Se navighi contro corrente, ti ritirerai se non avanzi. Fare ogni giorno un po' meglio di ieri è il regno del progresso infinito che ogni azienda spera di ottenere. Questo è anche lo standard più elevato seguito da molte unità di semiconduttori ad alta tecnologia. Il dipartimento di garanzia della qualità dispone anche di metodi di miglioramento continuo del team CIT (Continue Improvement Team), nella speranza di portare una cultura di miglioramento continuo della qualità del prodotto e di ottimizzazione continua del prodotto. capacità dell'azienda e dell'atmosfera.
Migliorare i difetti del prodotto e migliorare le capacità prestazionali del prodotto sono problemi che tutti affrontano ogni giorno, il che porta a molti passaggi e metodi che utilizzano procedure di elaborazione standardizzate e tecniche di analisi statistica per diagnosticare, correggere e monitorare rapidamente i problemi. Quello più comunemente menzionato è il "miglioramento DMAIC". metodo".
cosa èDMAICMigliorare i metodi?
DMAIC è una metodologia Six Sigma, un potente metodo progettato per migliorare i processi interni o i fenomeni indesiderati all'interno di un'organizzazione. DMAIC rappresenta le cinque fasi chiave del metodo: Definire, Misurare, Analizzare, Migliorare e Controllare.
Utilizzando gli strumenti di analisi statistica, in particolare JMP, che tu sia un esperto statistico o un principiante senza basi nei concetti di controllo qualità, puoi facilmente creare straordinari report di analisi statistica per aiutarti a prendere rapidamente decisioni per migliorare i tuoi prodotti. Di seguito riportiamo un caso a titolo illustrativo.
Contesto del problema di qualità
Il signor Q è il leader del team di controllo qualità di un'azienda, responsabile di garantire che la qualità dei prodotti dell'azienda raggiunga il livello di spedizione. Xiaopang è un neolaureato e, per caso, si unisce al team del signor Q per lavorare insieme. Attualmente, il nuovo prodotto dell'azienda sta affrontando un problema di qualità che deve essere corretto. Questo prodotto deve unire il telaio anteriore e il touch screen e il touch screen deve essere controllato in modo che sia circa 0,15~0,25 mm più basso del telaio anteriore. Tuttavia, l'attuale effetto di incollaggio non è buono, circa il 47% supera le specifiche. Quando la differenza tra il touch screen e il telaio anteriore è troppo piccola o il touch screen è più alto del telaio anteriore, ciò non è desiderabile. Il fenomeno causerà all'utente un'esperienza utente scarsa o una scarsa sensibilità al tocco, o addirittura un guasto al tocco. Controllare il rischio di caduta dello schermo.
Xiaopang: "Attualmente, il 47% del touch screen e del telaio anteriore non sono conformi alle specifiche e il 27% è troppo piccolo. Sembra essere un serio problema di qualità. Come possiamo migliorare questo problema?"
Sig. Q: "Penso che questo problema sia relativamente complicato. Potremmo dover avviare un progetto per utilizzare le tecniche di analisi DMAIC per risolvere questo problema. I vantaggi dovrebbero essere grandi."
Xiaopang: "Ho imparato questo concetto a scuola, ma in passato non ho mai messo in pratica l'intero processo. Chissà se sarà complicato?"
Sig. Q: "Non preoccuparti, possiamo utilizzare JMP per completare il rapporto di analisi in ogni fase e ottenere misure di miglioramento."
Quindi, il signor Q e Xiaopang sono entrati nell'ufficio per iniziare la prima fase di preparazione del rapporto di "definizione".
DMAIC:Definizione
Sig. Q: "Nella fase di definizione, possiamo utilizzare il Journal di JMP, un formato esclusivo di presentazione dei report di JMP. Può utilizzare informazioni quali lo stato attuale della linea di produzione, i problemi affrontati o i risultati attesi da raggiungere. Espresso in colonne , formato tabellare o grafico, può essere meglio combinato con i vari strumenti statistici JMP.
Innanzitutto, utilizziamo un approccio a colonne per elencare alcune informazioni sul progetto nel Diario e denominarlo "Carta del progetto". Qui possiamo osservare la denominazione, la descrizione, i problemi attuali e gli obiettivi attesi del progetto, ecc. "
Mentre il signor Q parlava, inserisce le informazioni appropriate nel diario (come mostrato nella Figura 1).
(Foto 1)
Xiaopang: "Non ho mai usato questa funzione prima, sembra piuttosto buona."
Sig. 
"Il motivo per cui scelgo di utilizzare Journal come record di messaggi è perché JMP ha un'ottima funzione di analisi interattiva . Poiché sono più preoccupato per i problemi causati da una differenza di passo troppo piccola, utilizzo i dati di feedback preliminari dalla linea di produzione corrente. Il generatore di grafici di JMP disegna e contrassegna i dati sotto la specifica con colori diversi. È possibile trovare i punti che si trovano al di sotto del limite inferiore della nostra specifica della differenza di passo (come mostrato nella Figura 2). il grafico difettoso viene utilizzato come etichetta del punto quando si utilizza il cursore. Fermandosi in questo punto, è anche possibile visualizzare in modo interattivo il fenomeno negativo in quel punto, consentendo al team di comprendere rapidamente lo stato negativo del problema e la distribuzione dei dati. "
(Figura II)
Xiaopang: "Questo tipo di rapporto interattivo sui dati renderà davvero più facile l'interpretazione per tutti."
Sig. Q: "Inoltre, posso anche utilizzare lo screening del processo di JMP per creare rapidamente valori statistici pertinenti in base alle esigenze, inclusi valori come il rapporto fuori normativa e il valore CPK. Potete scoprire che non solo il tasso di fuori regolamentazione è molto elevato e il processo di produzione non è in uno stato stabile (Figura 3)."
(Foto 3)
Xiaopang: "Sì, passiamo al passo successivo?"
Signor Q: "Hai ragione. Nella fase successiva raccoglieremo dati di analisi dettagliati. Tuttavia, prima di raccogliere dati, dobbiamo prima confermare che i dati misurati siano accurati e validi."
DMAIC:Misurare
Xiaopang: "Come possiamo confermare che i dati misurati sono validi e referenziabili?"
Signor Q: "Fondamentalmente, la piattaforma MSA (Measurement System Analysis) di JMP può fornire l'analisi corrispondente. Se i tuoi dati sono Go-No Go, Pass/Fail, ecc., puoi utilizzare Kappa in Attribute Gauge Chart. Analisi per confermare la stabilità del personale di misurazione o degli strumenti di misurazione. Per la questione del gap di cui stiamo attualmente discutendo, poiché si tratta di dati continui, possiamo utilizzare il rapporto di analisi Gauge R&R sotto il grafico del calibro di variabilità per determinare se il sistema di misurazione è stabile.
Mr.Q ha aperto il grafico del misuratore di variabilità, ha inserito il personale addetto alle misurazioni e i campioni di misurazione nei fattori di discussione, ha discusso il rapporto di analisi R&R del misuratore della differenza di gradino e ha completato il rapporto di seguito.
Xiaopang: "Come interpretare questo rapporto?"
Sig. Q: "Di solito guardiamo il valore di %Gauge R&R , che è 7,96%. In generale, se è maggiore del 30%, significa che il sistema di misurazione non è buono, e 10 - 30% significa che il il sistema di misurazione è accettabile, ma deve essere migliorato. Se il sistema di misurazione è inferiore al 10%, significa che il sistema di misurazione è molto buono (Figura 4).
(Foto 4)
Xiaopang: "Quindi questo risultato significa che il risultato della misurazione è molto buono?"
Sig. Q: "Sì, e puoi controllare il rapporto Componenti della varianza qui sotto. Possiamo scoprire che la maggior parte della variazione deriva dalle differenze tra i campioni, il che significa che la variazione di misurazione dell'operatore e la variazione dello strumento di misurazione contribuiscono a lotto Piccolo significa che il sistema di misurazione può ottenere risultati di misurazione efficaci e accurati.
Xiaopang: "Capito, cosa c'è dopo?"
Signor Q: "Dobbiamo raccogliere più informazioni sui risultati misurati da questi operatori utilizzando questi strumenti di misurazione, comprese informazioni su alcuni possibili fattori."
Xiaopang: "Ma non so quali possibili informazioni sui fattori raccogliere."
Signor Q: "Quindi abbiamo bisogno dell'aiuto di Little M dell'agenzia."
Dopo aver parlato, il signor Q ha preso il telefono e ha chiamato Xiao M. Dopo 10 minuti, Xiao M è apparso nell'ufficio dove si teneva la discussione.
DMAIC:Analizzare
Il piccolo M ha iniziato a lamentarsi appena entrato: "La questione della differenza di gradino tra il touch screen e il telaio anteriore è davvero difficile. Le super regole sono troppo severe. Non so da dove cominciare."
Signor Q: "Non preoccuparti, Xiaopang e io siamo venuti da te solo per discutere insieme questo problema e vedere se riusciamo a trovare i problemi chiave e le buone soluzioni."
Xiao M: "Ottimo, perché ci sono troppe possibilità che potrebbero causare questo problema. Ho letto il rapporto di analisi FMEA, ma se confermiamo tutti questi problemi, ci vorrà molto tempo. L'azienda non dovrebbe essere in grado di accettare il tempo impiegato. Così tanto tempo per affrontare questo problema.
Xiaopang ha chiesto: "Cos'è un rapporto FMEA?"
La piccola M: "FMEA è l'abbreviazione di Failure Mode and Effects Analysis. Utilizza una lista di controllo per confermare il rischio di possibili problemi in ogni fase, quindi propone soluzioni a problemi ad alto rischio per evitare di produrre prodotti difettosi."
Signor "Piccola M, hai menzionato un problema molto critico, cioè ci sono troppe possibili cause. Dobbiamo prima selezionare quali fattori sono importanti, e poi possiamo trovare la direzione per le correzioni successive."
La piccola M: "Allora come si fa a escludere i fattori importanti da questi numerosi possibili fattori FMEA?"
Signor Q: "Ecco perché veniamo da te. Effettueremo un brain storming per costruire un diagramma di analisi delle cause profonde, comunemente noto come diagramma a lisca di pesce. Lo esamineremo prima con il nostro esperto Xiao M per condensare il possibile cause."
La piccola M: "Prego! Sarò felice se questo difficile problema potrà essere risolto."
Nella mezz'ora successiva, i tre hanno elencato i fattori importanti basati sulla propria esperienza e sul progetto di conferma FMEA (vedere la Figura 5 di seguito).
(Foto 5)
Xiao M: "Poiché questo incollaggio utilizza colla a pressione per unire il touch screen e il telaio anteriore, la stabilità del dispositivo di pressatura è piuttosto importante. Considero anche molti fattori in questa categoria, ma dopo averne discusso in questo modo, può davvero eliminare tante considerazioni inutili."
Signor Q: "Sì, questo è il motivo principale per cui dobbiamo condurre discussioni di brain storming. Grazie ad entrambi per il vostro duro lavoro. Successivamente, possiamo iniziare a raccogliere informazioni su questi messaggi."
Dopo diverse ore di raccolta di informazioni, il signor Q, Xiao Pang e Xiao M si sono riuniti nella sala conferenze per discutere.
Xiaopang: "Ho finalmente finito di raccogliere le informazioni. Ho passato molto tempo a chiedere informazioni a varie unità."
Sig. Q: "Sì, la raccolta e la pulizia dei dati sono i passaggi che richiedono più tempo nell'intero processo di miglioramento del problema."
Piccola M: "Con il tuo aiuto, rispetto alla mia precedente mosca senza testa, il tempo impiegato vale molto, ma cosa dovremmo fare dopo?"
Il signor Q chiese timidamente: "Little Fatty, hai qualche idea?"
Xiaopang: "Penso che possiamo confermare la correlazione di ciascun fattore con i risultati, vedere l'importanza dei fattori e vedere se possiamo convergere sui fattori importanti."
Il signor Q ha sorriso e ha detto: "Sì, questo è anche lo scopo principale della raccolta di questi dati. Possiamo utilizzare lo screening della risposta di JMP o la piattaforma Adatta Y per X per confrontare rapidamente la correlazione di ciascun fattore con i risultati ".
Il signor Q ha quindi utilizzato JMP per completare il rapporto sulla correlazione tra fattori e risultati dopo diverse selezioni (Figura 6 e Figura 7).
(Foto 6)
(Foto 7)
Xiaopang: "Signor Q, sembra che il tempo di laminazione e la pressione di laminazione siano molto importanti. Ciò che è inaspettato è che anche il tipo di colla a pressione è un parametro chiave molto importante."
La piccola M: "Questo mi ha davvero aperto gli occhi. Non mi aspettavo che colle a pressione diverse causassero differenze nelle differenze di passo."
Signor "I tempi di pressione e le pressioni richieste per le diverse colle a pressione sono diversi? La quantità di compressione delle diverse colle a pressione può essere diversa."
Il piccolo M annuì in accordo e continuò: "Quindi ora abbiamo condensato le questioni chiave dell'influenza in questi tre fattori chiave. Puoi aiutarmi a trovare il tempo di pressatura e il valore di impostazione della pressione appropriati?"
Sig. Q: "Naturalmente, abbiamo ancora bisogno dell'aiuto di JMP per impostare una combinazione DOE appropriata e aiutarci a trovare un modello appropriato come base per trovare la combinazione ottimale di parametri."
DMAIC:Migliorare
Xiaopang: "Penso che non sia difficile scoprire da queste informazioni che diversi modelli di colla a pressione corrispondono a pressioni e tempi di laminazione diversi. Possiamo trovare valori di impostazione appropriati per diverse colle a pressione?"
Xiao M: "Questa idea è corretta. Le impostazioni dei fattori delle diverse colle a pressione possono essere diverse. Non siamo sicuri che la nostra attuale fornitura di un unico produttore di colla a pressione possa soddisfare le nostre esigenze, quindi voglio osservare la fornitura di colle a pressione multiple produttori. La regolazione del fattore di colla a pressione sarà più sicura.
Signor Q: "Nessun problema. Possiamo fare un piccolo esperimento più tardi per vedere come impostarlo in modo più appropriato. Ma prima, dobbiamo confermare i possibili termini di effetto di ciascun fattore. L'esperimento progettato sarà più efficace." ."
La piccola M: "Non capisco bene il significato di questo. Puoi spiegartelo un po' di più?"
Sig. Q: "Certamente. Di solito se confrontiamo la correlazione tra i fattori, possiamo semplicemente guardare l'effetto principale del fattore e l'effetto di primo ordine del risultato, cioè guardare la pendenza della semplice retta di regressione sul grafico a dispersione."
Ha continuato: "Tuttavia, quando l'effetto di un fattore sul risultato è quadratico o di ordine elevato, o anche l'interazione tra diversi fattori influenzerà il risultato della risposta, usiamo ancora l'idea di cercare l'effetto principale coefficiente per progettare raccolte sperimentali, il modello così ricavato sarà molto diverso dalla situazione reale”.
Xiaopang ha aggiunto: "JMP fornisce molte piattaforme DOE per aiutarci a progettare esperimenti in modo più flessibile. Non abbiamo bisogno di soddisfare il numero standard di esperimenti come i precedenti esperimenti a fattori completi, esperimenti a fattori parziali, esperimenti Taguchi, ecc. Gli esperimenti personalizzati di JMP Noi possiamo progettare in modo più flessibile esperimenti ottimali in base al numero di esperimenti che possiamo effettivamente permetterci e ottenere progetti sperimentali con valori CP più elevati . Possiamo anche specificare i tipi di effetti dei fattori in base alle nostre esigenze per evitare troppe spese sperimentali.
La piccola M: "Quindi se scopriamo che alcuni fattori hanno effetti di interazione e altri fattori hanno effetti di immagine secondari, possiamo aggiungere gli effetti presi in considerazione nel disegno sperimentale secondo le nostre esigenze?"
Signor Q: "È assolutamente corretto. Di solito ci vuole un po' di tempo per imparare diversi DOE. Quando ero al college, ho imparato il concetto di progettazione sperimentale per un semestre, e non l'ho insegnato completamente. Inoltre, devi integrarlo da soli dopo aver appreso il concetto, progettare esperimenti appropriati può sembrare molto fastidioso e complicato. Tuttavia, con l'aiuto di JMP, tutto ciò può essere completato in un tempo molto breve, aiutandoti in base alle tue esigenze, per il numero di volte che puoi. permetterti e il numero che desideri. Discuti gli effetti dei fattori e anche le condizioni rilevanti tra alcuni fattori per personalizzare il tuo disegno sperimentale."
Piccola M: "Allora come cominciamo?"
Il signor Q ha utilizzato Fit Y per Per quanto riguarda la pressione di laminazione e il fattore di pressione della colla, possiamo innanzitutto confermare l'influenza quadratica sotto diversi fattori In termini di impatto della pressione di laminazione sui risultati, l'accuratezza del termine quadratico rispetto al lineare il termine è aumentato da 0,39 a 0,47. Il valore è circa 0,08 e dovrebbe essere incluso nella discussione del modello. "Il signor Q ha quindi utilizzato JMP per utilizzare rapidamente la piattaforma del modello Fit per considerare l'effetto della superficie di risposta e confermare i risultati dell'analisi del termine dell'effetto di il modello di regressione. (Come mostrato nella Figura 8)
(Foto 8)
Sig. Q: "Inoltre, possiamo anche utilizzare i dati raccolti finora per creare un semplice modello e osservare l'attuale rendimento dei diversi effetti sul modello. Possiamo scoprire che oltre al tempo di laminazione, alla pressione di laminazione e alla pressione modello di colla Oltre all'effetto principale, c'è anche l'interazione tra tempo e pressione, l'interazione tra modello di colla a pressione e tempo di laminazione e il termine quadratico temporale appena osservato, che sono tutti fattori importanti che hanno una forte influenza sull'interazione anche i profili mostrano gli stessi risultati di interpretazione (Figura 9).
(Foto 9)
La piccola M: "Sembra che abbiamo trovato il termine effetto del fattore chiave, quindi dovremmo usare direttamente questo modello per prevedere il valore dell'impostazione del fattore?"
Signor Q: "La mia idea è condurre un esperimento per esaminare lo spazio possibile in modo più completo e trovare un modello più accurato, quindi suggerisco di utilizzare un esperimento personalizzato per condurre un esperimento."
Mentre parlava, il signor Q ha aperto la piattaforma sperimentale personalizzata, ha inserito le informazioni rilevanti ed ha eseguito la combinazione sperimentale risultante (Figura 10).
(Foto 10)
Signor Q: "Utilizzando lo strumento DOE di JMP, possiamo generare rapidamente combinazioni sperimentali appropriate. Successivamente, dobbiamo raccogliere dati basati su queste combinazioni. Piccolo Ciccione, dovremmo comprare bevande e assumere operatori. Dovremmo disturbarli. Aiutaci a misurare." i dati sperimentali."
Dopo una giornata di esperimenti e raccolta dati, i tre sono tornati nella sala conferenze per discutere nuovamente il giorno successivo.
Xiaopang: "Ho raccolto i dati e ho eseguito una semplice analisi di regressione basata sui dati. Fondamentalmente, i parametri chiave mantengono il nostro giudizio precedente. (Figura 11, Figura 12)"
(Foto 11)
(Foto 12)
La piccola M: "È fantastico, e penso che anche la precisione del modello sia molto alta, con un aggiustamento del R-quadrato di circa 0,98, il che dimostra che la proporzione di variazione che questo modello può spiegare è molto alta. (Figura 13)"
(Foto 13)
Sig. Q: "Sì, e possiamo usare Profiler per esaminare i risultati della previsione di ciascuna combinazione di fattori, perché speriamo che i risultati della previsione siano il più vicino possibile al divario di 0,2, quindi impostiamo l'obiettivo a 0,2 e utilizziamo il gap di Profiler migliore funzione del valore di desiderabilità (Profiler>Ottimizzazione e desiderabilità>Massimizza desiderabilità), possiamo scoprire che quando la colla a pressione è di tipo 1, la combinazione fattoriale del risultato di ottimizzazione è 11,9 per il tempo di incollaggio e 8,4 per la pressione di incollaggio (Figura 14).
(Figura 14)
La piccola M: "Posso capire anche le impostazioni adeguate dei fattori per la colla a pressione nel tipo 2 e nel tipo 3?"
Sig. Q: "Sì, nessun problema. È possibile selezionare Prediction Profiler>Reset Factor Grid per selezionare la categoria di fattori da correggere e ripetere il processo per ottenere i valori di impostazione dei fattori più appropriati per i diversi modelli di colla a pressione. (Figura 15)"
(Foto 15)
Dopo alcune operazioni, il signor Q ha ottenuto i seguenti risultati (Figura 16).
(Figura 16)
Signor "Dovrei scegliere il tipo 2 come prima scelta, perché l'intervallo di confidenza della differenza di gradino è relativamente piccolo, il che significa che la deviazione sarà minore. Diverse colle a pressione sono adatte a diversi parametri di laminazione, quindi il cui volume di acquisto la colla a pressione dovrebbe essere presa in considerazione. Il valore di output può soddisfare le nostre aspettative.
La piccola M: "Capito, allora chiederò subito al produttore della colla a pressione Tipo 2 se può produrre più prodotti in modo che tutti i nostri prodotti possano essere incollati con la loro colla a pressione."
DMAIC:controllo(Controllo)
Molti giorni dopo, i tre hanno avuto l'opportunità di incontrarsi di nuovo.
La piccola M: "Sembra che il problema della differenza di passo sia stato migliorato. Grazie mille. Le mie orecchie sono diventate molto più silenziose in questi giorni."
Il signor Q sorrise e disse: Non c'è di che, questo è il risultato degli sforzi congiunti di tutti. Il capo dovrebbe essere molto felice di vedere che il numero dei lavoratori pesanti è diminuito, la produzione è aumentata e gli scarti sono diminuiti. "
La piccola M: "Sì, mi ha chiesto di registrare la soluzione e poi condividere con voi come migliorare e trovare la migliore combinazione di fattori."
Xiaopang: "Allora dovresti dare un'occhiata alle carte di controllo e ai rapporti ANOVA che sono stati migliorati negli ultimi giorni. Possono mostrare chiaramente che le capacità di processo della linea di produzione sono migliorate e sono diventate stabili."
Piccola M: "Hai sistemato qui?"
Xiaopang: "Certo, per favore dai un'occhiata alla carta di controllo e al rapporto ANOVA che ho disegnato usando JMP."
Xiaopang richiamò il rapporto della carta di controllo di JMP.
Xiaopang: "Sembra che dopo aver fissato i valori di impostazione appropriati del tempo di pressatura, della pressione e del tipo di colla a pressione, la variazione della differenza di gradino diventi più piccola. Questa soluzione ha effettivamente migliorato la brutta situazione della differenza di gradino. (Figura 17)"
(Foto 17)
Signor Q: "Inoltre, possiamo anche usare JMP per confermare se c'è davvero una differenza prima e dopo il miglioramento. Innanzitutto, confermiamo prima se la distribuzione obbedisce allo stato normale e utilizziamo la piattaforma di distribuzione per confermare la normalità. La distribuzione prima del miglioramento non è conforme allo stato normale (Distribuzione normale adattata> Bontà -Prob di shapiro-wilk di -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）」<>
(Figura 18)
Il signor Q ha quindi selezionato il test non parametrico di Wilcoxon/Kruskal Wallis nella piattaforma Adatta Y mediante X e ha continuato:
"In tali circostanze, abbiamo utilizzato un metodo parentless per confermare se i valori medi dei due gruppi sono uguali. Il risultato è che Prob>chiSq è <0,0001 e il suo valore è inferiore a 0,05, il che significa che esiste un significativo differenza tra i valori medi prima e dopo il miglioramento (Figura 19)"
(Foto 19)
La piccola M: "Grazie per il vostro aiuto. Sono riuscito a risolvere rapidamente questo difficile problema e a far risparmiare all'azienda un sacco di soldi."
Sig. Q: "Prego, non c'è bisogno di ringraziarci, grazie JMP!"
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