Corinne Bergès, cinturón negro Six Sigma, NXP Semiconductors
Kurt Neugebauer, ingeniero de diseño analógico, NXP Semiconductors
Da Dai, ingeniero de automatización de diseño, NXP Semiconductors
Martin Kunstmann, estudiante en prácticas de I+D-SUP, NXP Semiconductors
Alain Beaudet, ingeniero de productos y pruebas, NXP Semiconductors
La resolución de problemas estructurada (SPS) es uno de los tres pilares del sistema Six Sigma de NXP, con cultura de calidad y mejora continua, y demuestra aún más la madurez del sistema de calidad de NXP. Algunos enfoques clave en NXP SPS encajan con los marcos DMAIC/DMADV, 8D o 5-Why. Usan ampliamente estadísticas para convertir suposiciones en evidencias, necesarias para una eliminación real de la causa raíz del defecto: modelado, DOE, análisis multivariable, … Se describen dos análisis estadísticos específicos. En el diseño para automoción, sobre simulación de defectos paramétricos, duros o blandos, el propósito es implementar el mejor algoritmo para reducir el número de simulaciones, sin afectar la cobertura de pruebas o la precisión de la estimación de la tasa de fallas: para esto, JMP proporciona opciones interesantes en clustering. Los experimentos de NXP darán como resultado un algoritmo y algunas recomendaciones para el nuevo estándar IEEE sobre el estudio del método de contabilidad de la cobertura de defectos. Ahora bien, en la fase posterior de fabricación, cuando se trata del cálculo del índice de capacidad y de las pruebas de normalidad, para evitar la alta sensibilidad de estas pruebas a una ligera anomalía, se diseñó una metodología en JMP para cuantificar el cambio respecto de la normalidad, utilizando la distribución Shash y sus parámetros de curtosis y asimetría. Se implementó un script para automatizarlo en las más de 3000 pruebas de un producto automotriz.
