Autor
Pradipta Kumar Das, ingeniero de desarrollo de procesos, Medtronic
Este documento discute la aplicación de las herramientas disponibles en JMP para planificar, ejecutar y analizar una caracterización combinada de dos procesos consecutivos. El conocimiento histórico y las suposiciones de los efectos entre los procesos aguas arriba y aguas abajo se utilizaron en la planificación, ejecución y análisis de datos experimentales. Cinco factores experimentales estudiados incluyeron un factor difícil de cambiar (F1) y otros cuatro factores (F2 a F5) en los procesos estudiados. Se seleccionó un diseño experimental personalizado de parcela dividida con un modelo de interacción cuadrático de tres factores y efectos principales con el propósito de realizar un análisis de propagación de errores en los pasos del proceso A, B y C. La varianza de predicción, la fracción del espacio de diseño y el análisis de potencia dieron como resultado un DOE que consta de 12 ejecuciones únicas de combinaciones F2-F5 para cada una de las cinco parcelas F1 completas, para un total de 60 ejecuciones experimentales. Se analizaron ocho respuestas en los procesos B y C. El análisis de datos incluyó el uso de Graph Builder, Distribution Analysis y Fit Y by X para verificar la integridad de los datos. Luego, se utilizó Fit Model con reducción iterativa de términos para crear los modelos. La optimización de las tasas de defectos se realizó con las herramientas de perfilado y simulación. Finalmente, se evaluó la variación intra y entre ejecuciones mediante gráficos de residuos por fila.
