JMP スクリプトを使用して非正規分布プロセスデータの管理限界を計算するための SEMI C64 アルゴリズムの適用統計的プロセス制御により、バッチ障害のリスクを軽減する機会が得られ、その結果、再調整コストやバッチ全体の損失が削減される可能性があります。
シックス シグマは、プロセスが仕様の限界内にどの程度収まっているかという統計的確実性を測る尺度です。通常、統計的プロセス制御は正規分布を使用して実現されます。しかし、正規分布がプロセス データを説明できない場合はどうなるでしょうか。
この投稿では、SEMI C64 Ship to Control アルゴリズムのアプリケーション、非正規分布プロセス データの使用、プロセス データの歪度の影響、および計算された制御限界に対する利用可能な測定値の数について洞察を提供します。また、C64 アルゴリズムを実際のデータに適用した経験も報告します。著者は、JSL での実装と JMP での統合について洞察し、実際のプロセスへの適用可能性を推定します。
