目標の記述方法、想定モデルに対する効果の指定方法、設計の生成方法、実験実行データの収集方法、実験データを組み込んだモデルの作成と適合方法、および因子を使用して設定を最適化および改善する方法をご覧ください。Design Space Profiler を使用すると、モデルが応答が仕様範囲内にあると予測する因子空間内の故障限界領域 (動作範囲) を対話的に見つけることができます。
以下の手順をご覧ください。
- 実験事例研究で使用されたデータの検証
- 実験設計の可能性を検討する
- 確定スクリーニングデザイン（DSD）の作成結果とデザインスペースのプロファイリング結果を要約する
- DSDを作成し、結果を解釈する
- DSDの有効なモデル選択方法論を用いて、設計因子に統計モデルを適合させ、解釈する。
- Design Space Profilerを使用して、プロセスを仕様制限内に維持するために必要な係数設定を決定します。
ライブウェビナー中に@Phil_Kayが回答した質問：
質問：複数の水準を用いたDSD DOEはどのように作成するのですか？DOEの各因子には、それぞれ固有の水準数が設定されているのでしょうか？それとも、JMPがDSDをアプローチとして選択する際に、この水準数を自動的に決定するのでしょうか？
A: 基本的に、確定スクリーニング設計では、各因子に対して常に 3 つのレベルがあります。つまり、範囲の下限と上限を定義すると、確定スクリーニング設計では常に 3 つのレベルが得られます。因子が下限に設定されているラン、中間点に設定されているラン、そして上限に設定されているランが必ず存在します。必要なのは、因子を特定し、上限と下限を指定するだけで、JMP が補間して各因子範囲の中心点を見つけてくれます。関連する質問として、炉を 200、280、310 にしか設定できないなど、定義済みのレベルしかない場合はどうすればよいかというものがあります。この場合、因子レベルは均等に配置されていません。その場合は、カスタム設計を使用する必要があります。
Q: spec内で予測プロファイラに色を付けるにはどうすればよいですか？
A: JMPのグラフでは、任意の軸をダブルクリックして参照線や範囲を追加できます。下記をご覧ください。
質問：厚みのばらつきを応答変数として扱うことは可能ですか？また、どのようにすればよいですか？
A：可能です。この場合、ウェハーあたり約25箇所の膜厚を測定しているので、JMPを使って標準偏差や範囲、あるいはその両方を計算できます。そして、それを回答として使用してください。
質問：いくつかの要因について、設計における中央値が平均値と異なっていました。それには何か理由があったのでしょうか？
A: 明確なスクリーニング設計であれば、それらは常に連続範囲のちょうど真ん中に位置します。しかし、分布のビン分け方やプロットの表示方法の関係で、少し歪んで見えるだけです。もし因子の実際の値が中心から少しずれていたら、実際の値を入力するだけで、設計特性が少し崩れてしまいます。私が示した適合確定スクリーニングツールはおそらく使えないでしょうが、それでも基本的には良い実験になります。
分布平均.JPG
質問：利用可能な「仕様内割合」の最大値は何によって決まるのでしょうか？例えば、100.00%に設定することは可能でしょうか？あるいは、プロセスノイズがこれに影響を与えるのでしょうか？
A: 基本的には、利用可能な最大割合を定義します。100%は非現実的かもしれません。統計的には常にばらつきがあり、100%確実に何かを達成することは決して不可能です。このような状況では、許容できる失敗率を決定する必要があります。失敗のコストはどれくらいで、そのうちどれくらいまでなら許容できるのでしょうか？これは統計的な判断ではなく、ビジネス上の判断です。JMPは、仕様を満たすことと100%を管理しようとするコストとの間で適切な妥協点を見つけるという、ビジネス上の判断を支援します。
リソース
