Pour un nouveau produit WLAN (Wi-Fi de sixième génération), une perte de rendement est constatée lors du test final, lors de l'emballage des puces pour expédition aux clients. Un projet est lancé pour identifier les causes profondes du problème. Le principal outil qualité utilisé est une analyse par arbre de défaillances permettant d'analyser plus en détail chaque mode de défaillance potentiel, sans exclure certaines possibilités ni tirer de conclusions hâtives.
NXP utilise la méthodologie et les algorithmes d'apprentissage automatique depuis quelques années maintenant. L'apprentissage automatique a donc été mis en œuvre dans ce cas de perte de rendement en parallèle avec des analyses de données classiques ou des analyses univariées.
Le produit final est constitué de deux matrices montées sur un stratifié. Aucun problème n'a été observé lors des tests de matrice après fabrication et avant emballage. De plus, un problème de perte de rendement a été observé sur le modèle de produit fabriqué uniquement avec un seul type de stratifié, ce qui a conduit à des hypothèses sur l'impact du type de stratifié.
Des analyses de données et d'apprentissage automatique (partitionnement, arbres boostés ou modèles bootstrap) ont été développées. L'analyse portait principalement sur la différence entre le test unitaire et le test du produit final, ainsi que sur la différence entre les modèles stratifiés.
