Auteur
Pradipta Kumar Das, ingénieur en développement de procédés, Medtronic
Cet article présente l'application des outils disponibles dans JMP pour planifier, exécuter et analyser une caractérisation combinée de deux procédés consécutifs. Les connaissances historiques et les hypothèses sur les effets entre les procédés amont et aval ont été utilisées pour la planification expérimentale, l'exécution et l'analyse des données. Cinq facteurs expérimentaux ont été étudiés, dont un facteur difficile à modifier (F1) et quatre autres facteurs (F2 à F5) pour les procédés étudiés. Un plan d'expérience personnalisé en parcelles divisées, avec un modèle d'interaction quadratique à trois facteurs et à effet principal, a été sélectionné afin de réaliser une analyse de propagation des erreurs entre les étapes A, B et C du procédé. La variance de prédiction, la fraction de l'espace de conception et l'analyse de puissance ont donné lieu à un plan d'expériences composé de 12 exécutions uniques de combinaisons F2-F5 pour chacun des cinq tracés F1 entiers, pour un total de 60 exécutions expérimentales. Huit réponses pour les procédés B et C ont été analysées. L'analyse des données a utilisé Graph Builder, Distribution Analysis et Fit Y by X pour vérifier l'intégrité des données. Un modèle d'ajustement avec réduction itérative des termes a ensuite été utilisé pour créer les modèles. L'optimisation des taux de défauts a été réalisée à l'aide des outils de profilage et de simulation. Enfin, les variations intra- et inter-séries ont été évaluées à l'aide des tracés résiduels par ligne.
