Le contrôle statistique du processus permet de réduire le risque de défauts de lot et donc potentiellement de réduire les coûts de reconditionnement ou la perte d’un lot entier.
Six Sigma est une mesure de la certitude statistique, à laquelle s'étend le processus, dans les limites de la spécification. Généralement, le contrôle statistique du processus est réalisé à l'aide d'une distribution normale. Mais que se passe-t-il si une distribution normale ne décrit pas les données de processus?
Cette contribution donnera un aperçu des applications de l'algorithme SEMI C64 Ship to Control, de l'utilisation de données de processus distribuées non normales et des effets de l'asymétrie des données de processus, ainsi que du nombre de mesures disponibles sur les limites de contrôle calculées. Il rapportera également des expériences d'application de l'algorithme C64 à des données réelles. Les auteurs donneront un aperçu de la mise en œuvre dans JSL ainsi que de l'intégration dans JMP et donneront une estimation de l'applicabilité pour des processus réels.
