Autore
Pradipta Kumar Das, ingegnere di sviluppo dei processi, Medtronic
Questo documento discute l'applicazione degli strumenti disponibili in JMP per pianificare, eseguire e analizzare una caratterizzazione di processo combinata di due processi consecutivi. La conoscenza storica e le ipotesi di effetti tra processi a monte e a valle sono state utilizzate nella pianificazione sperimentale, nell'esecuzione e nell'analisi dei dati. Cinque fattori sperimentali studiati includevano un fattore difficile da modificare (F1) e altri quattro fattori (da F2 a F5) nei processi studiati. È stato selezionato un design sperimentale personalizzato a split-plot con un modello di interazione a tre fattori quadratico, effetto principale, allo scopo di eseguire un'analisi di propagazione degli errori nei passaggi di processo A, B e C. La varianza di previsione, la frazione dello spazio di progettazione e l'analisi della potenza hanno prodotto un DOE costituito da 12 esecuzioni uniche di combinazioni F2-F5 per ciascuno dei cinque grafici F1 interi, per un totale di 60 esecuzioni sperimentali. Sono state analizzate otto risposte nei processi B e C. L'analisi dei dati ha incluso l'utilizzo di Graph Builder, Distribution Analysis e Fit Y by X per verificare l'integrità dei dati. Quindi è stato utilizzato Fit Model con riduzione iterativa dei termini per creare i modelli. L'ottimizzazione dei tassi di difetto è stata eseguita con gli strumenti profiler e simulator. Infine, la variazione intra e inter-run è stata valutata utilizzando i grafici residual by row.
