你好。
好的早晨,每個人。 好的晚上,每個人。
我我蘇克提查特吉。
前開始我的推介會,
我會喜歡到介紹我和很少字。
我我蘇克提查特吉從首席技術長團隊的應用材料。
它是先進的科技團隊， 和我們的團隊目標是到發展產品
鄰近的到這半產業或者外部這半產業。
為了例子,我們是在職的為了航太產業,
製藥產業,或者工業的塗層。
這例子,展示例子,
我們是採取從這製藥產業。
我的話題的這推介會今天。
測量休息與恢復的X -射線光電子光譜學到監視器A塗層過程。
議程的我的演講今天。
第一的，我們將要演講關於這背景和問題陳述,
然後我們將要討論關於這手術定義和數據收藏計劃。
下一個, MSA成分分析。
最後我們'二演講關於這計劃為了MSA成分改進。
讓的開始和這背景。
在這製藥產業， 在治療性的視窗,治療性的地區,
那裡是,為了例子,抗生素藥物,酒精癮或者癌症病人,
他們需要每天注射因為藥物等級在這血
是當然增加,尖峰在這血,
和然後之內短的時間,之內A很少小時,
它是去超過這治療性的窗戶限制。
那的為什麼他們需要每天注射和它是痛苦。
它原因一些邊影響,
那的為什麼病人跳繩這藥物或者停止這藥物。
到解決這問題,
我們的顧客需要一些方法到裁縫這發布的藥物。
我們的團隊發達A障礙層,鋁氧化物障礙層,
那形式A殼大約這製藥粒子。
特性的這障礙層
能控制這發布的這藥物在這血。
甚至它是可能的喜歡那,
它能發布很少週反而的很少小時。
這裡,我們將要演講關於這作品分析,
和什麼是這噪音分析的這作品測量？
那我們將要演講這裡。
我們的問題是測量的氧化鋁塗層作品。
我們的規格限制,顧客規格限制,是氧/鋁比率
在這鋁氧化物電影是1 .2 -2 .3 。
我們的客觀的這裡到決定這XPS方法如果它是足夠的
到區分氧化鋁流程變化。
我們將要決定這裡,測量休息與復健測量錯誤
的XPS為了氧化鋁作品分析。
X -射線光電子光譜學能措施數量上
原子百分比的作品。
它能措施鋁和氧百分比。
XPS實際上措施這動力學活力
的光電子發射的從這元素
和它計數這電子。
每當它是數數這電子,它能數數這在場的元素
和也它計數這元素哪個是紐帶到它。
那的為什麼我們能得到這資訊
關於鋁和氧在這鋁氧化物電影。
最多的這來源的錯誤為了XPS ,它能添加它在測量休息與恢復。
它能再現性,它的未來從這校準電子數數。
它能添加重複性和再現性錯誤。
分析能添加再現性錯誤。
我們將要演講更多的細節這一在這下一個滑動。
在我們的手術定義,我們'二演講關於這不同的腳步
的這XPS測量和如何它能介紹
這錯誤在這測量錯誤GRR ,測量休息與恢復錯誤。
我們的客觀的措施鋁氧化物塗層作品,
和到措施它在XPS ,第一的我們需要到做基線更正。
它是自動的,和然後我們需要到去到這校準。
在校準,通常情況下應用材料有校準樣本,
尤其每當我們有一些
發達科技喜歡鋁氧化物。
但在我們的案例,我們是塗層製藥公司粒子
和我們的過程窗戶是完全不同的
從我們的應用材料核科技過程窗戶為了鋁氧化物,
因為塗層需要到是相容的和這製藥公司粒子。
我們是塗層這粒子,在這相同的時間,
我們是塗層也矽晶圓和應用程式介面托盤
因為XPS不能措施粒子。
它需要一些平面的基質。
那的為什麼我們是存款在矽晶圓和應用程式介面托盤。
自從我們大學教師't有校準樣本,我們是使用這第二選項
為了校準喜歡碳頂峰校準。
左邊-手邊圖片,你能看碳頂峰校準
和它是手動需要到做它，
和那的為什麼它影響在這再現性。
然後後校準,我們需要到做XPS民調
或者高的解決掃描到得到這光譜。
在這光譜， 你能看氧頂峰，鋁頂峰。
自從我們需要到做手動的校準和我們有自動的基線更正,
這能影響錯誤在重複性和再現性。
下一個,我們需要到做分析。 分析是頂峰配件。
我們需要到合身這頂峰和然後我們能測量。
從頂峰區域,我們能計算這氧鋁百分比。
自從它是半自動的,它能添加錯誤在這再現性。
經過XPS測量,我們是計算氧/鋁比率
和我們的顧客規格限制是1 .2 -2 .3 。
下一個,我們將要演講關於這原因和影響圖表,
MSA原因和影響圖表。
在MSA原因和影響圖表,我們做過一些詳細的分析，
和我們成立一些一它能影響在這測量休息與恢復。
我們突出顯示也主要的那些喜歡電子計數,
校準分析,我們談過在這早些時候滑動。
現在我們'關於添加其他一,它的樣本載入中,
如何它是添加錯誤在這測量休息與復健。
樣本載入中,我們需要到做它。 它的不是自動的,它是不是滿的晶圓。
我們是正在做和優惠券晶圓,所以我們需要到地方這優惠券。
如果它是地點A小的位元不同的或者角度是小的位元不同的,
然後它能影響在這測量。
這是影響在再現性。
全部其他主要的一影響我們已經討論過在這以前的幻燈片。
其他一是這樣本。 它依靠在這過程。
為了這推介會,它是出去的範圍。
我們將要演講關於這些四在這推介會。
下一個,我們的樣本收藏計劃。
為了我們的樣本收藏,我們使用六樣品為了MSA分析,
和為了這些六樣品我們有四重複。
這裡你能看這些四重複。
我們措施那些樣品在二網站。
自從我們有這四重複,我們是測量那些依序地。
是它可能的那如果樣品是退化的
然後樣本降解可以是A風險？
我們將要演講關於這風險之後在更多的細節。
我們的預期的結果喜歡那我們需要到尋找出去XPS方法
是足夠的到區分過程變化。
也， 你喜歡到測量喜歡那
每當我們是測量二網站那有相似的結果。
也， 我們喜歡到測量喜歡那樣本或者部分是不是交互作用和這地點。
現在我們需要到做這MSA設計。
在MSA設計,我們是使用基質和地點在這成本因素。
這是這地點,這是這部分,和我們有也二不同的基質。
我們提及它前,應用程式介面調色盤和矽晶圓。
S數位是矽晶圓, A數位是應用程式介面調色盤。
我們'二不是是有能力的到使用實際上完全地隨機化選項
和我們使用第一的重複。
為了第一的重複選項,
這裡我們是不是改變這樣本複製數位。
那可以影響在樣本降解問題。
那的為什麼之後在我們將要比較第一的和第四複製
到查看這取樣風險。
為了這MSA分析,
我們依序地使用一些聯合管理計劃應用從聯合管理計劃平台。
我們使用數據分配的MSA樣品。
那是從描述性的推理性的統計數據應用。
它是從分配合身是經過X 。
然後我們查看這數據變化性使用控制圖表和一-方式變異數分析。
然後我們分析測量休息與恢復成分。
它是從這變化性圖表。
然後我們'd喜歡到測量喜歡那什麼是這關係
和過程能力和測量休息與恢復。
那我們能尋找出去喜歡那,階級間相關性相對磷/T陰謀。
下一個， 我們做過這根原因分析到計劃為了改善這GRR 。
我們將要尋找出去什麼是這GRR主要的錯誤
和如何我們能尋找出去。
那我們是使用為了盒子陰謀,密度橢圓,
匹配的對,和合身線
那是不同的平台的聯合管理計劃平台。
讓的開始和這數據分配。
我們發達過程最初在這二規格限制,
上規格限制和降低規格限制。
在上規格限制,我們有二樣品,二部分和四重複。
全部是測量的二站點,
和我們已經提及我們做過這第一的重複。
相似地,在這降低規格限制,也我們有四部分,
四重複和二網站。
自從我們做過這流程發展在這二結尾的這規格限制,
那的為什麼我們能看那我們的分配是雙峰。
完全是雙峰分配。
問題的雙峰分配,它能影響在這GRR成分。
它能影響在磷/電視比率,
它能影響在磷/PV比率和錯誤分類。
自從磷/T比率是不是有關的和…
它是不是依賴的和這部分,那是這原因磷/T比率
它的不是影響經過這樣本分配。
那的為什麼我們將要是用過的在我們的下列的幻燈片。
我們的數位的優點我們是使用作為A磷/T比率。
為了錯誤分類機率,那裡是五機率。
最後的三,它可以是受影響的經過這樣本分配更多的,
和第一的二是較少的受影響的。
到最小化這風險,再次,
我們是聚焦在這磷/T比率作為A數位的優點。
在這下一個時間,我們的計劃到做MSA分析
使用制服樣本分配。
讓的查看現在這變化性的數據。
這裡我們能看那我們使用我-先生圖表,
個人移動範圍圖表,和我們鋸那許多數據點
是外部這控制限制在這上圖表,
和在這降低移動範圍圖,
我們鋸那三數據觀點是外部這控制限制,
和那這些三數據點,它是突然的轉移。
它是突然的轉移,它的不是停留那裡,它是去後退。
它方法它是這類型二轉移
和那裡是A混合物的常見的原因變化
和特別的原因變化在這控制圖表。
那的這原因這裡控制限制是無意義的。
我們需要到分組和特別的原因
和然後僅有的我們能考慮這控制限制。
現在我們喜歡到尋找出去什麼是這特別的原因。
第一的我們將要查看如果部分變化可以是A特別的原因。
我們做過它使用這一-方式變異數分析和在一-方式變異數分析,
我們能看那裡是A變化的這樣品。
我們做過這過程靠近上規格限制和我們做過這過程降低規格限制。
那的為什麼樣品是不同的。
那也我們成立經過一-方式變異數分析,和這裡我們能看那
之內變化是非常小的比較的到部分變化,
和也經過分析的變異數是顯示喜歡那。
這裡我們的假設是全部部分是相同的,
但它是拒絕這假設因為磷-價值是較少的比0 .05 。
它的講述我們它是顯著地不同的。
那方法部分變化是A特別的原因,
所以我們能使用作為A候選人為了分組。
再次,相似地我們查看和這地點變化如果它是A特別的原因或者不是。
我們考慮到二網站測量靠近上規格限制
作為出色地作為靠近降低規格限制。
我們鋸那這裡我們的假設是二站點是測量相似的，
和我們成立那它是磷-價值是更高比0 .05 。
為了上規格限制,
那裡是不證據那我們能拒絕這假設。
它是相似的,在這其他手,為了降低眼鏡限制。
它是邊際地拒絕因為它是較少的比0 .05 。
為了地點變化,任何一個它是邊際地拒絕
或者那裡是不證據到拒絕。
那的為什麼地點變化是不是A好的候選人
和部分變化是這更好的候選人。
什麼我們做過下一個,我們製作我們的控制圖表再次和階段選項和A這裡,
採樣的部分在A不同的階段。
什麼時候我們做它,我們鋸那在A移動範圍圖表,
我們成立改變在這變化在這測量在這移動範圍,
和那計算出的這控制限制為了這底部圖表和這上圖表。
現在我們鋸那全部這點,
全部這測量點是裡面這控制限制。
這些是這變化的每個樣本。 它是這重複性。
什麼時候我們考慮地點A和地點乙,
和我們鋸也地點乙有也重複性。
但比較的到地點A和地點乙,那裡是一些變化的重複性。
那是被稱為再現性。
現在我們計算這測量休息與復健,全部這成分在這下一個滑動,
和我們'二尋找出去什麼是這占主導地位錯誤在測量休息與恢復。
第一的， 我們做過主要的影響。
我們沒有't考慮為了這主要的影響部分和地點變化交互作用,
所以僅有的這主要的影響。
這裡,我們鋸這重複性,再現性。
重複性是22 %和再現性是15 %。
我已經提及作為A測量休息與恢復,我們是考慮到磷/T比率
因為我們的樣本分配是雙峰,
和我們鋸那磷/T比率是26 %。
它是通過了,它是較少的比30 %。
它是邊際地通過了， 和主要的錯誤是22 %重複性。
一更多的事物我應該提到這裡,我們是考慮到磷/T比率
但磷/電視或者磷/PV比率是非常關閉為了我們的測量案例
因為我們的樣本分配是雙峰和在這二結尾的這規格限制。
那是這原因這比率時間或者電視是非常關閉或者光電發電是非常關閉。
那是這原因我們有這測量休息與復健。
這數位的優點是非常關閉。
也， 我應該提到這裡類型我錯誤α和類型二錯誤貝塔。
類型我錯誤,全部我們的數據點之內這控制限制。
那的這原因我們的類型我錯誤好的部分是錯誤地拒絕。
它的非常小的。 它是較少的比6 %。
在這其他手,類型二錯誤,它是6 %,它是失敗的。
它是更多的比10 %。
為什麼類型二錯誤是更高？
我們的重複性是這主要的問題。
每當我們是測量這樣品,它是之內這規格限制。
但它是可能的喜歡那每當A顧客是測量它。
它可以是超過這規格限制因為重複性是高的這裡。
在這觀點,自從我們是發展這產品,
我們是在這最初的可行性查看階段。
顧客是快樂的和這貝塔類型二錯誤,
但我們有選項。
如果我們能提升這重複性,然後它能提升這部分也。
在這其他手,如果我們能考慮那部分和地點交互作用,
然後我們鋸那部分和地點交互作用是6 %,
不是那很多,
但那裡是A小的位元相互作用。
和什麼時候我們沒有't考慮這交互作用在這主要的影響模式,
然後這交互作用是添加在這重複性。
那的為什麼我們成立那每當我們是考慮到這交叉的影響,
我們鋸重複性小的位元減少
因為我們的交互作用是非常小的,不是那很多減少。
自從這交互作用是非常小的,
我們的數位的優點是不是改變那很多。
它是改變從小的位元。
現在從這裡,
我們知道那我們的占主導地位錯誤是重複性。
前去關於這更多的討論和重複性,
第一的其他事物我會喜歡到提到,
過程能力和測量休息與恢復。
影響的測量休息與恢復在這過程能力。
這裡,過程能力我們是繪圖在國際商會相對磷/T陰謀。
國際商會是這部分變化到全部的變化
和磷/T是這六西格瑪測量,和超雷射實驗室減LSL 。
我們計算出的從這裡Cₚ ,和在我們的案例,
在我們的過程目前的狀態, Cₚ是0 .93 。
它是較少的比一。
它是在這紅色的區,和我們需要到去Cₚ …
為了A好的流程能力,我們需要到去之間Cₚ 1 .33 -2 。
它是這黃色的區。
到提升這Cₚ ,什麼我們需要到做？
在這部分,這是這流程部分
和在這方向,它是這測量部分。
流程變化性或者部分變化性是非常高的。
為了我們的測量,我們鋸那我們的磷/T是24 %。
如果我們會喜歡到增加,如果我們會喜歡到提升這磷/T
從24到認為15 %或者10 %,然後我們有到提升30 % -50 %,
和之內那,我們的重複性是這主要的問題。
那是這原因我們需要到提升這重複性。
現在它是問題。
如果我們需要到提升這重複性,做我們需要到改變我們的測量工具？
那是再次取決於在這投資報酬率那是問題到我們的管理等級,
或者我們能地址這重複性在不同的方式。
那的為什麼我們'd喜歡到尋找出去這根原因為什麼重複性是更高。
這裡我們是考慮到變化性圖表和分析的變異數。
這裡我們能看那我們陰謀全部這樣品變化性一起
和地點A和地點乙測量。
你能看那認為,為了A樣本A0 ,
這是這測量重複性,和它是改變。
這重複性是改變為了全部這部分。
也重複性是改變和這地點到地點
因為這裡你能看重複性是0 .06標準偏差,
但在這些案例什麼時候他們措施他們的重複性是0 .03 。
那是這原因這重複性是改變
和部分到部分也地點到地點。
每當它是改變和地點到地點,
它的被稱為再現性。
這裡如果你能考慮這分析的變異數,
然後我們能看那地點到地點變化是很多較小
比之內變化。
這是這重複性,之內變化,和地點到地點。
地點到地點變化,它是再現性,它的很多較小。
重複性再次從這裡也我們尋找出去那它是這大問題。
現在在這下一個到尋找出去這根原因,
我們繪製的全部這重複性邊經過邊一起,
和為了兩個都這案例,超雷射實驗室,上規格限制和降低規格限制,
和全部這案例我們成立那它是重複性是不同的。
下一個我們喜歡到關聯或者尋找出去任何關係
如果它是展示地點A和地點乙測量。
理想情況下,地點A測量將要平等的到地點乙測量應該是。
但在我們的案例,我們做過一些線性合身和我們成立那我們有截距
作為出色地作為我們有線性合身坡,它是不是一,它是不是零。
這裡我們成立那線性坡是較少的比0 .4
和截距是更高比0 .9 。
我們的配件點是分散式廣泛。
那的這原因我們的右- 平方是也貧窮的。
我們也做過這密度橢圓
和密度橢圓也講述那這相關性是較少的比0 .5 。
如果他們有A非常好的相關性關係,
然後它應該是0 .9 。
如果它是0 .6 ,然後它將要是適度地相關的。
但在我們的案例,它的不是那。
那的為什麼我們知道那地點A測量是不是地點乙測量。
它的這重複性受影響的在這再現性。
問題的重複性是受影響的在這再現性。
現在我們查看更多的密切如何它是不同的。
我們是比較經過匹配一對這地點A和地點乙變化。
這裡我們的假設是地點A平等的到地點乙,
那方法地點A減地點乙平等的到零。
我們鋸那我們的可能性為了這假設,
地點A減地點乙平等的到零,是較少的比0 .05在兩個都這案例。
它是上規格限制和降低規格。
兩個都這案例你能看那它是可能性是較少的比0 .05 。
那方法地點A和地點乙測量是不同的,
和你能看我們的不同之處的意思是價值
和信心間隔是多於這零觀點線。
那方法儘管這是
地點A測量是總是更高為了地點乙測量。
現在從這裡,我們的問題出現,自從我們做過這第一的重複分析
為了我們的MSA設計是第一的重複,它可以是可能的喜歡那
如果樣品是退化的,喜歡氧/鋁作品是退化的。
那的為什麼我們做過再次匹配一對測試
和第一的和第四測量
兩個都在地點A和地點乙為了全部六樣品,
和我們成立那這裡,
第一的測量減第四測量等於零。
那是我們的假設。
我們鋸那磷-價值是更高比0 .05兩個都這案例。
那方法我們的樣本降解是不是一個問題。
第一的樣本,那裡是不證據。
第一的測量和第四測量是不相似的。
那方法它是這測量問題。
為了那,這是總結在這儀表板桌子,
在這儀表板,喜歡我們的數位的優點
為了測量休息與恢復24 %和重複性是21 %
和那重複性是改變從部分到部分和地點到地點,
和我們有總是更高重複性為了地點A比較的到這地點乙。
現在為了我們的下一個計劃,
我們計劃為了A討論每個地點作為出色地作為和這流程團隊。
地點有A問題喜歡重複性作為出色地部分-地點交互作用。
我們知道那什麼錯誤可以是介紹在這測量
喜歡背景/基線更正,電子計數,頂峰反捲積。
我們'二討論那些方法來源的錯誤和地點A人,
地點A設施,和我們將要尋找出去
如何我們能做這精簡過程為了提升我們的MSA 。
也我們有A計劃放向上A校準樣本
或者我們能放向上A放向上樣本
那我們能措施在常規的間隔在這兩個都網站。
在這其他手,和這過程團隊,我們'二演講到提升MSA下一個時間
到MSA數據收藏制服。
反而的雙峰,我們應該收集這數據均勻地。
然後也我們鋸部分到部分重複性變化。
那裡是一原因它可以是測量問題。
其他原因可以是流程是不是制服。
我們需要到證實我們的熱的數學到查看我們的過程均勻性。
最後,我會喜歡到提到那什麼是這影響
在我的學習為了這MSA分析。
現在我們知道那一些聯合管理計劃平台或者聯合管理計劃應用能幫助我到知道
什麼是這訊號變化從這噪音變化,
和然後我們能確認什麼數位的優點我們能使用
到證明合法我們的測量方法。
在我們的案例,我們成立磷/T是這最好的方法,
最好的數位的優點到分析它。
然後如何錯誤分類風險能涉及到這MSA成分
作為出色地作為樣本分配那我們學習。
根原因分析,我們做過一些聯合管理計劃應用
那能幫助我們到計劃到改善MSA 。
自從它是非常有幫助的為了特別的程式應用,
那的為什麼我會喜歡到介紹
這數據驅動的決定製作為了全部這程式我涉及在
到提升這專案品質,成本,和時間。
最後,我會喜歡到推動數據驅動的決定使用聯合管理計劃
在我們的先進的科技團體喜歡首席技術長團隊,
或者其他不同的專案。
這是我的最終的滑動。
我會喜歡到提到我的旅行。
我開始了聯合管理計劃學習開始的這年,
和那時間我們做過A0 , A1 , A2 。 這是我的基礎。
然後後我工作和MSA分析和程控。
我也得到我的證書,聯合管理計劃STIPS證書可能2023年。
現在我是講師在阿瑪特聯合管理計劃講師。
我我規劃到在人推介會在十月2023年,
和也我是在職的為了我的黑色的腰帶在2024年。
感謝你為了傾聽。
