목표를 설명하고, 가정한 모델에 대한 효과를 명시하고, 설계를 생성하고, 실험 실행 데이터를 수집하고, 실험 데이터를 통합한 모델을 생성 및 적합시키고, 요인을 사용하여 설정을 최적화하고 개선하는 방법을 알아보세요. 디자인 공간 프로파일러를 사용하면 모델이 응답이 사양 내에 있을 것으로 예측하는 요인 공간 내의 실패 한계 영역(작동 범위)을 대화형으로 찾을 수 있습니다.
방법을 알아보세요:
- 실험 사례 연구에 사용된 데이터를 검토하십시오.
- 실험 설계 가능성을 검토하십시오.
- 최종 스크리닝 디자인(DSD) 생성 및 디자인 공간 프로파일링 결과를 요약하십시오.
- DSD를 생성하고 결과를 해석합니다.
- DSD 방법론을 활용한 효과적인 모델 선택 기법을 사용하여 설계 요인에 통계 모델을 적합시키고 해석합니다.
- 설계 공간 프로파일러를 사용하여 공정을 사양 한도 내로 유지하는 데 필요한 요소 설정을 결정합니다.
@Phil_Kay 님 이 라이브 웹 세미나에서 답변한 질문들:
질문: 다단계 DSD 실험계획법은 어떻게 생성하나요? 실험계획법의 각 요인에 고유한 단계 수가 정해져 있나요? 아니면 JMP가 DSD 방식을 선택할 때 자동으로 결정하는 건가요?
A: 기본적으로 확정적 스크리닝 설계는 각 요소에 대해 항상 3개의 레벨을 갖습니다. 즉, 범위의 하한과 상한을 정의하면 확정적 스크리닝 설계는 항상 3개의 레벨을 생성합니다. 요소가 하한으로 설정된 구간, 중간값으로 설정된 구간, 그리고 상한으로 설정된 구간이 모두 포함됩니다. 필요한 것은 요소를 식별하고 하한과 상한을 입력하는 것뿐이며, JMP는 각 요소 범위의 중심점을 보간하여 찾아줍니다. 관련 질문으로, 만약 난방기를 200, 280, 310과 같이 세 가지 값으로만 설정할 수 있는 경우처럼, 요소들이 균등하게 분포되어 있지 않은 경우에는 어떻게 해야 할까요? 이런 경우에는 사용자 지정 설계를 사용해야 합니다.
Q: 사양 내에서 예측 프로파일러에 색상을 지정하려면 어떻게 해야 하나요?
A: JMP의 모든 그래프에서 축을 두 번 클릭하면 참조선이나 범위를 추가할 수 있습니다. 아래를 참조하세요.
질문: 두께 변화를 반응 변수로 얻을 수 있나요? 가능하다면 어떻게 얻을 수 있나요?
A: 네, 가능합니다. 이 경우처럼 웨이퍼당 약 25개 지점에서 필름 두께를 측정하는 상황에서는 JMP를 사용하여 표준 편차 또는 범위, 혹은 둘 다를 계산할 수 있습니다. 그런 다음 그 값을 답변에 사용하시면 됩니다.
질문: 일부 요인의 경우, 설계에서 중간값이 평균값이 아니었습니다. 그럴 만한 이유가 있었나요?
A: 확정적인 선별 설계를 사용하면 결과는 항상 연속 범위의 정중앙에 위치하게 됩니다. 하지만 분포가 구간을 나누는 방식과 그래프 표시 방식 때문에 약간 왜곡되어 보일 뿐입니다. 만약 요인의 실제 값이 중심에서 약간 벗어나 있다면, 실제 값을 입력하여 설계 속성을 약간 변경할 수 있습니다. 제가 보여드린 확정적 선별 도구를 사용할 수는 없겠지만, 그래도 좋은 실험이 될 것입니다.
분포 수단.JPG
질문: "규격 내 최대 비율"은 무엇에 의해 결정되나요? 예를 들어 100.00%로 설정할 수 있나요? 아니면 공정상의 노이즈가 영향을 미치나요?
A: 기본적으로 가능한 최대 성공률을 정의해야 합니다. 100%는 비현실적일 수 있습니다. 통계적으로는 항상 변동성이 존재하며, 100% 확실하게 목표를 달성하는 것은 불가능합니다. 이러한 상황에서 허용 가능한 실패율을 결정해야 합니다. 실패로 인한 비용은 얼마이며, 그 비용을 얼마나 감당할 수 있을까요? 이는 통계적인 결정이 아니라 비즈니스적인 결정입니다. JMP는 사양 준수와 100% 통제를 시도하는 데 드는 비용 사이에서 적절한 균형점을 찾아 비즈니스적인 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
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