Dennis Mok, ingénieur fournisseur, matériaux appliqués
L’évaluation de l’adéquation des équipements des fournisseurs et la modélisation des processus fournisseurs sont des fonctions clés de l’ingénierie des fournisseurs. Cette présentation montre comment standardiser l'appariement des équipements des fournisseurs et présente la modélisation des processus des fournisseurs.
Dans l'exemple donné, un fournisseur souhaitait valider qu'une nouvelle sableuse à billes correspondait à la sableuse à billes existante en fonction de la rugosité résultante en utilisant le même matériau en aluminium, le même opérateur et les mêmes paramètres de processus. Tout d’abord, les données des fournisseurs ont été vérifiées comme étant normales à l’aide d’un tracé de quantile normal et d’un test d’ajustement de normalité. Pour valider les exigences de correspondance, deux plates-formes JMP (Matched Pairs et One-Way ANOVA) ont été utilisées et comparées pour évaluer les différences de rugosité entre les outils. Après avoir rejeté l'hypothèse nulle, le test d'équivalence et le tracé forestier du JMP 17 ont été produits pour prendre une décision pratique concernant la différence.Pour étudier plus en détail les sources des différences moyennes, des comparaisons multiples ont été utilisées pour clarifier les différences entre les pièces et les emplacements de test.
Le fournisseur souhaitait également étudier la relation entre le prédicteur (pression de soufflage des billes) et la réponse (rugosité des matériaux céramiques) afin de trouver le modèle le mieux adapté et le réglage de pression optimal. Une plateforme bivariée Fit Y by X a été réalisée et comparée des algorithmes d'ajustement (moindres carrés, Cauchy, polynôme) pour remédier au manque d'ajustement et aux modèles résiduels non aléatoires. L'ajustement quadratique a été sélectionné sur la base du manque d'ajustement ajusté au carré R. p -valeur et R-carré maximum pour identifier l'amélioration potentielle dans la plage de pression contrainte. L'option Profiler de la plate-forme Fit Y by X de JMP 17 a été utilisée pour maximiser l'opportunité de trouver le réglage de pression optimal.
