許多年前，我們將Presummarized控製圖添加到 JMP 第5版應半導體行業人士的要求。雖然有許多類型的Presummarized控製圖，但其中最常見的是名為“Groups on Group Means”的圖表，它將子組平均值繪製成XBar圖表，但使用sigma的每個連續平均值之間的整體移動範圍在計算限制時。
典型的晶圓製造工藝涉及多個步驟，其中許多步驟採用嵌套的分裂圖結構。例如，晶片（如上所示）通常從圓柱形矽錠切片。然後，在將晶片切割成單獨的管芯片之前，將幾個工藝應用於晶片，這成為集成電路。由此可以看出，如果在原始圓柱體中發生雜質，則會影響從該圓柱體切割的所有晶片，並且隨後從與該圓柱體相關聯的每個晶片切割出所有單獨的電路。但是，如果在一個晶圓上的層中發生錯誤，雖然它會影響來自該特定晶圓的每個產生的電路，但我們不希望它影響任何其他晶圓或從這些晶圓切割的晶圓。在可以在不同粒度級別上看到效果的環境中，例如在半導體製造過程中，Presummarize或三向圖表可能非常有用。
使用JMP中的舊控製圖平台，我們可以將運行XBar / R圖表組合的結果與相同數據上的Presummarize控製圖組進行比較。在每個圖表中繪製相同的子組平均點，並且每個圖表具有相同的平均值。雖然為兩個圖表選擇了測試1，但我們看到控制點僅出現在XBar圖表中，因為用於計算限制的sigma對於每個圖表（範圍與移動範圍）不同。用於XBar圖表的sigma基於平均範圍內對於每個晶圓子組，而Individual on Group Means忽略每個晶圓/批次子組合的變化，僅查看移動範圍之間每個晶圓/批次子組。
在圖1中，我只顯示輸出上的第一個圖表，可能稱為“位置”圖表。通常顯示的第二個圖表或“分散”圖表是用於計算位置圖的西格瑪的關聯圖表（範圍或移動範圍）。
通過對方差進行分區以實際查看所有變化源，可以同時發現高噪聲區域並應用適當寬度的限制。以前，在JMP中執行此操作的唯一方法是運行兩種類型的控製圖 - 來自XBar / R圖表的R圖表和Presummarize圖表 - 或者編寫一個運行它們的腳本，然後將它們連接在一起。
在JMP 10中，我們為您添加了一個選項。這是如何做：
從JMP 10中的示例數據文件中打開半導體Capability.jmp選擇Analyze-> Quality and Process-> Control Chart Builder將NPN6拖到Y放置區將lot_id拖動到X drop區域，然後將lot_id上方的晶圓拖到lot_id內的嵌套晶圓上右鍵單擊圖形，然後選擇“添加色散圖”
默認情況下，控製圖生成器將在XBar和R圖表之間的均值圖表上插入移動範圍，以顯示批次內的晶圓之間的差異。此外，它會更改位置圖表上的限制以使用移動範圍，從而將其更改為Presummarized，Individual on Group Means圖表。
現在，JMP中預先設定的三向控製圖是內置且易於使用的。讓我知道你對他們的看法。
安妮達德利贊吉中寫道：
感謝您的建議，並分享您的一些挑戰。你寫博客嗎？如果是這樣，我認為您應該考慮在博客文章中更詳細地討論這些內容。我相信很多讀者會發現您的經驗和任何可以提供幫助的JSL技巧。
邁克克萊頓中寫道：
在半導體行業，我們使用歐洲方法進行能力評估和控製圖表，Camline SPACE產品（Lineworks是他們的另一個名字）來自德國。
該系統有許多LIMITS方法的選擇，並且在給定基本方差分量，嵌套和缺乏獨立性問題的情況下，RULES的許多選擇更加穩健。
我們有subgoups僅用於診斷目的（例如，每個晶圓上3到9個位置），不用於設置圖表限制......因為它們是高度相關的，除非有少數因腔室調節而變形或徑向分佈變化。
我們沒有隨機抽樣...但是為每個批次和有時每個晶圓繪製，因為它是為包含和機器故障檢測而使用的，而不是簡單的調整....但我們還提取用於聲明的基於傳感器的數據該工具沒問題，然後允許趨勢圖從計量數據（例如EWMA）到CORRECT配方設置（自適應過程控制）。
這個MIX是問題，JMP僅用於規劃和檢查（離線模式）這些實時工具。另一個例子，另一個行業，是使用Umetrics進行多變量模式的實時監控（煉油廠，造紙廠，任何連續過程工業）。JMP再次離線用於計劃，檢查，DOE等，而不是用於過程控制目的。
因此JMP中的圖表實用程序可以添加一些ROBUST規則（M點的N> 2 sigma，中心線一側的M點中的N，等等而不是Shewhart或Nelson數。
例如，可以通過原始數據分佈的百分位來設置限制，而不是sigma倍數。使用穩健統計數據的經濟限制。我們已經與很多人討論過這些問題，這也是Camline有這麼多選擇的原因......多年來他們不得不將英飛凌作為其第一個合作夥伴（歐洲，汽車芯片），然後是其他合作夥伴。
它基於Q-DAS汽車供應鏈質量軟件工具，仍然存在，但必須為芯片製造商高度定制。
其他問題是WAFER MAPS ..我們使用晶圓等高線圖繪製BIT數據（好與壞）以及PARAMETER數據，實際值，實際輪廓。並且對於BIN失敗編號（在每個芯片站點使用失敗的bin代碼作為標籤）。我們經常使用STACKED地圖，使用中位數（英國可以選擇統計類型）來獲取許多晶圓和批次的參數數據，以顯示慢性空間模式。
另一個問題是，如何從spec文件中加載SPEC LIMITS（不是控制限制）到COLUMN PROPERTIES（嘗試在許多教程和書籍以及用戶組實體中搜索），以便能夠跨200或者運行200或者更多的測試參數，PLOTS可以像分佈圖中那樣顯示限制（例如，圖形生成器，以及X標稱的擬合數字）。現在我們編寫自定義腳本來為每個平台和每個版本的JMP執行此操作。
