David Lee , directeur de la qualité et de la fiabilité, OLEDWorks
Chaque expérience génère plusieurs types de données, chacune nécessitant des analyses et des contrôles spécifiques en raison de la taille submicronique d'une diode électroluminescente organique (OLED) innovante. Trois méthodes de données spécifiques seront présentées. Premièrement, l'étude repose sur un modèle de criblage définitif à six facteurs, élaboré à partir de nouvelles fonctionnalités intégrées à JMP 13 pour une meilleure détection de la puissance et du signal. Les réponses multiples ont été modélisées à l'aide d'un modèle de défauts généré par les études de profilage et de simulation. Deuxièmement, les dispositifs sont surveillés en continu pour détecter la perte de luminance lors d'un test de décoloration accélérée. Les dispositifs sont fréquemment retirés du test avant d'atteindre leur point de défaillance. Les temps de défaillance prévus peuvent être estimés à l'aide d'un modèle non linéaire personnalisé, disponible sur les plateformes de dégradation de la fiabilité ou de modèle non linéaire. Les temps de défaillance estimés ont ensuite été intégrés aux techniques de survie paramétrique traditionnelles, ainsi qu'aux nouvelles fonctionnalités de la plateforme de régression généralisée. Enfin, les données de luminance sont collectées sur l'ensemble du spectre visuel, ce qui donne lieu à une centaine de réponses corrélées.
