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Enregistrement W2141557867 · doi:10.5897/sre.9000445

Electrostatic discharge (ESD) improvement to reduce customer complaint

2010· article· en· W2141557867 sur OpenAlexaboutno aff
Muhd Ambri Rahman, Faieza Abdul Aziz

Notice bibliographique

RevueUniversiti Putra Malaysia Institutional Repository (Universiti Putra Malaysia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplaintElectrostatic dischargeAutomotive industryReputationCustomer satisfactionProduct (mathematics)Quarter (Canadian coin)Automotive engineeringEngineeringBusinessElectrical engineeringMarketingVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrostatic discharge (ESD) / electrical over stress (EOS) factors cannot be avoided when an organization running daily manufacturing activity. ESD problems are increasing in the electronics industry because of the trends toward higher speed and smaller device sizes which normally these devices are easy to be damaged by ESD. One of the manufacturing company in Malaysia which produces car radio is also facing the same problem. The failure trend related to ESD is become an alarming condition at 0 km (the product still at automotive customer assembly - 0 mileages which the vehicle is not yet sell to end user). In this study, the problem related to ESD and improvement to reduce the failure were conducted. These includes improvements in ESD protection and control which minimize yield losses and 0 km failures, and maintain the company reputation as a supplier of high-quality and reliable products. Findings from this study showed that virtually all materials, even conductors, can be triboelectrically charges. The level of charge is affected by material, speed of contact, separation and humidity. Electrostatic discharge can occur throughout the manufacturing test, handling and operational process. The improvement activity consist of two phases which is 3rd quarter 2009 (July – September) and 4th quarter 2009 (October – November). This followed by the continuous improvement activity take place on the 1st quarter 2010 (January – March). With this improvement, failure trend at customer related to ESD showed a reducing pattern.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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