En el campo de la fabricación de semiconductores es necesario integrar varios procesos (como el grabado). En el proceso de producción en masa, es necesario utilizar varias máquinas del mismo tipo en el mismo proceso. Por lo tanto, es crucial eliminar las diferencias de rendimiento entre las máquinas y mejorar las capacidades y la estabilidad del proceso. El objetivo principal de este proyecto es verificar si la nueva máquina (cámara) coincide con la máquina estándar (cámara) y evaluar la capacidad y estabilidad del proceso actual. En la parte de comparación de la máquina, primero identificamos subgrupos adecuados y verificamos si pertenecen a una distribución normal. Luego, para grupos distribuidos normalmente o grupos no normales donde se puede confiar en las medias muestrales y las desviaciones estándar, se utiliza ANOVA unidireccional para examinar la varianza de las medias del grupo. Entonces usaLas herramientas de JMP, como las comparaciones múltiples y las pruebas de equivalencia, descubren qué máquinas son significativamente diferentes de la máquina estándar y en qué medida son diferentes. Además, los modelos de regresión se pueden utilizar para analizar correlaciones entre las respuestas y los factores subyacentes. Mediante un ajuste lineal o polinómico, podemos descubrir las razones de las diferencias entre máquinas. Alternativamente, podemos usar una prueba t pareada (no se requiere normalidad) para analizar diferencias por pares y comparar los resultados con un modelo ANOVA. En el análisis de capacidad y estabilidad del proceso, primero debemos encontrar valores alternativos para la media muestral y la desviación estándar de subpoblaciones que no pertenecen a la distribución normal. Por ejemplo, a menudo podemos utilizar medias sólidas y desviaciones estándar sólidas para reemplazar problemas de valores atípicos de uno o dos lados. Finalmente, analizamos la estabilidad de las capacidades del proceso a través de Ppk , Cpk e índice de estabilidad. También utilizamos gráficos de objetivos y gráficos de rendimiento de estabilidad del proceso para ayudar a visualizar mejor los resultados.
