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过程控制基本知识

如果实施正确,过程控制方法与工具将帮助达到过程能力、稳定性和可重复性。过程控制是一系列仔细计划和周密设定的事件,当按照计划完成时,典型地将包括以下事项(第5、6、7和9项可能需要采取过程调整):

  1. 定义装配要求、装配过程、过程参数和过程品质计划
  2. 存档装配程序
  3. 培训和发证雇员
  4. 开始限量生产
  5. 收集变量数据
  6. 计算过程能力
  7. 收集特性数据
  8. 开始批量生产
  9. 继续数据收集

所有过程都有变量,统计过程控制(SPC, statistical process control)提供基本的工具,可用于测量和监测过程变量。有两种类型:普通原因和特殊原因。普通原因变量是那些自然地存在于一个稳定的和可重复的过程中。特殊原因变量是那些出现在由于特殊的(可归属的)原因,如没有符合已建立的过程参数,而缺乏能力的过程中。

过程控制必须基于事实。控制图表,简单地说,就是一段时期上分布的柱状图,记录和显示收集的数据。变量数据是以过程为焦点,通过测量特征(feature)来得到,例如,胶点的直径。特性(attribute)数据,也是产品为焦点,代表计数,例如,在一块完成的PCB装配上焊接点缺陷的数量。有六个基本的控制图表:

  • X条形显示平均的一系列测量的变量
  • R显示一系列测量范围的变量
  • C显示缺陷数量的变量
  • U显示每个单位缺陷数量的变量
  • P显示断裂缺陷的变量
  • Np显示有缺陷的单位数量的变量

控制图包含控制和规格极限。控制极限,也叫做上(UCL)和下(LCL)控制极限,是变量的边界。它们是基于实际的过程表现。规格极限是工程利用的外部边界,也有上(USL)和下(LSL)极限。当数据在控制极限内并形成随机形态时,过程是稳定的和可重复的。需要观察的事件包括失控点和三个统计模式:运行(runs)、周期(cycles)和趋势(trends)。

高级SPC使用者也可计算过程能力指数,通常叫做Cp和Cpk。过程能力(Cp)将一个过程的柱状图与规格极限比较,而改正的过程能力(Cpk)是用来处理Cp内在的几个不足点。1.0的Cp表示过程能力还可以,但最少1.33的Cp才是所希望的。

每百万的缺陷机会(DPMO, defects-per-million-opportunities)是另一个显示产品品质的方法。简单地说就是每个单位上的缺陷数除以缺陷机会,乘以一百万。缺陷机会就是每个板上焊接点的数量。

更详细的资料请查阅ANSI/IPC-PC-90(General Requirements for Implementation of Statistical Process Control)。

Robert Rowland, RadiSys Corp.

(A 09/21/00)

 



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