Phil Zarrow : Robert, la norme industrielle pour la caractérisation des processus est Cpk, et parfois Cpu ; le Dr Lasky en a parlé en ce qui concerne les processus d'assemblage. En ce qui concerne les matériaux, il arrive qu'une distribution normale ne soit pas respectée. Que faisons-nous ?
Robert Ploessl : Excellente question. Les ingénieurs des procédés adorent le Cpk, car il s'agit d'un chiffre unique qui englobe la capacité du procédé. Cependant, lorsqu'il s'agit de matériaux, et en particulier d'impuretés dans ces matériaux, il faut être conscient de deux choses : le matériau, le composé, que nous fabriquons n'est pas fabriqué pour atteindre un certain niveau d'impureté. Le matériau, le composé, que nous fabriquons n'est pas fabriqué pour atteindre un certain niveau d'impureté. L'impureté n'est pas vraiment une spécification de performance du produit que nous essayons de fabriquer. Une impureté est, bien sûr, quelque chose dont on essaie de se débarrasser.
Phil Zarrow : C'est vrai.
Robert Ploessl : Il n'y a pas de niveau inférieur qui soit le meilleur. Vous voulez contrôler le niveau supérieur, ce qui explique la partie "u", de la partie Cpu.
Phil Zarrow : C'est vrai.
Robert Ploessl : En outre, la distribution des impuretés n'est généralement pas normale. Elle est généralement biaisée vers le haut de l'échelle. En outre, il se passe quelque chose à l'extrémité gauche de votre ensemble de données, parce que vous avez affaire à des technologies de détection qui ont toujours une limite de détection. Une limite de détection introduit alors ce que les statisticiens appellent une "censure des données", de sorte que vous avez affaire à des données censurées à gauche.
Vous disposez d'un ensemble de données qui, par exemple, indique que nous avons mesuré une impureté telle que le fer. Notre limite de détection est inférieure à 1 ppm. Votre chaîne de production produit un lot après l'autre, et dans certains d'entre eux, vous mesurerez moins de 1ppm, parce que c'est la limite de détection.
Phil Zarrow : C'est vrai.
Robert Ploessl : Si vous réfléchissez ensuite à la distribution de votre ensemble de données, cette censure à gauche donnera à la distribution un aspect résolument non normal. Vous aurez cette grande barre à l'extrémité gauche, et vous aurez une sorte de distribution au-dessus. Vous ne pouvez pas vous contenter de calculer une moyenne et un écart type et de les introduire dans la formule Cpk ou Cpu, et vous attendre à ce que cette valeur ait un sens.
Parfois, nous devons informer les clients des effets de cette distribution sur cette valeur. Parfois, bien sûr, nous traitons avec des clients qui ont d'excellents ingénieurs de procédés bien formés à ces problèmes.
Phil Zarrow : C'est vrai.
Robert Ploessl : Nous sommes tout à fait disposés à collaborer avec nos clients pour travailler sur l'ensemble des données et définir des indicateurs de capacité de processus raisonnables. Bien entendu, ces indicateurs dépendent toujours des spécifications du client. Il n'y a pas de "taille unique". C'est la voix du client qui se fait entendre, et elle est mise en correspondance avec la voix de notre processus ; et, bien sûr, elles doivent fonctionner ensemble.
Phil Zarrow : Oui, et comme vous l'avez dit, cela pourrait poser un véritable dilemme au client. Comment leur recommanderiez-vous de procéder ?
Robert Ploessl : Le dialogue et la conversation. Nous aimons que les clients nous contactent pour nous parler de ces questions spécifiques. Il est toujours préférable d'entamer la conversation en personne sur ces questions. Les clients sont toujours invités à nous contacter par courrier électronique ou à m'appeler. Bien entendu, notre site web, www.indium.com, contient un trésor de données et d'articles sur les questions de contrôle des processus, rédigés par le Dr Ron Lasky. J'invite tout le monde à lire les très nombreux articles qu'il a écrits sur ces questions et à mieux comprendre la capacité des processus.
Phil Zarrow : Robert, merci beaucoup.
Robert Ploessl : De rien.
Phil Zarrow : C'est un plaisir.
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