DOE spielt eine wichtige Rolle im kontinuierlichen End-to-End-Prozess von AMAT sowie bei der Verbesserung und Optimierung des Designs. Leider wählen die meisten DOE-Anwender mit JMP nach dem Zufallsprinzip ein beliebiges DOE-Design aus, mit dem sie vertraut sind, ohne über eine Grundlage in DOE-Statistiken zu verfügen, was zu schlechten Vorhersagemodellen führt. Als einer der leistungsstärksten Resolution IV-Algorithmen ermöglicht uns DSD, sowohl Haupt- als auch Interaktionseffekte einer großen Anzahl von Prädiktoren in einer relativ kleinen DOE-Laufgröße zu untersuchen. DSD kann jedoch keine Orthogonalitätsverletzungen wie GRR-Rauschen, SPC-Zeitrauschen, Designbeschränkungen oder rekursive schrittweise Algorithmen tolerieren.
Wir haben einen Sonderfall in Bezug auf DSD-Blocking-Design untersucht. Anstatt die beiden Betriebssysteme als Prädiktorfaktor zuzuweisen, wurde der Blocking-Faktor zugewiesen. Die experimentellen DOE-Operatoren haben nicht vollständig aufgepasst und die Laufreihenfolge geändert, ohne dem Blocking-Plan zu folgen. Nach Abschluss der ersten Hälfte von neun Läufen (1. Blocking) stellte der Designprozessverantwortliche Blocking-Fehler fest und stoppte die DOE-Läufe sofort, was zu einer schlechten Designbewertung führte. Nach der Diskussion fanden wir fünf alternative Lösungen zur Verbesserung der orthogonalen Designstruktur. Wir führten für jeden alternativen DOE-Vorschlag eine detaillierte Designdiagnose durch und berücksichtigten dabei den DOE-Zeitplan und die Kostenbeschränkungen. Unter den fünf Vorschlägen ist Augment DOE, das Hinzufügen von neun neuen Augment-Punkten (alle an Ecken), der beste, um die meisten orthogonalen Risiken bei der höchsten Kapitalrendite auszugleichen. Durch diese DOE-Blocking-Fallstudie haben wir unser JMP-DOE-Wissen durch effektive Kommunikation während dieser Krise weiter verbessert.
