Scopri come descrivere l'obiettivo, specificare gli effetti per un modello ipotizzato, generare un progetto, raccogliere i dati delle prove sperimentali, creare e adattare un modello che incorpori i dati sperimentali e utilizzare i fattori per ottimizzare e migliorare le impostazioni. Con Design Space Profiler, trova in modo interattivo le regioni limite di guasto (intervalli operativi) all'interno dello spazio dei fattori in cui il/i modello/i prevede/prevedono che la/le risposta/e rientreranno nelle specifiche.
Scopri come:
- Esaminare i dati utilizzati nello studio di caso sperimentale
- Esaminare le possibilità di progettazione degli esperimenti
- Riassumere i risultati della creazione del Design di Screening Definitivo (DSD) e della profilazione dello Spazio di Progettazione.
- Creare DSD e interpretare i risultati
- Adattare e interpretare il modello statistico ai fattori di progettazione utilizzando la metodologia di selezione efficace del modello per la progettazione dello sviluppo del software (DSD).
- Utilizzare Design Space Profiler per determinare le impostazioni dei fattori necessarie a mantenere il processo entro i limiti specificati.
Domande a cui ha risposto @Phil_Kay durante il webinar in diretta:
Come si ottiene un DOE DSD che utilizza più livelli? I fattori nel DOE contengono un certo numero di livelli specifici per ciascun fattore? Oppure, JMP sceglie questo parametro quando seleziona il DSD come approccio?
A: In sostanza, un progetto di vagliatura definitivo prevede sempre 3 livelli per ciascun fattore. Quindi, si definiscono il limite inferiore e quello superiore dell'intervallo e il progetto di vagliatura definitivo fornirà sempre 3 livelli. Prevederà sempre delle prove in cui il fattore è impostato al valore minimo, al valore medio e al valore massimo. Tutto ciò che devi fare è identificare i tuoi fattori, specificare i valori minimo e massimo e JMP interpolerà per trovare il punto centrale di ciascun intervallo di fattori. Una domanda correlata potrebbe essere: cosa succede se ho solo livelli definiti, ad esempio se è possibile impostare una caldaia solo a 200, 280 e 310? In questo caso, i livelli dei fattori non sono equamente spaziati. In tal caso, dovresti utilizzare un progetto personalizzato.
Come si colora il profiler di previsione all'interno di spec?
A: In JMP, con qualsiasi grafico, è possibile fare doppio clic su un asse e aggiungere linee o intervalli di riferimento. Vedi sotto.
È possibile ottenere la variabilità dello spessore come risposta e, in caso affermativo, come?
A: Potremmo. In questo caso, per farlo, dove misuravamo lo spessore del film in diversi punti, circa 25 punti per wafer, potremmo usare JMP per calcolare la deviazione standard o l'intervallo, o entrambi. Poi basterebbe usare quel valore come risposta.
Per alcuni dei fattori, il valore centrale nel disegno sperimentale non corrispondeva al valore medio. C'era un motivo particolare?
A: Con un design di screening definitivo, saranno sempre esattamente al centro dell'intervallo continuo. Tuttavia, l'aspetto è leggermente distorto a causa del modo in cui la distribuzione raggruppa i dati e visualizza il grafico. Se il valore effettivo del tuo fattore fosse leggermente decentrato, potresti semplicemente inserire il valore reale e questo potrebbe alterare un po' le proprietà del design. Probabilmente non potrai utilizzare lo strumento di screening definitivo che ti ho mostrato, ma sarà comunque un buon esperimento.
Mezzi di distribuzione.JPG
Cosa determina la percentuale massima "conforme alle specifiche" disponibile? Ad esempio, si potrebbe impostare il 100%? Oppure il rumore nel processo influisce su questo valore?
A: In sostanza, si definisce la percentuale massima disponibile. Il 100% potrebbe essere irrealistico. Statisticamente, c'è sempre variabilità e raggiungere un risultato con una certezza del 100% non è mai possibile. Bisogna decidere quale sia un tasso di errore accettabile in questo tipo di situazioni. Qual è il costo di un errore e quanto ci si può permettere di perderne? Questa è una decisione aziendale, non statistica. JMP aiuta a prendere questa decisione aziendale, a trovare il giusto compromesso tra la conformità alle specifiche e il costo di tentare di controllare il 100%.
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