Découvrez comment décrire l'objectif, spécifier les effets d'un modèle donné, générer un plan d'expérience, collecter les données expérimentales, créer et ajuster un modèle intégrant ces données, et utiliser des facteurs pour optimiser les paramètres. Grâce à l'outil d'analyse de l'espace de conception, identifiez interactivement les zones limites de défaillance (plages de fonctionnement) dans l'espace des facteurs, là où le ou les modèles prévoient que la ou les réponses seront conformes aux spécifications.
Découvrez comment :
- Analyser les données utilisées dans l'étude de cas expérimentale
- Examiner les possibilités de conception expérimentale
- Synthétisez les résultats de la création du design de criblage définitif (DSD) et du profilage de l'espace de conception.
- Créer un DSD et interpréter les résultats
- Ajustement et interprétation d'un modèle statistique pour concevoir des facteurs à l'aide de la méthodologie de sélection de modèle efficace pour les DSD
- Utilisez Design Space Profiler pour déterminer les paramètres de facteurs nécessaires au maintien du processus dans les limites de spécification.
Questions auxquelles @Phil_Kay a répondu pendant le webinaire en direct :
Q : Comment obtient-on un plan d'expériences DSD à plusieurs niveaux ? Les facteurs du plan d'expériences comportent-ils un nombre de niveaux spécifiques à chaque facteur ? Ou bien JMP choisit-il ce nombre lors de la sélection du DSD comme approche ?
R : En principe, un plan d'étude définitif comporte toujours trois niveaux pour chaque facteur. Vous définissez donc les limites inférieure et supérieure de la plage, et le plan d'étude définitif vous fournira toujours trois niveaux. Il comprendra toujours des essais où le facteur est réglé sur sa valeur minimale, sur sa valeur médiane et sur sa valeur maximale. Il vous suffit d'identifier vos facteurs, de définir leurs valeurs minimale et maximale, et JMP interpolera pour trouver le point central de chaque plage de facteurs. Une question connexe pourrait être : que se passe-t-il si je ne dispose que de niveaux définis, comme par exemple la possibilité de régler un four sur 200, 280 et 310 ? Dans ce cas, les niveaux de facteurs ne sont pas répartis uniformément. Il vous faudra alors utiliser un plan d'étude personnalisé.
Q : Comment colorer le profileur de prédiction dans les spécifications ?
R : Avec n'importe quel graphique dans JMP, vous pouvez double-cliquer sur n'importe quel axe et ajouter des lignes de référence ou des plages. Voir ci-dessous.
Q : Peut-on avoir la variabilité de l'épaisseur comme réponse et comment ?
A : C'est possible. Dans ce cas précis, où nous mesurons l'épaisseur du film en environ 25 points par plaquette, nous pouvons utiliser JMP pour calculer l'écart type, l'étendue, ou les deux. Il suffit ensuite d'utiliser ces résultats.
Q : Pour certains facteurs, la valeur médiane dans le plan d'expérience ne correspondait pas à la valeur moyenne. Y avait-il une raison à cela ?
A : Avec un plan d'expériences bien défini, les valeurs seront toujours parfaitement centrées sur la plage continue. Cependant, l'affichage peut paraître légèrement biaisé en raison du découpage des variables et de la manière dont le graphique est représenté. Si la valeur réelle de votre facteur était légèrement décentrée, vous pourriez simplement saisir la valeur réelle, ce qui perturberait légèrement les propriétés du plan d'expériences. Vous ne pourrez probablement pas utiliser l'outil de plan d'expériences que je vous ai montré, mais cela restera une expérience pertinente.
Moyennes de distribution.JPG
Q : Qu’est-ce qui détermine la « proportion conforme aux spécifications » maximale ? Par exemple, peut-on la fixer à 100 % ? Ou le bruit du processus a-t-il une incidence ?
A : En résumé, vous définissez la proportion maximale disponible. Viser 100 % n'est peut-être pas réaliste. Statistiquement, il existe toujours une variabilité et il est impossible d'atteindre une certitude absolue. Vous devez déterminer le taux d'échec acceptable dans ce type de situation. Quel est le coût d'un échec et quelle part pouvez-vous vous permettre ? Il s'agit d'une décision stratégique, et non statistique. JMP vous aide à prendre cette décision, à trouver le juste compromis entre la conformité aux spécifications et le coût d'une maîtrise à 100 %.
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