流れに逆らって航行すると、前進しなければ後退してしまいます。毎日昨日よりも少しでも良くすることは、あらゆる企業が達成したいと願う終わりのない進歩の領域です。これは、多くのハイテク半導体ユニットでも採用されている最高水準であり、品質保証部門には CIT (継続改善チーム) の継続的改善手法が導入されており、製品品質の継続的改善と製品の継続的最適化の文化をもたらしたいと考えています。会社の能力や雰囲気。
製品の欠陥を改善し、製品のパフォーマンス機能を強化することは、誰もが毎日直面する問題であり、問題を迅速に診断、修正、監視するために、標準化された処理手順と統計分析技術を使用する多くの手順と方法が必要になります。最もよく挙げられるのは「DMAIC の改善」です。方法"。
とはDMAIC方法を改善しますか？
DMAIC はシックス シグマ手法であり、組織内の内部プロセスや望ましくない現象を改善するために設計された強力な手法です。 DMAIC は、メソッドの 5 つの主要な段階 (定義、測定、分析、改善、制御) を表します。
統計分析ツール、特に JMP を使用すると、統計の達人であっても、品質管理概念の基礎を持たない初心者であっても、製品を改善するための意思決定を迅速に行うのに役立つ素晴らしい統計分析レポートを簡単に作成できます。以下に例としてケースを示します。
品質問題の背景
Q 氏は、会社の品質保証チームのリーダーで、会社の製品の品質が出荷レベルに達することを保証する責任を負っています。Xiaopang は、偶然、Q 氏のチームに加わり、一緒に働きます。現在、同社の新製品は改善が必要な品質問題に直面している。この製品はフロントフレームとタッチスクリーンを接着する必要があり、タッチスクリーンはフロントフレームより約0.15～0.25mm低く制御する必要がある。ただし、現在のボンディング効果は良好ではなく、タッチ スクリーンとフロント フレーム間の段差が小さすぎる場合、またはタッチ スクリーンがフロント フレームより高い場合、仕様を超える率が約 47% あり、これは望ましくないです。この現象により、ユーザー エクスペリエンスが低下したり、タッチ感度が低下したり、さらにはタッチ障害が発生したりする可能性があります。
シャオパン: 「現在、タッチ スクリーンとフロント フレームの 47% が規格外で、27% が小さすぎます。重大な品質問題のようです。この問題はどうすれば改善できますか?」
Q 氏: 「この問題は比較的複雑だと思います。この問題を解決するには、DMAIC 解析技術を使用するプロジェクトを開始する必要があるかもしれません。メリットは大きいはずです。」
シャオパン: 「この概念は学校で習ったことがありますが、これまで実際にプロセス全体を操作したことがありませんでした。複雑になるのかな?」
Q 氏: 「心配しないでください。JMP を使用して各段階の分析レポートを完成させ、改善策を得ることができます。」
その後、Q 氏とシャオパンがオフィスに入り、「定義」レポート作成の第一段階が始まりました。
DMAIC：意味
Q 氏: 「定義段階では、JMP 独自のレポート表示形式である JMP's Journal を使用できます。現在の生産ラインの状況、直面している問題、達成される期待結果などの情報を使用できます。コラム形式で表現されます。 、表形式またはグラフ形式なので、さまざまな JMP 統計ツールとより適切に組み合わせることができます。
まず、コラム形式のアプローチを使用して、ジャーナルにいくつかのプロジェクト情報をリストし、「プロジェクト憲章」という名前を付けます。ここでは、プロジェクトの名前、説明、現在の問題、予想される目標などの情報を確認できます。 」
Q 氏は話しながら、ジャーナルに適切な情報を入力しました (図 1 を参照)。
(写真1)
シャオパン: 「この機能は使ったことがないんですが、なかなか良さそうです。」
Q 氏: 「メッセージ レコードとして Journal を使用する理由は、 JMP が非常に優れた対話型分析機能を備えているためです。私は、小さすぎるステップ差によって引き起こされる問題の方が心配なので、予備的なフィードバック データを使用します。 JMP のグラフ ジェネレーターは、仕様の下にあるデータをさまざまな色で描画し、段差仕様の下限を下回る点を見つけることができます (図 2 を参照)。カーソルを使用すると、不良グラフがポイント ラベルとして使用されます。この時点で停止すると、その時点での不良現象を対話的に表示することもでき、チームは問題の不良状態とデータの分布をすぐに把握できます。 」
(図Ⅱ)
シャオパン: 「この種のインタラクティブなデータ レポートにより、誰でも簡単に解釈できるようになります。」
Q氏：「さらに、JMPのプロセススクリーニングを使用して、規制外比率やCPK値などの値を含む、ニーズに基づいて関連する統計値を迅速に作成することもできます。規制外比率が非常に高く、製造プロセスも安定した状態ではありません（図3）。」
(写真3)
シャオパン：「はい、次のステップに進みましょうか？」
Qさん：「おっしゃる通りです。次の段階では詳細な分析データを収集します。ただし、データを収集する前に、まず測定したデータが正確で有効であることを確認する必要があります。」
DMAIC：測定
シャオパン: 「測定されたデータが有効で参照可能であることをどのように確認しますか?」
Q氏：「基本的には、JMPのMSA（Measurement System Analysis）プラットフォームで対応する分析が可能です。データがGo-No Go、Pass/Failなどの場合は、属性ゲージチャートのKappaを使用できます。安定性を確認するための分析現在議論しているギャップの問題については、変動ゲージ チャートの下にあるゲージ R&R 分析レポートを使用して、測定システムが安定しているかどうかを判断できます。」
Q 氏は、Variability Gauge Chart を開き、測定担当者と測定サンプルを議論の要素に入れ、段差の Gauge R&R 分析レポートについて議論し、以下のレポートを完成させました。
シャオパン：「この報告書をどう解釈すればいいですか？」
Q 氏: 「通常、 %Gauge R&Rの値は 7.96% に注目します。一般的に、30% を超える場合は測定システムが不良であることを意味し、10 ～ 30% は測定システムが不良であることを意味します。測定システムは許容可能ですが、測定を改善する必要があります。測定システムが 10% 未満の場合は、測定システムが非常に良好であることを意味します (図 4)。
(写真4)
シャオパン：「ということは、この結果は測定結果が非常に良いということですか？」
Q 氏: 「はい。以下の分散成分レポートを確認してください。変動のほとんどはサンプル間の差異から生じていることがわかります。つまり、オペレータの測定変動と測定ツールの変動が影響を及ぼしているということです。ロットが小さいということは、測定システムが効果的で正確な測定結果を得ることができることを意味します。
シャオパン「分かりました、次は何ですか？」
Q 氏: 「これらの測定ツールを使用してオペレーターが測定した結果について、考えられるいくつかの要因に関する情報を含め、さらに多くの情報を収集する必要があります。」
シャオパン: 「しかし、どのような要因情報を収集すればよいのかわかりません。」
Qさん：「それでは、代理店のMさんの協力が必要なんです。」
そう言ってQさんは受話器を取り、Xiao Mに電話をかけた。10分後、Xiao Mは話し合いが行われているオフィスに現れた。
DMAIC:分析する
リトルMは入ってくるとすぐに愚痴を言い始めました。「タッチスクリーンとフロントフレームの段差の問題が本当に難しい。スーパールールが高すぎる。どこから始めればいいのか分からない。」
Q 氏: 「心配しないでください。シャオパンと私は、この問題を一緒に話し合って、重要な問題と良い解決策が見つかるかどうかを確認するためだけにあなたのところに来ました。」
Xiao M: 「わかりました。この問題を引き起こす可能性が多すぎるためです。FMEA 分析レポートを読みましたが、これらすべての問題を確認すると、非常に時間がかかります。会社は受け入れることができないはずです」この問題に対処するのに非常に多くの時間を費やしました。」
シャオパンは「FMEA レポートとは何ですか?」と尋ねました。
Little M: 「FMEA とは、Failure Mode and Effects Analysis の略です。チェックリストを使用して、各段階で発生する可能性のある問題のリスクを確認し、リスクの高い問題に対する解決策を提案して、不良品の発生を回避します。」
Q 氏: 「リトル M、あなたは非常に重大な問題について言及しました。つまり、考えられる原因が多すぎるということです。まずどの要因が重要であるかをスクリーニングしなければなりません。そうすれば、その後の修正の方向性を見つけることができます。」
Little M: 「では、これらの多数の考えられる FMEA 要因から重要な要因をどのように選別するのですか?」
Q 氏: 「これが、私たちがあなたのところに来た理由です。私たちは、一般に特性要因図として知られる根本原因分析図を作成するためにブレインストーミングを実行するつもりです。私たちはまず、専門家である Xiao M と一緒にそれをレビューして、問題点を要約します。考えられる原因。 "
Mちゃん：「どういたしまして！この難しい問題が解決できたら嬉しいです。」
次の 30 分で、3 人は自身の経験と FMEA 確認プロジェクトに基づいて重要な要素をリストしました (以下の図 5 を参照)。
(写真5)
Xiao M: 「この接着ではタッチ スクリーンとフロント フレームを接着するために圧着接着剤を使用するため、圧着治具の安定性が非常に重要です。私もこのカテゴリーで多くの要素を考慮しますが、このように議論した後、実際に問題を排除できることがわかりました。不必要な考慮事項がたくさんあります。」
Q 氏: 「はい、これがブレインストーミング ディスカッションを実施したい主な理由でもあります。お二人のご尽力に感謝します。次に、これらのメッセージに関する情報の収集を開始できます。」
数時間の情報収集の後、Q氏、Xiao Pang、Xiao Mが会議室に集まり、再び話し合いました。
シャオパン：「やっと情報収集が終わりました。色々な部隊に情報を求めるのにかなりの時間を費やしました。」
Q 氏: 「はい、データ収集とクリーニングは、問題改善プロセス全体の中で最も時間がかかるステップです。」
Mちゃん：「あなたのおかげで、以前の頭のない時間に比べれば、とても有意義な時間になったけど、次は何をすればいいの？」
ミスターQはためらいがちに尋ねた、「小太りちゃん、何かアイデアはある？」
シャオパン: 「各要因と結果の相関関係を確認し、要因の重要性を確認し、重要な要因に収束できるかどうかを確認できると思います。」
Q 氏は微笑みながら、「はい、これがこのデータを収集する主な目的でもあります。JMPの応答スクリーニングまたはFit Y by Xプラットフォームを使用して、各要因と結果の相関関係を迅速に比較できます。」と言いました。
次に、Q 氏は JMP を使用して、いくつかの選択後の要因と結果の間の相関関係に関するレポートを完成させました (図 6 および図 7)。
(写真6)
(写真7)
シャオパン: 「Q さん、ラミネート時間とラミネート圧力が非常に重要なようです。予想外だったのは、圧着接着剤の種類も非常に重要な重要なパラメータだということです。」
リトル M: 「これは本当に私の目を開かせてくれました。接着剤の違いによって段差に違いが生じるとは予想していませんでした。」
Qさん：「圧接着剤によって加圧時間や必要な圧力は異なりますか？圧接着剤が異なれば圧縮量も異なる場合があります。」
リトル M は同意してうなずき、続けました。「これで、影響に関する重要な問題がこれら 3 つの重要な要素に凝縮されました。適切なプレス時間と圧力設定値を見つけるのを手伝ってくれませんか?」
Q 氏: 「もちろん、適切な DOE の組み合わせを設定し、最適なパラメーターの組み合わせを見つけるための基礎として適切なモデルを見つけるのに役立つ JMP の支援がまだ必要です。」
DMAIC：改善する
シャオパン: 「この情報から、さまざまな圧力接着剤モデルがさまざまな圧力とラミネート時間に対応していることを見つけるのは難しくないと思います。さまざまな圧力接着剤に適切な設定値を見つけることはできますか?」
Xiao M: 「この考えは正しいです。異なる圧力接着剤の係数設定は異なる可能性があります。単一の圧力接着剤メーカーの現在の供給が私たちのニーズを満たせるかどうかはわかりません。そのため、複数の圧力接着剤の供給を観察したいと考えています」圧力接着剤の係数設定はより安全になります。」
Q 氏: 「問題ありません。後で小さな実験を行って、設定がどのようにより適切であるかを確認できます。しかし、その前に、各要因の考えられる効果項を確認する必要があります。計画された実験の方が効果的です。」 。」
Mちゃん：「これの意味がよく分かりません。もう少し説明してもらえますか？」
Q氏：「もちろんです。通常、因子間の相関関係を比較する場合、因子の主効果と結果の一次効果、つまり単回帰直線の傾きを見るだけで済みます。散布図上で。」
同氏はさらに、「ただし、結果に対する因子の影響が二次または高次である場合、あるいは異なる因子間の相互作用が応答結果に影響を与える場合には、依然として主効果を求めるという考え方を使用します」と述べた。実験データのコレクションを設計するための係数を使用すると、この方法で導出されるモデルは実際の状況とは大きく異なります。」
Xiaopang氏はさらに、「JMPは、実験をより柔軟に設計できるよう、多くのDOEプラットフォームを提供しています。以前の全因子実験、部分因子実験、タグチ実験などのような標準的な実験数を満たす必要はありません。JMPのカスタマイズされた実験は、私たちが提供します。」実際に余裕のある実験の数に基づいて、より柔軟に最適な実験を設計でき、必要に応じて因子の効果の種類を指定して、過剰な実験費用を回避することもできます。 」
Little M: 「では、いくつかの要因が相互作用効果を持ち、他の要因が二次的なイメージ効果を持っていることがわかったら、必要に応じて実験計画にそれらの効果を考慮に入れることができますか?」
Qさん: 「まったくその通りです。通常、さまざまな実験計画を学ぶには時間がかかります。私が大学にいたとき、実験計画法の概念を学んだのは1学期だけで、完全には教えていませんでした。それに、あなたはそうしなければなりません。」概念を学習した後、適切な実験を設計することは非常に面倒で面倒に感じられるかもしれませんが、JMP を使用すると、これをすべて短時間で完了でき、必要に応じて回数を増やすことができます。因子の影響やいくつかの因子間の関連条件についても話し合って、独自の実験計画をカスタマイズします。
リトルM：「それでは、どうやって始めればいいの？」
Q 氏は、ラミネート圧力と圧力接着係数に関して、フィット Y を使用しました。まず、ラミネート圧力が結果に及ぼす影響に関して、線形に対する二次項の精度について、さまざまな要因の下で二次関数の影響を確認できます。項は 0.39 から 0.47 に増加しており、この値はモデルの議論に含めるべきです。「その後、Q 氏は、JMP を使用して、応答曲面効果を検討し、効果項の分析結果を確認しました。回帰モデル。 (図8に示すように)
(写真8)
Q 氏: 「さらに、これまでに収集したデータを使用して簡単なモデリングを行い、モデルに対するさまざまな効果の現在のパフォーマンスを確認することもできます。ラミネート時間、ラミネート圧力に加えて、ラミネート圧力、接着剤モデルの主効果に加えて、時間と圧力の間の相互作用、圧力接着剤モデルと積層時間の間の相互作用、および今観察された時間二次項もあり、これらはすべて強い影響を与える重要な要素です。プロファイルにも同じ結果が表示されます (図 9)。
(写真9)
Little M: 「キーファクターの効果項が見つかったようです。では、このモデルを直接使用してファクター設定値を予測する必要がありますか?」
Q 氏: 「私の考えは、可能な空間をより包括的に調べ、より正確なモデルを見つけるために実験を行うことです。そのため、カスタマイズされた実験を使用して実験を行うことをお勧めします。」
Q 氏は話しながら、カスタマイズされた実験プラットフォームを開き、関連情報を入力し、結果として得られる実験の組み合わせを実行しました (図 10)。
(写真10)
Q 氏: 「JMP の DOE ツールを使用すると、適切な実験の組み合わせをすばやく生成できます。次に、これらの組み合わせに基づいてデータを収集する必要があります。シャオパン、飲み物を買ってオペレーターを雇う必要があります。彼らの測定を手伝ってください。」実験データです。」
一日の実験とデータ収集を終えた後、3人は翌日再び議論するために会議室に戻った。
Xiaopan: 「データを収集し、そのデータに基づいて単純な回帰分析を実行しました。基本的に、主要なパラメーターは以前の判断を維持しています。(図 11、図 12)」
(写真11)
(写真12)
リトル M: 「それは素晴らしいですね。モデルの精度も非常に高いと思います。R 二乗調整値は約 0.98 で、このモデルで説明できる変動の割合が非常に高いことがわかります。(図) 13)」
(写真13)
Q 氏: 「はい。プロファイラーを使用して、各因子の組み合わせの予測結果を確認できます。予測結果が 0.2 ギャップにできるだけ近いことが望ましいため、ターゲットを 0.2 に設定し、プロファイラーの予測結果を使用します。 best Desirability value function (Profiler>Optimization and Desirability>Maximize Desirability) を使用すると、圧着接着剤が type1 の場合、最適化結果の係数の組み合わせは、接着時間で 11.9、接着圧力で 8.4 であることがわかります (図 14)。
(図14)
小M：「タイプ2とタイプ3の圧着接着剤の適切な係数設定も理解できますか？」
Q氏：「はい、問題ありません。予測プロファイラー>因子グリッドのリセットを選択して、修正する因子カテゴリを選択し、このプロセスを繰り返すことで、さまざまな圧力接着剤モデルに最適な因子設定値を取得できます。（図） 15)」
(写真15)
いくつかの操作の後、Q 氏は次の結果を得ました (図 16)。
(図16)
Q 氏: 「ステップ差の信頼区間が比較的小さいため、type2 を第一候補として選択する必要があります。これは、偏差が小さくなることを意味します。異なる圧力接着剤は、異なるラミネートパラメータに適しているため、どのような購入量を選択する必要がありますか?」圧力接着剤を検討する必要があります。出力値は私たちの期待に応えることができます。」
リトル M: 「わかりました。では、すべての製品を圧着接着剤で接着できるように、さらに多くの製品を製造できるかどうか、圧着接着剤タイプ 2 のメーカーにすぐに問い合わせてみます。」
DMAIC：コントロール（コントロール）
数日後、三人は再び集まる機会を得た。
Mちゃん：「段差の問題が改善されたようです。ありがとうございます。最近、耳がかなり静かになりました。」
Q さんは微笑んでこう言いました。「どういたしまして、これは皆さんの共同努力の結果です。重労働者の数が減り、生産量が増加し、スクラップが減少したのを見て、上司はとても喜ぶはずです。」 」
リトル M: 「はい、解決策を記録して、改善方法と最適な要素の組み合わせを見つける方法を共有するように彼は私に言いました。」
シャオパン: 「それなら、ここ数日間で改善された管理図と分散分析レポートを見てください。生産ラインのプロセス能力が向上し、安定していることがはっきりとわかります。」
リトルM：「ここで整理しましたか？」
シャオパン: 「もちろん、私が JMP を使用して作成した管理図と ANOVA レポートを見てください。」
シャオパンはJMPの管理図レポートを呼び出した。
シャオパン：「プレス時間、圧力、圧着剤の種類の設定値を適切に固定したところ、段差のばらつきが小さくなったようです。この解決策で段差の悪い状況は確かに改善されました。（図17）」
(写真17)
Qさん：「また、JMPを使って本当に改善前と改善後で違いがあるのかを確認することもできます。まずは分布が正常な状態に従っているかどうかを確認し、正規性を確認するためにDistributionプラットフォームを使います。改善前の分布は正規状態に準拠していません (適合正規分布>適合性 -of-Fit Test の shapiro-wilk の確率) <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）」<>
(図18)
次に Q 氏は、Fit Y by X プラットフォームでノンパラメトリック ウィルコクソン/クラスカル ウォリス テストを選択し、次のように続けました。
「このような状況下で、親なし法を使用して 2 つのグループの平均値が等しいかどうかを確認しました。結果は、Prob>chiSq <0.0001 であり、その値は 0.05 未満であり、有意な値が存在することを意味します」改善前後の平均値の差（図19）」
(写真19)
リトル M: 「助けてくれてありがとう。この難しい問題をすぐに解決でき、会社に多額のお金を節約することができました。」
Qさん：「どういたしまして、お礼はいりません、JMPさん、ありがとうございます！」
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