Die statistische Prozesskontrolle bietet die Möglichkeit, das Risiko von Batchfehlern zu reduzieren und somit möglicherweise die Rekonditionierungskosten oder den Verlust einer ganzen Charge zu reduzieren.
Six Sigma ist ein Maß für die statistische Sicherheit, zu der der Prozess innerhalb der Spezifikationsgrenzen steht. Üblicherweise wird die statistische Prozesskontrolle in einer Normalverteilung durchgeführt. Was aber, wenn eine Normalverteilung die Prozessdaten nicht beschreibt?
Dieser Beitrag gibt Einblick in die Anwendungen des SEMI C64 Ship zur Steuerung des Algorithmus, die Verwendung für nicht normal verteilte Prozessdaten und die Auswirkungen der Schiefe der Prozessdaten sowie die Anzahl verfügbarer Messungen auf die berechneten Kontrollgrenzen. Es wird auch über Erfahrungen berichten, die den C64-Algorithmus auf reale Daten anwenden. Die Autoren geben Einblick in die Implementierung in JSL sowie in die Integration in JMP und geben eine Einschätzung der Anwendbarkeit für reale Prozesse.
