Si vous naviguez à contre-courant, vous reculerez si vous n'avancez pas. Faire chaque jour un peu mieux qu’hier est le domaine du progrès sans fin que chaque entreprise espère réaliser. Il s'agit également de la norme la plus élevée suivie par de nombreuses unités de semi-conducteurs de haute technologie. Le service d'assurance qualité dispose même d'une équipe d'amélioration continue CIT (Continue Improvement Team), dans l'espoir d'apporter une culture d'amélioration continue de la qualité des produits et d'optimisation continue des produits. capacités à l’entreprise et à l’atmosphère.
L'amélioration des défauts des produits et l'amélioration des capacités de performance des produits sont des problèmes auxquels tout le monde est confronté quotidiennement, ce qui conduit à de nombreuses étapes et méthodes qui utilisent des procédures de traitement standardisées et des techniques d'analyse statistique pour diagnostiquer, corriger et surveiller rapidement les problèmes. La plus couramment mentionnée est « l'amélioration DMAIC. méthode".
qu'est-ce queDMAICAméliorer les méthodes ?
DMAIC est une méthodologie six sigma, une méthode puissante conçue pour améliorer les processus internes ou les phénomènes indésirables au sein d'une organisation. DMAIC représente les cinq étapes clés de la méthode : Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer et Contrôler.
À l'aide d'outils d'analyse statistique, en particulier JMP, que vous soyez un maître en statistiques ou un novice sans aucune base en concepts de contrôle qualité, vous pouvez facilement créer de superbes rapports d'analyse statistique pour vous aider à prendre rapidement des décisions pour améliorer vos produits. Nous donnons ci-dessous un cas à titre d’illustration.
Contexte du problème de qualité
M. Q est le chef de l'équipe d'assurance qualité d'une entreprise, chargé de veiller à ce que la qualité des produits de l'entreprise atteigne le niveau d'expédition. Xiaopang est un nouveau diplômé, et par hasard, il rejoint l'équipe de M. Q pour travailler ensemble. Actuellement, le nouveau produit de l'entreprise est confronté à un problème de qualité qui doit être corrigé. Ce produit doit relier le cadre avant et l'écran tactile, et l'écran tactile doit être contrôlé pour être environ 0,15 à 0,25 mm plus bas que le cadre avant. Cependant, l'effet de liaison actuel n'est pas bon, environ 47 % dépasse les spécifications. Lorsque la différence de pas entre l'écran tactile et le cadre avant est trop petite ou que l'écran tactile est plus haut que le cadre avant, cela n'est pas souhaitable. Ce phénomène entraînera une mauvaise expérience utilisateur ou une mauvaise sensibilité tactile, voire une défaillance tactile. Contrôlez le risque de chute de l'écran.
Xiaopang : « Actuellement, 47 % de l'écran tactile et du cadre avant ne sont pas conformes aux spécifications et 27 % sont trop petits. Cela semble être un sérieux problème de qualité. Comment pouvons-nous améliorer ce problème ?
M. Q : « Je pense que ce problème est relativement compliqué. Nous devrons peut-être lancer un projet pour utiliser les techniques d'analyse DMAIC pour résoudre ce problème. Les avantages devraient être grands.
Xiaopang : « J'ai appris ce concept à l'école, mais je n'ai jamais réellement utilisé tout le processus dans le passé. Je me demande si ce sera compliqué ?
M. Q : « Ne vous inquiétez pas, nous pouvons utiliser JMP pour compléter le rapport d'analyse à chaque étape et obtenir des mesures d'amélioration. »
Ensuite, M. Q et Xiaopang sont entrés dans le bureau pour commencer la première phase de préparation du rapport de « définition ».
DMAIC
éfinition
M. Q : « Lors de la phase de définition, nous pouvons utiliser le Journal de JMP, qui est un format de présentation de rapport unique à JMP. Il peut utiliser des informations telles que l'état actuel de la ligne de production, les problèmes rencontrés ou les résultats attendus. Exprimé en colonnes , tabulaire ou graphique, il peut être mieux combiné avec divers outils statistiques JMP.
Tout d'abord, nous utilisons une approche en colonnes pour répertorier certaines informations sur le projet dans le Journal et les nommer « Charte du projet ». Ici, nous pouvons observer le nom, la description, les problèmes actuels et les objectifs attendus du projet, etc. "
Pendant que M. Q parlait, il a inscrit les informations appropriées dans le journal (figure 1).
(Image 1)
Xiaopang : "Je n'ai jamais utilisé cette fonction auparavant, elle a l'air plutôt bien."
M. Q : « La raison pour laquelle j'ai choisi d'utiliser le Journal comme enregistrement de message est que JMP dispose d'une très bonne fonction d'analyse interactive . Parce que je m'inquiète davantage des problèmes causés par une différence de pas trop petite, j'utilise les données de retour préliminaires. à partir de la ligne de production actuelle. Le générateur de graphiques de JMP dessine et marque les données sous la spécification avec différentes couleurs. Vous pouvez trouver les points qui se trouvent en dessous de la limite inférieure de notre spécification de différence de pas (comme le montre la figure 2). le mauvais graphique est utilisé comme étiquette de point lorsque le curseur est utilisé. En vous arrêtant à ce point, vous pouvez également afficher de manière interactive le mauvais phénomène à ce point, permettant à l'équipe de comprendre rapidement le mauvais état du problème et la distribution des données. "
(Figure II)
Xiaopang : « Ce type de rapport de données interactif facilitera vraiment l'interprétation pour tout le monde.
M. Q : « De plus, je peux également utiliser le filtrage de processus de JMP pour générer rapidement des valeurs statistiques pertinentes en fonction des besoins, y compris des valeurs telles que le taux de non-réglementation et la valeur CPK. Vous pouvez constater que non seulement le taux de non-réglementation est très élevé et le processus de fabrication n'est pas dans un état stable (Figure 3)."
(Photo 3)
Xiaopang : « Oui, devons-nous passer à l'étape suivante ?
M. Q : « Vous avez raison. Dans la prochaine étape, nous collecterons des données d'analyse détaillées. Cependant, avant de collecter des données, nous devons d'abord confirmer que les données mesurées sont exactes et valides.
DMAIC:Mesure
Xiaopang : « Comment pouvons-nous confirmer que les données mesurées sont valides et référençables ?
M. Q : « Fondamentalement, la plate-forme MSA (Measurement System Analysis) de JMP peut fournir l'analyse correspondante. Si vos données sont Go-No Go, Pass/Fail, etc., vous pouvez utiliser Kappa sous Attribute Gauge Chart. Analyse pour confirmer la stabilité "
M.Q a ouvert le tableau de la jauge de variabilité, a placé le personnel de mesure et les échantillons de mesure dans les facteurs de discussion, a discuté du rapport d'analyse R&R de la jauge de la différence de pas et a complété le rapport ci-dessous.
Xiaopang : « Comment interpréter ce rapport ?
M. Q : « Nous regardons habituellement la valeur du %Gauge R&R , qui est de 7,96 %. D'une manière générale, si elle est supérieure à 30 %, cela signifie que le système de mesure n'est pas bon, et 10 à 30 % signifie que le Le système de mesure est acceptable, mais la mesure doit être améliorée. Si le système de mesure est inférieur à 10 %, cela signifie que le système de mesure est très bon (Figure 4).
(Photo 4)
Xiaopang : « Alors, ce résultat signifie-t-il que le résultat de la mesure est très bon ?
M. Q : « Oui, et vous pouvez consulter le rapport sur les composants de variance ci-dessous. Nous pouvons constater que la majeure partie de la variation provient des différences entre les échantillons, ce qui signifie que la variation de mesure de l'opérateur et la variation de l'outil de mesure contribuent lot. Petit signifie que le système de mesure peut obtenir des résultats de mesure efficaces et précis.
Xiaopang : « Compris, quelle est la prochaine étape ?
M. Q : « Nous devons collecter davantage d'informations sur les résultats mesurés par ces opérateurs à l'aide de ces outils de mesure, y compris des informations sur certains facteurs possibles.
Xiaopang : "Mais je ne sais pas quelles informations sur les facteurs il est possible de collecter."
M. Q : « Nous avons donc besoin de l'aide de M. M de l'agence.
Après avoir parlé, M. Q a décroché le téléphone et a appelé Xiao M. Après 10 minutes, Xiao M est apparu dans le bureau où avait lieu la discussion.
DMAIC:Analyser
Little M a commencé à se plaindre dès son arrivée : "La question de la différence de pas entre l'écran tactile et le cadre avant est vraiment difficile. Les super règles sont trop strictes. Je ne sais pas par où commencer."
M. Q : « Ne vous inquiétez pas, Xiaopang et moi sommes venus vous voir juste pour discuter de cette question ensemble et voir si nous pouvons trouver les problèmes clés et de bonnes solutions.
Xiao M : « Super, car il y a trop de possibilités qui peuvent causer ce problème. J'ai lu le rapport d'analyse FMEA, mais si nous confirmons tous ces problèmes, cela prendra beaucoup de temps. L'entreprise ne devrait pas être en mesure d'accepter le temps passé. Tant de temps pour régler ce problème.
Xiaopang a demandé : « Qu'est-ce qu'un rapport FMEA ?
Little M : "AMDEC est l'abréviation de Failure Mode and Effects Analysis. Elle utilise une liste de contrôle pour confirmer le risque de problèmes possibles à chaque étape, puis propose des solutions aux problèmes à haut risque pour éviter de produire des produits défectueux."
M. Q : « Petit M, vous avez mentionné un problème très critique, à savoir qu'il y a trop de causes possibles. Nous devons d'abord identifier les facteurs qui sont importants, puis nous pourrons trouver la direction pour les corrections ultérieures.
Little M : « Alors, comment filtrer les facteurs importants parmi ces nombreux facteurs possibles d'AMDEC ? »
M. Q : « C'est pourquoi nous venons vers vous. Nous allons effectuer un brainstorming pour construire un diagramme d'analyse des causes profondes, communément appelé diagramme en arête de poisson. Nous allons d'abord l'examiner avec notre expert Xiao M pour condenser les possibles provoque. »
Petit M : "De rien ! Je serai heureux si ce problème difficile peut être résolu."
Au cours de la demi-heure suivante, ils ont tous les trois énuméré les facteurs importants en fonction de leur propre expérience et du projet de confirmation AMDEC (voir figure 5 ci-dessous).
(Photo 5)
Xiao M : « Parce que ce collage utilise de la colle à pression pour combiner l'écran tactile et le cadre avant, la stabilité du dispositif de pressage est très importante. Je prends également en compte de nombreux facteurs dans cette catégorie, mais après en avoir discuté comme ceci, cela peut vraiment éliminer de nombreuses considérations inutiles.
M. Q : "Oui, c'est la principale raison pour laquelle nous devons mener des discussions de brainstorming. Merci à vous deux pour votre travail acharné. Ensuite, nous pouvons commencer à collecter des informations sur ces messages."
Après plusieurs heures de collecte d'informations, M. Q, Xiao Pang et Xiao M se sont réunis dans la salle de conférence pour discuter.
Xiaopang : « J'ai finalement fini de collecter les informations. J'ai passé beaucoup de temps à demander des informations à différentes unités.
M. Q : « Oui, la collecte et le nettoyage des données sont les étapes qui prennent le plus de temps dans l'ensemble du processus d'amélioration des problèmes. »
Petit M : "Avec votre aide, par rapport à ma précédente mouche sans tête, le temps passé en vaut vraiment la peine, mais que faire ensuite ?"
M. Q a demandé timidement : « Petit gros, avez-vous des idées ?
Xiaopang : « Je pense que nous pouvons confirmer la corrélation de chaque facteur avec les résultats, voir l'importance des facteurs et voir si nous pouvons converger vers les facteurs importants.
M. Q a souri et a déclaré : « Oui, c'est également l'objectif principal de la collecte de ces données. Nous pouvons utiliser la plateforme Response Screening ou Fit Y by X de JMP pour comparer rapidement la corrélation de chaque facteur avec les résultats .
M. Q a ensuite utilisé JMP pour compléter le rapport sur la corrélation entre les facteurs et les résultats après plusieurs sélections (Figure 6 et Figure 7).
(Photo 6)
(Photo 7)
Xiaopang : « M. Q, il semble que le temps de stratification et la pression de stratification soient très importants. Ce qui est inattendu, c'est que le type de colle à pression est également un paramètre clé très important.
Little M : "Cela m'a vraiment ouvert les yeux. Je ne m'attendais pas à ce que différentes colles à pression provoquent des différences de pas."
M. Q : « Le temps de pression et la pression requise pour différentes colles à pression sont-ils différents ? Le degré de compression des différentes colles à pression peut être différent.
Little M acquiesça et continua : « Nous avons donc maintenant condensé les questions clés d'influence en ces trois facteurs clés. Pouvez-vous m'aider à trouver le temps de pressage et la valeur de réglage de la pression appropriés ?
M. Q : « Bien entendu, nous avons toujours besoin de l'aide de JMP pour nous aider à mettre en place une combinaison DOE appropriée et à trouver un modèle approprié comme base pour trouver la combinaison de paramètres optimale.
DMAIC:Améliorer
Xiaopang : « Je pense qu'il n'est pas difficile de déduire à partir de ces informations que différents modèles de colle à pression correspondent à différentes pressions et temps de laminage. Pouvons-nous trouver des valeurs de réglage appropriées pour différentes colles à pression ?
Xiao M : « Cette idée est correcte. Les paramètres de facteurs des différentes colles à pression peuvent être différents. Nous ne sommes pas sûrs que notre approvisionnement actuel d'un seul fabricant de colle à pression puisse répondre à nos besoins, je souhaite donc observer l'approvisionnement en colles à pression multiples. fabricants. Le réglage du facteur de la colle à pression sera plus sûr.
M. Q : "Pas de problème. Nous pouvons faire une petite expérience plus tard pour voir dans quelle mesure les paramètres sont plus appropriés. Mais avant cela, nous devons confirmer les termes d'effet possibles de chaque facteur. L'expérience conçue sera plus efficace." ".
Petit M : "Je ne comprends pas très bien le sens de cela. Pouvez-vous l'expliquer un peu plus ?"
M. Q : " Bien sûr. Habituellement, si nous comparons la corrélation entre les facteurs, nous pouvons simplement regarder l'effet principal du facteur et l'effet de premier ordre du résultat, c'est-à-dire regarder la pente de la droite de régression simple. sur le nuage de points."
Il a poursuivi : "Cependant, lorsque l'effet d'un facteur sur le résultat est quadratique ou d'ordre élevé, ou même que l'interaction entre différents facteurs affectera le résultat de la réponse, nous utilisons toujours l'idée de rechercher l'effet principal. coefficient pour concevoir des collections expérimentales de données, le modèle ainsi dérivé sera très différent de la situation réelle.
Xiaopang a ajouté : « JMP fournit de nombreuses plates-formes DOE pour nous aider à concevoir des expériences de manière plus flexible. Nous n'avons pas besoin de respecter le nombre standard d'expériences comme les précédentes expériences à facteurs complets, les expériences à facteurs partiels, les expériences Taguchi, etc. Nous pouvons concevoir de manière plus flexible des expériences optimales en fonction du nombre d'expériences que nous pouvons réellement nous permettre et obtenir des modèles expérimentaux avec des valeurs CP plus élevées . Nous pouvons également spécifier les types d'effets des facteurs en fonction de nos besoins pour éviter trop de dépenses expérimentales.
Little M : "Donc, si nous constatons que certains facteurs ont des effets d'interaction et que d'autres facteurs ont des effets d'image secondaires, nous pouvons ajouter les effets en considération dans la conception expérimentale en fonction de nos besoins ?"
M. Q : « C'est tout à fait exact. Il faut généralement un certain temps pour apprendre différents DOE. Quand j'étais à l'université, j'ai appris le concept de conception expérimentale pendant un semestre, et je ne l'ai pas enseigné complètement. intégrez-le vous-même après avoir appris le concept, concevoir des expériences appropriées peut sembler très ennuyeux et fastidieux. Cependant, avec l'aide de JMP, tout cela peut être réalisé en très peu de temps, en vous aidant selon vos besoins, le nombre de fois que vous le pouvez. permettre et le nombre que vous souhaitez. Discutez des effets des facteurs et même des conditions pertinentes entre certains facteurs pour personnaliser votre propre conception expérimentale.
Petit M : « Alors par où commencer ?
M. Q a utilisé le Fit Y par Concernant la pression de stratification et le facteur de pression de colle, nous pouvons d'abord confirmer l'influence quadratique sous différents facteurs. En termes d'impact de la pression de stratification sur les résultats, la précision du terme quadratique par rapport au terme linéaire. Le terme est passé de 0,39 à 0,47. La valeur est d'environ 0,08 et devrait être incluse dans la discussion sur le modèle. « Mr.Q a ensuite utilisé JMP pour utiliser rapidement la plate-forme de modèle Fit afin de prendre en compte l'effet de surface de réponse et de confirmer les résultats de l'analyse du terme d'effet. le modèle de régression. (Comme le montre la figure 8)
(Photo 8)
M. Q : « De plus, nous pouvons également utiliser les données collectées jusqu'à présent pour réaliser une modélisation simple et examiner les performances actuelles des différents effets sur le modèle. Nous pouvons constater qu'en plus du temps de laminage, de la pression de laminage et de la pression. modèle de colle En plus de l'effet principal, il y a aussi l'interaction entre le temps et la pression, l'interaction entre le modèle de colle sous pression et le temps de stratification, et le terme quadratique temporel qui vient d'être observé, qui sont tous des facteurs importants qui ont une forte influence sur l'interaction. Les profils montrent également les mêmes résultats d’interprétation (Figure 9).
(Photo 9)
Little M : « Il semble que nous ayons trouvé le terme d'effet du facteur clé, devrions-nous donc utiliser directement ce modèle pour prédire la valeur de réglage du facteur ?
M. Q : « Mon idée est de mener une expérience pour examiner l'espace possible de manière plus complète et trouver un modèle plus précis, je suggère donc d'utiliser une expérience personnalisée pour mener une expérience.
Pendant qu'il parlait, M. Q a ouvert la plate-forme expérimentale personnalisée, a saisi les informations pertinentes et a exécuté la combinaison expérimentale résultante (Figure 10).
(Photo 10)
M. Q : « Grâce à l'outil DOE de JMP, nous pouvons générer rapidement des combinaisons expérimentales appropriées. Ensuite, nous devons collecter des données basées sur ces combinaisons. Xiaopang, nous devrions acheter des boissons et embaucher des opérateurs. Nous devrions les déranger. Aidez-nous à mesurer la quantité. données expérimentales."
Après une journée d'expérimentations et de collecte de données, tous les trois retournèrent dans la salle de conférence pour discuter à nouveau le lendemain.
Xiaopang : « J'ai collecté les données et effectué une analyse de régression simple basée sur les données. Fondamentalement, les paramètres clés maintiennent notre jugement précédent. (Figure 11, Figure 12) »
(Photo 11)
(Photo 12)
Little M : "C'est super, et je vois que la précision du modèle est également très élevée, avec un ajustement R carré d'environ 0,98, ce qui montre que la proportion de variation que ce modèle peut expliquer est très élevée. ( Figure 13)"
(Photo 13)
M. Q : « Oui, et nous pouvons utiliser Profiler pour examiner les résultats de prédiction de chaque combinaison de facteurs, car nous espérons que les résultats de prédiction sont aussi proches que possible de l'écart de 0,2. Nous fixons donc l'objectif à 0,2 et utilisons l'écart de Profiler. meilleure fonction de valeur de désirabilité (Profiler> Optimisation et désirabilité> Maximiser la désirabilité), nous pouvons constater que lorsque la colle sous pression est de type 1, la combinaison de facteurs du résultat d'optimisation est de 11,9 pour le temps de collage et de 8,4 pour la pression de collage (Figure 14).
(Figure 14)
Little M : « Puis-je également comprendre les paramètres de facteurs appropriés pour la colle sous pression de type 2 et de type 3 ? »
M. Q : "Oui, pas de problème. Vous pouvez sélectionner Prediction Profiler>Reset Factor Grid pour sélectionner la catégorie de facteurs à corriger et répéter le processus pour obtenir les valeurs de réglage de facteurs les plus appropriées pour différents modèles de colle sous pression. (Figure 15)"
(Photo 15)
Après quelques opérations, M. Q a obtenu les résultats suivants (Figure 16).
(Figure 16)
M. Q : « Je devrais choisir le type 2 comme premier choix, car l'intervalle de confiance de la différence de pas est relativement petit, ce qui signifie que l'écart sera plus petit. Différentes colles à pression conviennent à différents paramètres de stratification, donc le volume d'achat dont la colle à pression doit être envisagée. La valeur de sortie peut répondre à nos attentes.
Petit M : "Entendu, alors je vais rapidement demander au fabricant de colle pression Type 2 s'il peut fabriquer plus de produits pour que tous nos produits puissent être collés avec leur colle pression."
DMAIC:contrôle(Contrôle)
Plusieurs jours plus tard, ils eurent tous les trois l’occasion de se retrouver.
Petit M : "Il semble que le problème du dénivelé ait été amélioré. Merci beaucoup. Mes oreilles sont devenues beaucoup plus silencieuses ces jours-ci."
M. Q a souri et a dit : De rien, c'est le résultat des efforts conjoints de tous. Le patron devrait être très heureux de voir que le nombre de travailleurs lourds a diminué, la production a augmenté et les rebuts ont diminué. "
Petit M : "Oui, il m'a demandé d'enregistrer la solution puis de partager avec vous comment m'améliorer et trouver la meilleure combinaison de facteurs."
Xiaopang : « Ensuite, vous devriez jeter un œil aux cartes de contrôle et aux rapports ANOVA qui ont été améliorés au cours des derniers jours. Cela peut clairement montrer que les capacités de processus de la ligne de production se sont améliorées et sont devenues stables.
Petit M : "Avez-vous réglé le problème ici ?"
Xiaopang : "Bien sûr, veuillez consulter la carte de contrôle et le rapport ANOVA que j'ai dessinés à l'aide de JMP."
Xiaopang a consulté le rapport de la carte de contrôle de JMP.
Xiaopang : « Il semble qu'après avoir fixé les valeurs appropriées de réglage du temps de pressage, de la pression et du type de colle à pression, la variation de la différence de pas devient plus petite. Cette solution a en effet amélioré la mauvaise situation de la différence de pas. (Figure 17) »
(Image 17)
M. Q : « De plus, nous pouvons également utiliser JMP pour confirmer s'il y a réellement une différence avant et après l'amélioration. Tout d'abord, nous confirmons d'abord si la distribution obéit à l'état normal, et utilisons la plateforme de distribution pour confirmer la normalité. La distribution avant l'amélioration n'est pas conforme à l'état normal (Distribution normale ajustée> Bonté - Prob de Shapiro-Wilk of-of-Fit Test <0.0001, 其值小於0.05)，且用fit y by x平台下的unequal variance 平台下確認，改善前後的變異數並不相等(各項equal test 皆小於0.05)，也說明改善後的變異較小。（圖十八）」<>
(Figure 18)
M. Q a ensuite sélectionné le test non paramétrique de Wilcoxon/Kruskal Wallis sous la plateforme Fit Y by X et a continué :
"Dans de telles circonstances, nous avons utilisé une méthode sans parent pour confirmer si les valeurs moyennes des deux groupes sont égales. Le résultat est que Prob>chiSq est <0,0001 et sa valeur est inférieure à 0,05, ce qui signifie qu'il y a un différence entre les valeurs moyennes avant et après amélioration (Figure 19 )".
(Photo 19)
Petit M : "Merci pour votre aide. J'ai pu résoudre rapidement ce problème difficile et faire économiser beaucoup d'argent à l'entreprise."
M. Q : « De rien, pas besoin de nous remercier, merci JMP !
Lecture recommandée
> Téléchargement gratuit de « Amélioration continue de la qualité : Affinage du guide d'analyse Six Sigma DMAIC (version chinoise) »
> Essayez JMP gratuitement pendant 30 jours pour résoudre vos problèmes de gestion et d'amélioration de la qualité
> Inscrivez-vous au séminaire Quality On-Demand pour en savoir plus sur l'application de JMP dans Six Sigma et le contrôle qualité
