Orador: Henry Qiao , General Electric, Gerente de Calidad
Orador: Henry Qiao , Gerente de Calidad, General Electric
Tema: Estimación de la capacidad del proceso con modelos estadísticos con script de JMP® en la validación de nuevos productos
Temas: Un JMP ® Enfoque de modelado con guiones para estimar la capacidad del proceso en el proceso de validación del producto
resumen:
En el proceso de verificación de nuevos productos FPGA (matriz de puertas programables en campo), a menudo se utilizan pruebas características de experimentos de cruce de múltiples factores para estimar la capacidad del proceso a largo plazo. Dado que la estimación de la capacidad del proceso se basa en una distribución normal específica, no se puede utilizar directamente para datos de experimentos de cruce de múltiples factores. Este artículo tiene como objetivo introducir un nuevo enfoque de modelo para estimar la capacidad del proceso FPGA. Este método primero establece un modelo estadístico para obtener el peor valor de la salida del proceso, estima el tamaño de la variación del proceso y luego calcula el tamaño de la capacidad del proceso en función del peor valor. Por lo tanto, el índice de capacidad del proceso obtenido con este método no se basa en una única distribución normal, sino en la peor capacidad del proceso obtenida a partir de múltiples datos de distribución normal. Este artículo también presenta cómo utilizar scripts JMP para automatizar todo el proceso de optimización de modelos estadísticos y estandarización del análisis de datos. Este método no solo es aplicable al proceso de verificación de productos FPGA, sino que puede utilizarse para análisis de datos similares en cualquier industria de semiconductores.
Abstracto:
En el proceso de validación de un dispositivo de matriz de puertas programables en campo (FPGA), se deben prescribir pruebas de caracterización con factores cruzados para estimar el efecto de la deriva del proceso a largo plazo. La capacidad del proceso se suele estimar con base en una distribución normal. Sin embargo, este cálculo no puede aplicarse directamente a los datos experimentales con factores cruzados. Este artículo presenta un novedoso enfoque de modelado para estimar la capacidad del proceso de las FPGA. Se construye un modelo estadístico para predecir los valores más desfavorables y estimar la variación inherente del proceso, para luego calcular los índices de capacidad del proceso. Por lo tanto, los índices de capacidad del proceso no se obtienen con base en una distribución normal, sino que muestran la capacidad más desfavorable del proceso con base en los datos experimentales con factores cruzados. También se desarrolló una herramienta automatizada, codificada con el lenguaje de script JMP, para optimizar el modelo automáticamente y estandarizar el procesamiento de datos. Este método puede aplicarse no solo a los datos del proceso de validación de productos FPGA, sino a todos los datos similares en la industria de semiconductores.
