연사: Henry Qiao , General Electric, 품질 관리자
연사: 헨리 차오 , 품질 관리자, General Electric
주제: 신제품 검증에서 JMP® 스크립트 통계 모델을 사용한 프로세스 역량 추정
주제: JMP ® 제품 검증 프로세스에서 프로세스 능력을 추정하기 위한 스크립트 모델링 접근 방식
요약:
FPGA(Field Programmable Gate Array)의 신제품 검증 과정에서 다중 요인 교차 실험의 특성 테스트를 통해 장기 공정 능력을 추정하는 경우가 많습니다. 공정 능력 추정은 특정 정규 분포에 기반하기 때문에 다중 요인 교차 실험에서 얻은 데이터에 직접 사용할 수 없습니다. 본 논문의 목적은 FPGA 공정 능력을 추정하기 위한 새로운 모델 접근 방식을 소개하는 것이다. 이 방법은 먼저 공정 출력의 최악의 값을 구하기 위한 통계적 모델을 확립하고, 공정 변화의 크기를 추정한 다음, 그 최악의 값을 기반으로 공정 능력의 크기를 계산합니다. 따라서 이 방법을 통해 얻은 공정능력지수는 단일 정규분포에 기초한 것이 아니라, 다수의 정규분포 자료로부터 얻은 최악의 공정능력에 기초한 것입니다. 이 문서에서는 JMP 스크립트를 사용하여 통계 모델을 최적화하고 데이터 분석을 표준화하는 전체 프로세스를 자동화하는 방법도 소개합니다. 이 방법은 FPGA 제품 검증 프로세스에만 적용할 수 있는 것이 아니라, 실제로 모든 반도체 산업의 유사한 데이터 분석에 사용될 수 있습니다.
추상적인:
FPGA(Field Programmable Gate Array) 장치의 제품 검증 프로세스에서 교차 인자 특성화 테스트를 처방하여 장기 프로세스 드리프팅의 영향을 추정해야 합니다. 프로세스 능력은 일반적으로 하나의 정규 분포를 기준으로 추정됩니다. 그러나 이 계산은 교차 인자 실험 데이터에 직접 적용할 수 없습니다. 이 논문에서는 FPGA의 프로세스 능력을 추정하는 새로운 모델링 접근 방식을 소개합니다. 통계적 모델을 구축하여 최악의 경우 값을 예측하고 내재적 프로세스 변동을 추정한 다음 프로세스 능력 지수를 계산합니다. 따라서 프로세스 능력 지수는 하나의 정규 분포를 기준으로 얻지 못합니다. 실제로 교차 인자 실험 데이터를 기반으로 최악의 프로세스 능력을 보여줍니다. JMP 스크립팅 언어로 코딩된 자동화 도구도 모델을 자동으로 최적화하고 데이터 프로세스를 표준화하기 위해 개발되었습니다. 이 방법은 FPGA 제품 검증 프로세스의 데이터뿐만 아니라 반도체 산업의 모든 유사한 데이터에 적용할 수 있습니다.
