案例1:异常根因分析
本示例基于两个虚拟数据集 Yield.csv 和 Process Info.csv 来简单演示 JMP 在半导体制造异常根因分析中的一些典型应用,分析的目标是快速探索导致低良率晶圆(Yield < 87.5%)的共性根因?
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我们为您精心准备了一个 JMP试用插件,内含基于 JMP 的典型数据分析场景演示工作流,双击后一路下一步即可安装,其使用也非常简单,您可以参考插件内自带的使用说明文档,也可以参考视频说明。基于此简易 add-in,您可以快速概览 JMP 在半导体制造业异常根因分析中的典型应用,从全局到个体的差异化过程能力分析,以及 JMP 交互式统计分析的产品特色。
本示例基于两个虚拟数据集 Yield.csv 和 Process Info.csv 来简单演示 JMP 在半导体制造异常根因分析中的一些典型应用,分析的目标是快速探索导致低良率晶圆(Yield < 87.5%)的共性根因?
本示例基于一个包含 50 个关键质量特性(CTQ)的虚拟监控数据集 CTQs Capability.csv 及其规格限定义文档 CTQs Spec_高型.csv 来简单演示 JMP 从全局到个体的多平台过程能力分析流程。
在该演示工作流中,您将了解各关键质量特性不同规格限的批量加载过程,JMP 对于单监控对象、多监控对象以及非正态监控对象的灵活处理,以及动态交互的差异化报表。
两个演示工作流均基于 JMP 用于记录数据分析步骤的“工作流生成器(Workflow Builder)”工具创建,这也是 JMP 分享洞察的 一种方式,其使用方法极其简单,您可以参考以下图示的主要功能说明,也可以参考网页顶部的 配套短视频演示效果,就像使用其他媒体播放器一样使用他们。此处仅以“异 常根因分析演示工作流”为例,其他工作流使用方式均相同。
您既可以结合注释信息,解读各过程步骤意图和输出报表结果,也可以借助 JMP 丰富强大的功能在 同等数据源上继续开放式探索。
最后,如您有任何使用需求和建议,欢迎随时联系我们,祝您试用旅程开心愉快!
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