Molti anni fa abbiamo aggiunto i grafici di controllo presunti JMP versione 5 su richiesta di persone nel settore dei semiconduttori. Mentre ci sono molti tipi di grafici di controllo presunti, uno dei più comuni è il grafico chiamato "Individui sui mezzi di gruppo", che traccia la media del sottogruppo proprio come un grafico XBar, ma utilizza l'intervallo di movimento complessivo tra ciascuna media consecutiva per sigma quando si calcolano i limiti.
Il tipico processo di produzione di wafer comprende più passaggi, molti dei quali sono in una struttura a trama divisa e nidificata. Ad esempio, un wafer (nella foto sopra) è tipicamente tagliato da un lingotto cilindrico di silicio. Quindi diversi processi vengono applicati al wafer prima di essere suddivisi in pezzi singoli, che diventano il circuito integrato. Da ciò, possiamo vedere che se si verifica un'impurità nel cilindro originale, ciò influirebbe su tutti i wafer tagliati da quel cilindro, e successivamente su tutti i singoli circuiti tagliati da ciascuno dei wafer associati a quel cilindro. Tuttavia, se si verifica un errore in uno strato su un wafer, mentre ciò influirebbe su ciascun circuito risultante proveniente da quel particolare wafer, non ci aspetteremmo che esso influenzi altri wafer o fustellati da tali wafer. In ambienti in cui gli effetti possono essere visti su vari livelli di granularità, come nel processo di fabbricazione dei semiconduttori, un grafico Presummarize o a tre vie può essere abbastanza utile.
Utilizzando la vecchia piattaforma del grafico di controllo in JMP, possiamo confrontare i risultati dell'esecuzione di una combinazione di grafici XBar / R in un gruppo Presummarize di grafici di controllo sugli stessi dati. Gli stessi punti medi dello stesso sottogruppo sono tracciati in ciascun grafico e ogni grafico ha la stessa media. Mentre il Test 1 è selezionato per entrambi i grafici, vediamo fuori dai punti di controllo che compaiono solo nel grafico XBar perché il sigma usato per calcolare i limiti è diverso per ogni grafico (range rispetto all'intervallo mobile). Il sigma utilizzato per il grafico XBar si basa sull'intervallo medio entro per ogni sottogruppo di wafer, mentre Individual su Group Means ignora la variazione su ogni combinazione di sottogruppi wafer / lotto e guarda solo all'intervallo mobile fra ogni sottogruppo wafer / lotto.
Nella Figura 1, mostro solo il primo grafico sull'output, quello che potrebbe essere definito il grafico "Posizione". Il secondo grafico visualizzato in genere, o grafico "Dispersione", è il grafico associato (intervallo o intervallo mobile) utilizzato per calcolare il sigma per il grafico posizione.
Partizionare la varianza per vedere effettivamente tutte le fonti di variazione consente di individuare aree ad alto rumore e applicare limiti di larghezza appropriata. In precedenza, l'unico modo per farlo in JMP era eseguire due tipi di grafici di controllo: il grafico R dai grafici XBar / R e i grafici Presummarize, oppure scrivere uno script che li eseguiva entrambi e quindi concatenarli insieme.
In JMP 10, abbiamo aggiunto un'opzione per farlo per te. Ecco come:
Open Semiconductor Capability.jmp dai file di dati di esempio in JMP 10Scegli Analizza-> Qualità e processo-> Gestore di schemi di controlloTrascina NPN6 nella zona di rilascio Y.Trascina lot_id nella zona di rilascio X, quindi trascina wafer sopra lot_id per annidare wafer all'interno di lot_idFare clic con il tasto destro del mouse sul grafico e selezionare Aggiungi grafico dispersione
Per impostazione predefinita, il Generatore di grafici di controllo inserisce un intervallo mobile nel grafico Means tra i grafici XBar e R per mostrare la variazione tra i wafer all'interno del lotto. Inoltre, modifica i limiti del diagramma di posizione per utilizzare l'intervallo di spostamento, cambiandolo quindi alla tabella Presummarized, Individual on Group Means.
Ora, i grafici di controllo a tre vie presunti in JMP sono integrati e facili da usare. Fammi sapere cosa pensi di loro.
Annie Dudley Zangi ha scritto:
Grazie per i suggerimenti e per condividere alcune delle tue sfide. Scrivi un blog? Se è così, penso che dovresti considerare di discuterne in modo più dettagliato in un post sul blog. Credo che molti lettori possano trovare utile la tua esperienza e i suggerimenti JSL che potresti dare.
Mike Clayton ha scritto:
Nell'industria dei semiconduttori, abbiamo utilizzato un approccio europeo alla valutazione delle capacità e al controllo dei grafici, prodotto Camline SPACE (Lineworks è un altro dei loro nomi) dalla Germania.
Quel sistema ha molte scelte di metodi LIMITS, e molte scelte di REGOLE che sono più robuste date le sottostanti componenti di varianza, nidificazione e mancanza di problemi di indipendenza.
Abbiamo sottogruppi che sono solo per scopi diagnostici (da 3 a 9 siti su ciascun wafer, per esempio) non per impostare i limiti del grafico ... poiché sono altamente correlati A MENO alcuni sono deformati o cambiamenti di distribuzione radiale dovuti al condizionamento della camera.
Non abbiamo campionamenti casuali ... ma tracciamo ogni lotto e ogni volta che viene utilizzato per il CONTAINMENT e la RILEVAZIONE GUASTO della macchina, non per la semplice regolazione .... e tuttavia, inoltre, utilizziamo i dati basati su sensori che vengono utilizzati per dichiarare questo strumento è OK e quindi consente al grafico di tendenza dai dati metrologici (ad esempio EWMA) di CORREGGERE le impostazioni della ricetta (controllo adattativo del processo).
Questo MIX è il problema e JMP viene utilizzato solo per Pianificare e Controllare (modalità offline) questi strumenti in tempo reale. Un altro esempio, un altro settore, è l'uso di Umetrics per il monitoraggio in tempo reale in modalità mulitvariata (raffinerie di petrolio, cartiere, qualsiasi industria di processo continua. E JMP viene nuovamente utilizzato offline per pianificazione, controllo, DOE ecc., Non per scopi di controllo del processo.
Quindi l'utilità di creazione di grafici in JMP potrebbe aggiungere alcune regole ROBUST (N di punto M> 2 sigma, N di punti M su un lato della linea centrale, ecc. Invece dei numeri di Shewhart o Nelson.
E i limiti potrebbero essere impostati dai percentili della distribuzione dei dati non elaborati, ad esempio, piuttosto che da un multiplo sigma. Limiti economici usando statistiche robuste. Abbiamo già discusso di questi problemi con molte persone, ed è per questo che Camline ha così tante opzioni .... hanno dovuto soddisfare Infineon come il suo primo partner (Europa, chip automobilistici), poi altri, per molti anni.
Si basava su Q-DAS, uno strumento software per la qualità della catena di fornitura automobilistica, ancora in circolazione, ma che doveva essere altamente personalizzato per i produttori di chip.
Gli altri problemi sono WAFER MAPS..per i quali utilizziamo grafici di contorno per wafer per dati BIT (buoni contro cattivi) così come dati PARAMETER, valori reali, contorni reali. E anche per i numeri di errore BIN (codice binario fail utilizzato come etichetta in ogni sito di die). E spesso abbiamo mappate STACKED che usano mediane (eng può scegliere il tipo stat) per i dati parametrici su molti wafer e molto per visualizzare schemi spaziali cronici.
Uno degli altri problemi è come caricare LIMITE SPEC (non limiti di controllo) su COLUMN PROPERTIES da un file spec (prova a cercare su quello nei tuoi numerosi tutorial e libri e entità di gruppo utente) in modo che la capacità possa essere eseguita su 200 o più parametri di test e PLOT possono avere limiti mostrati come fanno nei grafici di distribuzione (Graph Builder, ad esempio, e Adatta Y numerici per X nominali). Ora scriviamo script personalizzati per farlo per ogni piattaforma e talvolta ogni versione di JMP.
