Lösung von Ertrags- und Qualitätsproblemen durch Korrelation der Ergebnisse optischer Inspektionsschritte mit elektrischen Tests (2023-EU-PO-1343)In der Halbleiterfertigung für die Automobilindustrie werden Teile in jedem Fertigungsschritt getestet, um ausfallgefährdete Teile auszusortieren. Je weiter vorgelagert die schwachen Teile verschrottet werden, desto geringer sind die Verschrottungskosten. Aber auch das Testen hat seinen Preis. In einem aktuellen Projekt bei NXP sollte eine manuelle Defektklassifizierung der bei der Waferinspektion festgestellten Defekte vermieden werden. Defekte werden jetzt anhand eines Trainingsbilddatensatzes als Killer oder Nicht-Killer klassifiziert und für jeden Chip wird eine Ausfallwahrscheinlichkeit ermittelt. JMP® ermöglicht einen weiteren Schritt zur Korrelation dieser Ausfallwahrscheinlichkeit mit elektrischen Tests mithilfe von drei Analysearten. Die erste Analyse ermittelte einen Ausfallwahrscheinlichkeitsschwellenwert, um die Anzahl der getesteten Teile zu begrenzen und so die Testkosten zu senken. Die zweite Analyse hob die Tests hervor, die am stärksten mit der Ausfallwahrscheinlichkeit korrelierten. Die letzte Analyse verwendete die Liste der hervorgehobenen Tests, um die Testgrenzen anzupassen und die Teile mit Ausreißern der Ausfallwahrscheinlichkeit auszusortieren. Die Analysen begrenzen die Testkosten und erhöhen gleichzeitig die Qualität.
Automatisierter Prozess zum Sammeln von Produkttestdaten und Erstellen von Alarmberichten zur Ursachenanalyse (2023-EU-30MP-1268)In diesem globalen Autoliv-Projekt wird eine der wichtigsten Produkttestmaschinen (ATOS) untersucht, mit dem Ziel, ein automatisiertes Alarmsystem für Produkttestdaten und eine Ursachenanalyse einzuführen. Wir wollten eine flexible automatisierte Softwarelösung, um Daten in eine SQL-Datenbank zu übertragen und eine Ursachenanalyse durchzuführen. Darüber hinaus wollten wir webbasierte Links von Berichten an ein vorhandenes „Leading-to-Lean“-Versandsystem (L2L) senden, das Maschinenbesitzer per E-Mail informiert. Wir verwenden JMP, um alle Prozesse über den Taskplaner für alle diese Aufgaben zu automatisieren.
Pythonlose Python-Integration für JMP® (2023-EU-30MP-1265)
Herausforderungen bei einer JMP®- und Python-Integration führten zur Suche nach einer alternativen Lösung, die die Evaluierung und Prüfung der verschiedenen Python-Bibliotheken und leistungsstarken Algorithmen mit JMP ermöglichen würde. Dies würde es JMP-Benutzern ermöglichen, mit Python in einer vertrauten JMP-Umgebung zu arbeiten. Nach einigen verschiedenen Iterationen wurde ein RestAPI-Dienst entwickelt, und wenn JMP diesen Dienst aufruft, erstellt es dynamisch eine Benutzeroberfläche basierend auf den Optionen, die der Dienst aktuell bietet. Der JMP-Benutzer kann diese Benutzeroberfläche dann nutzen, um verschiedene Algorithmen wie HDBSCAN, OPTICS und UMAP einzusetzen, indem er Daten mit einem Klick direkt von JMP sendet. Nachdem der Algorithmus seine Operationen auf der Serverseite abgeschlossen hat, gibt er Daten zur weiteren Analyse und Visualisierung an JMP zurück.
