主成分分析によるアナログ製品知識の向上イヴ・シャンドン、シックスシグマ ブラックベルト、フリースケール・セミコンダクタ
すべての自動車用アナログ集積回路は、顧客への納品前に 100 ～ 5,000 回のテストで測定されます。主成分分析は、これらのかなり大規模なデータ ファイルを分析するための変数次元削減手法として使用されてきました。しかし、主題の専門家にとって、主成分の解釈は必ずしも簡単ではありません。変数クラスタリング手順は実用的なツールです。各クラスターを分析でき、各クラスターの最も代表的な変数が表示されます。主題の専門家にとって、信頼楕円を使用した 2 変量フィットを使用して、クラスター内のすべての変数を最も代表的な変数でフィットすることは非常に便利です。この情報は、歩留まりの向上、品質の改善、またはコストを節約するテスト時間の短縮に役立ちます。また、ステップワイズ回帰またはパーティション プラットフォームを使用して、最も代表的な変数のセットと他の変数との相関関係を強化することもできます。部分最小二乗法を使用して、主成分のように直交していない各クラスターの最も代表的な変数ですべての変数をモデル化することもできます。これらの手法により、製品の変動構造の全体的な理解が大幅に強化されます。この情報は、収量とコストの最適化、および品質の改善に使用されます。
