통계적 공정 제어는 배치 오류의 위험을 줄여서 재조정 비용이나 전체 배치의 손실을 잠재적으로 줄일 수 있는 기회를 제공합니다.
6시그마는 통계적 확실성을 측정하는 것으로, 프로세스가 사양 한계 내에 있는 정도를 측정합니다. 일반적으로 통계적 프로세스 제어는 정규 분포를 사용하여 실현됩니다. 하지만 정규 분포가 프로세스 데이터를 설명하지 못한다면 어떨까요?
이 기고문은 SEMI C64 Ship to control 알고리즘의 적용, 비정규 분포 프로세스 데이터의 사용 및 프로세스 데이터의 비대칭성 효과, 계산된 제어 한계에 대한 사용 가능한 측정 수에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 C64 알고리즘을 실제 데이터에 적용한 경험도 보고합니다. 저자는 JSL에서의 구현과 JMP에서의 통합에 대한 통찰력을 제공하고 실제 프로세스에 대한 적용 가능성에 대한 추정치를 제공합니다.
