Six Sigma 품질 관리
- 지속적인 개선을 위한
쉬운 솔루션

소개

Six Sigma는 비즈니스 프로세스와 생산 품질을 개선하는 기본 방법론입니다. Six Sigma의 목표는 결함을 백만 개 중 3.4개 이하로 제어하는 것입니다. 본 기사에서는 반도체 제조 공정 데이터를 통해 운영자가 더 효율적이고 효과적인 데이터 생성을 할 수 있도록 돕는 쉬운 통계 방법과 도구를 소개합니다.

우리는 IT 부담 없이, 기술적 또는 수학적 배경 지식이 없는 사용자가 품질 개선을 위한 데이터 기반의 적시 통계적 접근을 쉽게 이용할 수 있도록 설계된 솔루션을 제공합니다. 사용자가 데이터를 이해하고 다양한 차트와 조직된 출력을 통해 전문 데이터 과학자처럼 시각화할 수 있도록 돕습니다.

최적의 제조 공정을 통해 합리적인 비용으로 품질을 극대화하세요. 이는 비즈니스 시장에서 성공적인 적응과 차세대 제조 진화를 달성할 수 있는 최상의 솔루션입니다.

우리 제조 고객들이 주로 사용하는 도구와 기법은 다음과 같습니다:

히스토그램
파레토 차트
제어 차트
클러스터링 데이터

반도체 제조 품질 관리

데이터의 기술 통계

간단한 스택 차트

히스토그램

히스토그램은 수치 값을 그룹화된 값으로 만들고 이를 사용하여 차트를 생성하는 방법입니다. 예를 들어, 제품의 단가를 그룹화하려면 Low, Medium, High, Extra High와 같은 다른 레이블로 그룹화하거나, 10 미만, 11~20, 21~30, 31~40, 40 이상과 같은 범위로 값을 나눌 수 있습니다.

그런 다음 각 범위 그룹에서 얼마나 많은 제품 또는 판매가 분포되어 있는지 알 수 있습니다.

파레토 차트

파레토 차트는 막대와 선 그래프가 결합된 차트 유형으로, 개별 값은 내림차순으로 막대로 나타내며, 누적 합계는 선으로 나타냅니다. — Wikipedia

제어 차트

제어 차트는 Shewhart 차트(Walter A. Shewhart 이름을 따서) 또는 프로세스 행동 차트라고도 하며, 제조 또는 비즈니스 프로세스가 제어 상태에 있는지 여부를 판별하는 데 사용되는 통계적 프로세스 제어 도구입니다. 제어 차트는 통계적 프로세스 모니터링(SPM)을 위한 그래픽 장치로 보는 것이 더 적합합니다. — Wikipedia

클러스터링 차트

추가 정보

자연어 처리(NLP) 기반의 비즈니스 자동화 외에도 관심이 있을 수 있는 훌륭한 기능들이 있습니다:

사용자 정의 피벗 보고서 및 데이터 시각화, 프로그래밍 없이 쉽게 사용 가능.
Apache ECharts와 통합된 대시보드 빌딩을 통한 데이터 드릴링.
AdHoc 쿼리 생성을 위한 데이터베이스 ER 다이어그램.
보고서 및 R 통계 엔진을 위한 Python Jupyter 노트북 통합.
IBM SAS와 호환되는 통계 공식 지원.
자연어 처리(NLP) 기반 로봇 비즈니스 자동화.
웹 표준 지원 및 개발자와 비즈니스 최종 사용자를 위한 간단하면서도 강력한 UX 제공.
Salesforce와 클라우드 데이터 통합.
Oracle Discoverer 마이그레이션을 통한 비즈니스 영역 및 워크북의 새로운 기능과의 원활한 매핑.
Oracle Netsuite, SAP, Oracle ERP를 포함한 클라우드 기반 재무 보고서 서비스.
Markov 결정 처리 기반의 기계 학습 및 의사 결정 트리.

자세한 정보는 amplixbi.com을 방문해 주세요. 데모를 요청하세요.

귀하의 고급 비즈니스 환경을 위한 문을 열어보세요. 곧 귀하의 소식을 기다리고 있습니다.

감사합니다!

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