涂层这粒子,在这相同的时间,
我们是涂层还硅晶圆和应用程序编程接口托盘
因为XPS不能措施粒子。
它需要一些平面的基质。
那的为什么我们是存款在硅晶圆和应用程序编程接口托盘。
自从我们大学教师't有校准样本,我们是使用这第二选项
为了校准喜欢碳顶峰校准。
左边-手边图片,你能看碳顶峰校准
和它是手动需要到做它，
和那的为什么它影响在这再现性。
然后后校准,我们需要到做XPS民意调查
或者高的解决扫描到得到这光谱。
在这光谱， 你能看氧顶峰，铝顶峰。
自从我们需要到做手动的校准和我们有自动的基线更正,
这能影响错误在重复性和再现性。
下一个,我们需要到做分析。 分析是顶峰配件。
我们需要到合身这顶峰和然后我们能测量。
从顶峰区域,我们能计算这氧铝百分比。
自从它是半自动的,它能添加错误在这再现性。
经过XPS测量,我们是计算氧/铝比率
和我们的顾客规格限制是1 .2 -2 .3 。
下一个,我们将要讲话关于这原因和影响图表,
MSA原因和影响图表。
在MSA原因和影响图表,我们做过一些详细的分析，
和我们成立一些一它能影响在这测量休息与恢复。
我们突出显示还主要的那些喜欢电子计数,
校准分析,我们谈过在这早些时候滑动。
现在我们'关于添加其他一,它的样本加载中,
如何它是添加错误在这测量休息与康复。
样本加载中,我们需要到做它。 它的不是自动的,它是不是满的晶圆。
我们是正在做和优惠券晶圆,所以我们需要到地方这优惠券。
如果它是地点A小的少量不同的或者角度是小的少量不同的,
然后它能影响在这测量。
这是影响在再现性。
全部其他主要的一影响我们已经讨论过在这以前的幻灯片。
其他一是这样本。 它依靠在这过程。
为了这推介会,它是出去的范围。
我们将要讲话关于这些四在这推介会。
下一个,我们的样本收藏计划。
为了我们的样本收藏,我们使用六样品为了MSA分析,
和为了这些六样品我们有四重复。
这里你能看这些四重复。
我们措施那些样品在二站点。
自从我们有这四重复,我们是测量那些依次地。
是它可能的那如果样品是退化的
然后样本降解可以是A风险？
我们将要讲话关于这风险之后在更多的细节。
我们的预期的结果喜欢那我们需要到寻找出去XPS方法
是足够的到区分过程变化。
还， 你喜欢到测量喜欢那
每当我们是测量二站点那有相似的结果。
还， 我们喜欢到测量喜欢那样本或者部分是不是相互作用和这地点。
现在我们需要到做这MSA设计。
在MSA设计,我们是使用基质和地点在这成本因素。
这是这地点,这是这部分,和我们有还二不同的基质。
我们提及它前,应用程序编程接口调色板和硅晶圆。
S数字是硅晶圆, A数字是应用程序编程接口调色板。
我们'二不是是有能力的到使用实际上完全地随机化选项
和我们使用第一的重复。
为了第一的重复选项,
这里我们是不是改变这样本复制数字。
那可以影响在样本降解问题。
那的为什么之后在我们将要比较第一的和第四复制
到查看这采样风险。
为了这MSA分析,
我们依次地使用一些联合管理计划应用从联合管理计划平台。
我们使用数据分配的MSA样品。
那是从描述性的推理性的统计数据应用。
它是从分配合身是经过X 。
然后我们查看这数据变化性使用控制图表和一-方式方差分析。
然后我们分析测量休息与恢复成分。
它是从这变化性图表。
然后我们'd喜欢到测量喜欢那什么是这关系
和过程能力和测量休息与恢复。
那我们能寻找出去喜欢那,阶级间相关性相对磷/T阴谋。
下一个， 我们做过这根原因分析到计划为了改善这GRR 。
我们将要寻找出去什么是这GRR主要的错误
和如何我们能寻找出去。
那我们是使用为了盒子阴谋,密度椭圆,
匹配的对,和合身线
那是不同的平台的联合管理计划平台。
让的开始和这数据分配。
我们发达过程最初在这二规格限制,
上规格限制和降低规格限制。
在上规格限制,我们有二样品,二部分和四重复。
全部是测量的二站点,
和我们已经提及我们做过这第一的重复。
相似地,在这降低规格限制,还我们有四部分,
四重复和二站点。
自从我们做过这过程发展在这二结尾的这规格限制,
那的为什么我们能看那我们的分配是双峰。
完全是双峰分配。
问题的双峰分配,它能影响在这GRR成分。
它能影响在磷/电视比率,
它能影响在磷/PV比率和错误分类。
自从磷/T比率是不是有关的和...
它是不是依赖的和这部分,那是这原因磷/T比率
它的不是影响经过这样本分配。
那的为什么我们将要是用过的在我们的下列的幻灯片。
我们的数字的优点我们是使用作为A磷/T比率。
为了错误分类概率,那里是五概率。
最后的三,它可以是受影响的经过这样本分配更多的,
和第一的二是较少的受影响的。
到最小化这风险,再次,
我们是聚焦在这磷/T比率作为A数字的优点。
在这下一个时间,我们的计划到做MSA分析
使用制服样本分配。
让的查看现在这变化性的数据。
这里我们能看那我们使用我-先生图表,
个人移动范围图表,和我们锯那许多数据点
是外部这控制限制在这上图表,
和在这降低移动范围图,
我们锯那三数据观点是外部这控制限制,
和那这些三数据点,它是突然的转移。
它是突然的转移,它的不是停留那里,它是去后退。
它方法它是这类型二转移
和那里是A混合物的常见的原因变化
和特别的原因变化在这控制图表。
那的这原因这里控制限制是无意义的。
我们需要到分组和特别的原因
和然后仅有的我们能考虑这控制限制。
现在我们喜欢到寻找出去什么是这特别的原因。
第一的我们将要查看如果部分变化可以是A特别的原因。
我们做过它使用这一-方式方差分析和在一-方式方差分析,
我们能看那里是A变化的这样品。
我们做过这过程靠近上规格限制和我们做过这过程降低规格限制。
那的为什么样品是不同的。
那还我们成立经过一-方式方差分析,和这里我们能看那
之内变化是非常小的比较的到部分变化,
和还经过分析的方差是显示喜欢那。
这里我们的假设是全部部分是相同的,
但它是拒绝这假设因为磷-价值是较少的比0 .05 。
它的讲述我们它是显著地不同的。
那方法部分变化是A特别的原因,
所以我们能使用作为A候选人为了分组。
再次,相似地我们查看和这地点变化如果它是A特别的原因或者不是。
我们考虑到二站点测量靠近上规格限制
作为出色地作为靠近降低规格限制。
我们锯那这里我们的假设是二网站是测量相似的，
和我们成立那它是磷-价值是更高比0 .05 。
为了上规格限制,
那里是不证据那我们能拒绝这假设。
它是相似的,在这其他手,为了降低眼镜限制。
它是边际地拒绝因为它是较少的比0 .05 。
为了地点变化,任何一个它是边际地拒绝
或者那里是不证据到拒绝。
那的为什么地点变化是不是A好的候选人
和部分变化是这更好的候选人。
什么我们做过下一个,我们制作我们的控制图表再次和阶段选项和A这里,
采样的部分在A不同的阶段。
什么时候我们做它,我们锯那在A移动范围图表,
我们成立改变在这变化在这测量在这移动范围,
和那计算出的这控制限制为了这底部图表和这上图表。
现在我们锯那全部这点,
全部这测量点是里面这控制限制。
这些是这变化的每个样本。 它是这重复性。
什么时候我们考虑地点A和地点乙,
和我们锯还地点乙有还重复性。
但比较的到地点A和地点乙,那里是一些变化的重复性。
那是被称为再现性。
现在我们计算这测量休息与恢复,全部这成分在这下一个滑动,
和我们'二寻找出去什么是这占主导地位错误在测量休息与康复。
第一的， 我们做过主要的影响。
我们没有't考虑为了这主要的影响部分和地点变化相互作用,
所以仅有的这主要的影响。
这里,我们锯这重复性,再现性。
重复性是22 %和再现性是15 %。
我已经提及作为A测量休息与恢复,我们是考虑到磷/T比率
因为我们的样本分配是双峰,
和我们锯那磷/T比率是26 %。
它是通过了,它是较少的比30 %。
它是边际地通过了， 和主要的错误是22 %重复性。
一更多的事物我应该提到这里,我们是考虑到磷/T比率
但磷/电视或者磷/PV比率是非常关闭为了我们的测量案例
因为我们的样本分配是双峰和在这二结尾的这规格限制。
那是这原因这比率时间或者电视是非常关闭或者光伏发电是非常关闭。
那是这原因我们有这测量休息与康复。
这数字的优点是非常关闭。
还， 我应该提到这里类型我错误α和类型二错误贝塔。
类型我错误,全部我们的数据点之内这控制限制。
那的这原因我们的类型我错误好的部分是错误地拒绝。
它的非常小的。 它是较少的比6 %。
在这其他手,类型二错误,它是6 %,它是失败的。
它是更多的比10 %。
为什么类型二错误是更高？
我们的重复性是这主要的问题。
每当我们是测量这样品,它是之内这规格限制。
但它是可能的喜欢那每当A顾客是测量它。
它可以是超过这规格限制因为重复性是高的这里。
在这观点,自从我们是发展这产品,
我们是在这最初的可行性查看阶段。
顾客是快乐的和这贝塔类型二错误,
但我们有选项。
如果我们能提升这重复性,然后它能提升这部分还。
在这其他手,如果我们能考虑那部分和地点相互作用,
然后我们锯那部分和地点相互作用是6 %,
不是那很多,
但那里是A小的少量相互作用。
和什么时候我们没有't考虑这相互作用在这主要的影响模式,
然后这相互作用是添加在这重复性。
那的为什么我们成立那每当我们是考虑到这交叉的影响,
我们锯重复性小的少量减少
因为我们的相互作用是非常小的,不是那很多减少。
自从这相互作用是非常小的,
我们的数字的优点是不是改变那很多。
它是改变从小的少量。
现在从这里,
我们知道那我们的占主导地位错误是重复性。
前去关于这更多的讨论和重复性,
第一的其他事物我会喜欢到提到,
过程能力和测量休息与康复。
影响的测量休息与康复在这过程能力。
这里,过程能力我们是绘图在国际商会相对磷/T阴谋。
国际商会是这部分变化到全部的变化
和磷/T是这六西格玛测量,和超级激光实验室减LSL 。
我们计算出的从这里Cₚ ,和在我们的案例,
在我们的过程当前的状况, Cₚ是0 .93 。
它是较少的比一。
它是在这红色的区,和我们需要到去Cₚ ...
为了A好的过程能力,我们需要到去之间Cₚ 1 .33 -2 。
它是这黄色的区。
到提升这Cₚ ,什么我们需要到做？
在这部分,这是这过程部分
和在这方向,它是这测量部分。
过程变化性或者部分变化性是非常高的。
为了我们的测量,我们锯那我们的磷/T是24 %。
如果我们会喜欢到增加,如果我们会喜欢到提升这磷/T
从24到认为15 %或者10 %,然后我们有到提升30 % -50 %,
和之内那,我们的重复性是这主要的问题。
那是这原因我们需要到提升这重复性。
现在它是问题。
如果我们需要到提升这重复性,做我们需要到改变我们的测量工具？
那是再次取决于在这投资回报率那是问题到我们的管理等级,
或者我们能地址这重复性在不同的方式。
那的为什么我们'd喜欢到寻找出去这根原因为什么重复性是更高。
这里我们是考虑到变化性图表和分析的方差。
这里我们能看那我们阴谋全部这样品变化性一起
和地点A和地点乙测量。
你能看那认为,为了A样本A0 ,
这是这测量重复性,和它是改变。
这重复性是改变为了全部这部分。
还重复性是改变和这地点到地点
因为这里你能看重复性是0 .06标准偏差,
但在这些案例什么时候他们措施他们的重复性是0 .03 。
那是这原因这重复性是改变
和部分到部分还地点到地点。
每当它是改变和地点到地点,
它的被称为再现性。
这里如果你能考虑这分析的方差,
然后我们能看那地点到地点变化是很多较小
比之内变化。
这是这重复性,之内变化,和地点到地点。
地点到地点变化,它是再现性,它的很多较小。
重复性再次从这里还我们寻找出去那它是这大问题。
现在在这下一个到寻找出去这根原因,
我们绘制的全部这重复性边经过边一起,
和为了两个都这案例,超级激光实验室,上规格限制和降低规格限制,
和全部这案例我们成立那它是重复性是不同的。
下一个我们喜欢到关联或者寻找出去任何关系
如果它是展示地点A和地点乙测量。
理想情况下,地点A测量将要平等的到地点乙测量应该是。
但在我们的案例,我们做过一些线性合身和我们成立那我们有截距
作为出色地作为我们有线性合身坡,它是不是一,它是不是零。
这里我们成立那线性坡是较少的比0 .4
和截距是更高比0 .9 。
我们的配件点是分散式广泛。
那的这原因我们的右- 平方是还贫穷的。
我们还做过这密度椭圆
和密度椭圆还讲述那这相关性是较少的比0 .5 。
如果他们有A非常好的相关性关系,
然后它应该是0 .9 。
如果它是0 .6 ,然后它将要是适度地相关的。
但在我们的案例,它的不是那。
那的为什么我们知道那地点A测量是不是地点乙测量。
它的这重复性受影响的在这再现性。
问题的重复性是受影响的在这再现性。
现在我们查看更多的密切如何它是不同的。
我们是比较经过匹配一对这地点A和地点乙变化。
这里我们的假设是地点A平等的到地点乙,
那方法地点A减地点乙平等的到零。
我们锯那我们的可能性为了这假设,
地点A减地点乙平等的到零,是较少的比0 .05在两个都这案例。
它是上规格限制和降低规格。
两个都这案例你能看那它是可能性是较少的比0 .05 。
那方法地点A和地点乙测量是不同的,
和你能看我们的不同之处的意思是价值
和信心间隔是多于这零观点线。
那方法尽管这是
地点A测量是总是更高为了地点乙测量。
现在从这里,我们的问题出现,自从我们做过这第一的重复分析
为了我们的MSA设计是第一的重复,它可以是可能的喜欢那
如果样品是退化的,喜欢氧/铝作品是退化的。
那的为什么我们做过再次匹配一对测试
和第一的和第四测量
两个都在地点A和地点乙为了全部六样品,
和我们成立那这里,
第一的测量减第四测量等于零。
那是我们的假设。
我们锯那磷-价值是更高比0 .05两个都这案例。
那方法我们的样本降解是不是一个问题。
第一的样本,那里是不证据。
第一的测量和第四测量是不相似的。
那方法它是这测量问题。
为了那,这是总结在这仪表板桌子,
在这仪表板,喜欢我们的数字的优点
为了测量休息与恢复24 %和重复性是21 %
和那重复性是改变从部分到部分和地点到地点,
和我们有总是更高重复性为了地点A比较的到这地点乙。
现在为了我们的下一个计划,
我们计划为了A讨论每个地点作为出色地作为和这过程团队。
地点有A问题喜欢重复性作为出色地部分-地点相互作用。
我们知道那什么错误可以是介绍在这测量
喜欢背景/基线更正,电子计数,顶峰反卷积。
我们'二讨论那些方法来源的错误和地点A人,
地点A设施,和我们将要寻找出去
如何我们能做这精简过程为了提升我们的MSA 。
还我们有A计划放向上A校准样本
或者我们能放向上A放向上样本
那我们能措施在常规的间隔在这两个都站点。
在这其他手,和这过程团队,我们'二讲话到提升MSA下一个时间
到MSA数据收藏制服。
反而的双峰,我们应该收集这数据均匀地。
然后还我们锯部分到部分重复性变化。
那里是一原因它可以是测量问题。
其他原因可以是过程是不是制服。
我们需要到证实我们的热的数学到查看我们的过程均匀性。
最后,我会喜欢到提到那什么是这影响
在我的学习为了这MSA分析。
现在我们知道那一些联合管理计划平台或者联合管理计划应用能帮助我到知道
什么是这信号变化从这噪音变化,
和然后我们能确认什么数字的优点我们能使用
到证明合法我们的测量方法。
在我们的案例,我们成立磷/T是这最好的方法,
最好的数字的优点到分析它。
然后如何错误分类风险能涉及到这MSA成分
作为出色地作为样本分配那我们学习。
根原因分析,我们做过一些联合管理计划应用
那能帮助我们到计划到改善MSA 。
自从它是非常有帮助的为了特别的程序应用,
那的为什么我会喜欢到介绍
这数据驱动的决定制作为了全部这程式我涉及在
到提升这项目质量,成本,和时间。
最后,我会喜欢到推动数据驱动的决定使用联合管理计划
在我们的先进的技术团体喜欢首席技术官团队,
或者其他不同的项目。
这是我的最终的滑动。
我会喜欢到提到我的旅行。
我开始了联合管理计划学习开始的这年,
和那时间我们做过A0 , A1 , A2 。 这是我的基础。
然后后我工作和MSA分析和程控。
我还得到我的证书,联合管理计划STIPS证书可能2023年。
现在我是讲师在阿玛特联合管理计划讲师。
我我规划到在人推介会在十月2023年,
和还我是在职的为了我的黑色的腰带在2024年。
感谢你为了倾听。
