통계 프로세스 제어는 배치 오류의 위험을 줄여 잠재적으로 재조정 비용 또는 전체 배치 손실을 줄입니다.
식스 시그마 (Six Sigma)는 프로세스를 확장하는 통계적 확실성을 측정하는 기준으로, 제한값 내에서 이루어집니다. 일반적으로 통계 프로세스 제어는 정규 분포를 사용하여 실현됩니다. 그러나 정규 분포가 공정 데이터를 기술하지 않는다면 어떻게 될까?
이 공헌은 제어 알고리즘에 대한 SEMI C64 Ship의 적용, 비정규 분산 공정 데이터 사용 및 공정 데이터의 왜곡 효과에 대한 통찰력뿐만 아니라 계산 된 제어 한계에 대해 사용 가능한 측정 값의 수를 제공합니다. 또한 C64 알고리즘을 실생활 데이터에 적용한 경험을보고합니다. 저자는 JSL의 구현 및 JMP의 통합에 대한 통찰력을 제공하고 실제 프로세스의 적용 가능성에 대한 예측을 제공합니다.
