有機発光ダイオード（OLED）デバイスの最適化戦略OLEDWorks 品質・信頼性担当ディレクター、 David Lee 氏
実験ごとに複数のデータ タイプが生成されますが、革新的な有機発光ダイオード (OLED) はサブミクロンという特性があるため、それぞれに固有の分析と制御が必要です。3 つの具体的なデータ手法について説明します。まず、この研究の前提は、JMP 13 に組み込まれた、電力と信号の検出を改善する新機能を使用して構築された 6 因子の決定的スクリーニング デザインです。プロファイラーとシミュレーション スタディを使用して生成された欠陥モデルを使用して、複数の応答がモデル化されました。次に、加速フェード テストでデバイスの輝度損失が継続的に監視されます。多くの場合、デバイスは故障点に達する前にテストから除外されます。予測される故障時間は、信頼性低下または非線形モデル プラットフォームのいずれかでカスタム非線形モデルを使用することで推定できます。推定された故障時間は、従来のパラメトリック生存時間手法と、一般化回帰プラットフォームの新機能に組み込まれました。最後に、輝度データは可視スペクトル全体で収集され、約 100 の相関応答が得られます。
