Per un nuovo prodotto WLAN (Wi-Fi di sesta generazione), si osserva un problema di perdita di rendimento durante il test finale, quando i die vengono confezionati per la spedizione ai clienti. Viene avviato un progetto per individuare le cause profonde del problema. Il principale strumento di qualità utilizzato è un'analisi dell'albero dei guasti per analizzare più a fondo ogni potenziale modalità di guasto, senza escludere alcune possibilità o giungere direttamente a conclusioni a priori.
NXP utilizza da alcuni anni metodologie e algoritmi di apprendimento automatico, pertanto in questo caso di perdita di rendimento l'apprendimento automatico è stato implementato parallelamente alle tipiche analisi dei dati o analisi univariate.
Il prodotto finale è costituito da due stampi, montati su un laminato. Non è stato riscontrato alcun problema durante la fase di test dello stampo, dopo la sua fabbricazione e prima del suo confezionamento. Inoltre, il problema della perdita di resa è stato osservato sul modello di prodotto realizzato con un solo tipo di laminato, il che ha portato a formulare ipotesi sull'impatto del tipo di laminato.
Sono state sviluppate analisi di dati e di apprendimento automatico (modelli di partizione, alberi boosted o bootstrap). L'analisi si è concentrata principalmente sulle differenze tra il test unitario e il test del prodotto finale, nonché sulle differenze nei modelli laminati.
