使用实际的设备性能数据是一个重要的维护,以确保质量和盈利能力。
今天的设备需要通过成千上万的参数测试之前运往客户。测试工程师面临的关键挑战,除了优化测试他们在设备上运行的数量,如何快速、准确地定义真正的规范限制,应该用于确定设备是“好”。
设备规格范围太宽可能允许“局外人”,偷偷地穿过,导致质量差部分被运送到供应链。相反,设备规范限制定义过于狭窄将降低产品产量和利润。然而,在规范范围太窄,不可能扩大他们如果使用的限制是由产品数据表。使问题更为复杂的是,没有放之四海而皆准的方法通常是在指定规范限制,因为他们可能需要取决于哪种类型的测试正在运行。不仅如此在NPI阶段的产品还在HVM阶段一旦聚集更多的变化,允许测试限制在必要时不断地重新评估和调整。因此,为了减轻任何问题与产量和品质、产品和测试工程师的耗时的任务重新评估设备的性能和手动重新计算限制为每个单独的参数检验产品的生产寿命。
我们需要的是一个更有效的方法快速分析收集到的数据为每个参数测试,然后统计自动计算新的限制每个测试基于过程能力指数,或肌酸磷酸激酶。肌酸磷酸激酶广泛应用于过程改进的努力和措施的比例自然公差之间的中心过程,原预定的上部和下部规范限制根据实际设备数据。
下面的图1显示了一个典型的参数趋势图的一个给定的测试设备上的一个特定的与原规范限制。
图1所示。典型参数数据与原规范
下面的图2显示了类似的参数测试结果但是现在使用更加准确,统计计算上、下自动生成的测试范围。这个示例中所示的限制已经收紧相比原规范限制,从而使局外人设备自动标记和分箱坏的部分。
图2。统计计算规范的限制
工程师也可以共同查看一个或多个测试结果的同时,相应的直方图显示如图3所示。注意,肌酸磷酸激酶也派生,用于统计计算实际的上下测试限制每个每个测试的测试数据之前捕获。这种灵活性的估计基于统计参数测试的规范限制意味着高度有利于工程师,因为它允许他们优化测试规范限制在一个自动的和迅速的方式。
图3。测量测试数据/参数检验
优化测试限制为每一个新产品是一个非常耗时的任务。能够使用实际的设备性能数据快速生成质量测试限制基于统计测量是一个重要的改善效率的产品和测试工程师以及关键保障,确保高品质和最大限度地提高盈利能力。此外,模拟对产量的影响的能力利用以前获取的数据通过不同的值限制为工程师提供了必要的信息和见解时质量和收益之间作出权衡建立他们的限制。
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