本文選題：六西格瑪　切入點：DMAIC　出處：《天津大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：本文的研究背景是飛思卡爾半導(dǎo)體從摩托羅拉剝離出來之后,急需尋找一種可以在終測階段改善良品率的系統(tǒng)性方法。本論文的主要內(nèi)容是首先從六西格瑪在飛思卡爾半導(dǎo)體本企業(yè)內(nèi)部的推行開始,引出終測良品率改善方面的探討。然后圍繞微控制器產(chǎn)品在飛思卡爾天津工廠運用DMAIC方法改善終測良品率方面的特征和必要性方面論述。DMAIC分為定義階段、測量階段、分析階段、改善階段和控制階段。其中定義階段主要定義了團隊組織架構(gòu),研究范圍以及收益評估指標(biāo)。并運用流程圖,柏拉圖和二八法則等識別出了影響良品率改善的重要因素。接著在測量階段,主要評估了當(dāng)前的制程能力水平即長期過程能力指數(shù)和當(dāng)前所研究產(chǎn)品的百萬分之缺陷率。從而為下一階段提供了可供水平對比的基準(zhǔn)。分析階段中主要運用了魚骨圖,潛在失效模式及結(jié)果分析,獨立性檢驗,正態(tài)性檢驗,方差假設(shè)檢驗,均值的假設(shè)檢驗和非參數(shù)檢驗。此外,還運用了方差分析進行了多變異源分析。改善階段主要運用了全因子實驗設(shè)計法進行了因子的優(yōu)化,并用比例假設(shè)檢驗進行了驗證,重新進行了潛在失效模式及結(jié)果分析,確定了執(zhí)行計劃�？刂齐A段中重新進行了過程能力分析,運用了控制圖進行監(jiān)控并把改善文件化以便鞏固改善成果,以及和初始目標(biāo)對比以確定改善收益。最后六西格瑪方法針對終測良品率改善所面臨的困境,從大數(shù)據(jù)角度進行構(gòu)想建議,以促進終測良品率改善手段能夠更加發(fā)展。
[Abstract]:The background of this paper is that after Freescale semiconductor is stripped from Motorola, it is urgent to find a systematic method to improve the yield of good products in the final phase.The main content of this thesis is to begin with the implementation of six Sigma in Freescale Semiconductor Enterprise and to discuss the improvement of final quality rate.Based on the characteristics and necessity of using DMAIC method to improve the final product rate in Freescale Tianjin factory, the paper discusses that DMAIC can be divided into three stages: definition stage, measurement stage, analysis stage, improvement stage and control stage.The definition stage mainly defines the organizational structure of the team, the scope of research and income evaluation indicators.Using flowchart, Plato and the law of 28 to identify the important factors affecting the improvement of the rate of good products.Then, in the measurement stage, the current process capability level, that is, the long-term process capability index (LPI), and the percentage of defects in the current products are evaluated.This provides a baseline for the next stage of the level comparison.In the analysis stage, fish bone map, potential failure mode and result analysis, independence test, normality test, variance hypothesis test, mean hypothesis test and nonparametric test are mainly used.In addition, the analysis of variance was used to analyze the multiple sources of variation.In the improvement stage, the factors are optimized by using the full-factor experimental design method, and verified by the proportion hypothesis test. The potential failure mode and the result analysis are redone, and the execution plan is determined.Process capability analysis was reperformed during the control phase, control charts were used to monitor and document improvements to consolidate improvements, and improvements were compared to initial targets to determine improvement benefits.Finally, six Sigma method is proposed from big data's point of view in order to promote the improvement of the final good product rate in view of the difficulties faced by the improvement of the final good product rate.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F273.2;F416.63

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本文編號：1701919