在高風險製造領域，製程能力分析需要嚴謹性和一致性——然而，非常態資料、測量雜訊、製程不穩定以及統計專業知識的參差不齊常常會阻礙分析的執行。本次演講將介紹一套全自動的JMP流程能力工作流程與記分卡方法，旨在系統性地消除這些障礙。
我們利用 JMP 19 工作流程建構器，將 20 個分析平台整合到一個統一的系統中，最大限度地減少了人為錯誤，並降低了統計背景有限的使用者的使用門檻。我們展示了這種系統化方法如何解決以下四個關鍵問題：
- 分佈智能：透過自動擬合優度、最佳曲線擬合和容差區間分析來處理非常態資料。
- 計量整合：量化量具 R&R 精確度對報告能力的隱性影響。
- 穩定性驗證：整合控製圖產生器，以確保在指數計算之前過程的平穩性。
- 經濟模擬：利用模擬功能計算流程改善的投資報酬率。
本次會議的亮點之一是我們富有創意的模擬研究。我們提出了一種方法，透過比較測量雜訊（P/T 比值）與真實製程偏移（Pp/Cp），來量化改進程度。此方法使管理層能夠基於數據做出決策，決定是投資於更先進的計量技術還是基礎工藝工程，並透過此投資回報率模擬框架來確定改進投資的優先順序。
與會者將獲得我們分組腳本和工作流程包的藍圖，這是一個經過驗證的框架，它改變了半導體環境中的持續改進策略，為大規模能力分析建立了一個可重複、可辯護的標準。
