发表于2024-10-15
统计过程控制理论与实践――SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载
本书是针对制造过程质量控制方面的实用教材。全书以电子元器件为对象,基于质量可靠性的基本理念,全面论述在制造过程中实施质量控制与评价的必要性、基本概念和原理,以及关键技术与应用。本书重点介绍SPC、Cpk、DOE、MSA和PPM技术的基本原理和应用方法,并结合案例,剖析在实际应用过程中出现的特殊问题和解决途径,重点在于帮助读者掌握如何解决实际应用中的问题。本书介绍的基本原理和应用技术也适用于各类制造过程的质量控制和评价。 本书可作为高等学校相关专业的教材、参考用书,同时对从事质量与可靠性工作的技术人员和管理人员也是一本实用的参考资料。
1966年1月毕业于西安电子科技大学微电子专业后留校任教至今。其中1980年4月-1982年10月赴澳大利亚新南威尔士大学进修集成电路计算机辅助设计。__eol__1998年作为高级访问学者赴英国爱丁堡大学访问半年。
第1章 概论
1.1 关于产品质量可靠性的基本理念
1.1.1 保证、评价产品质量可靠性常规方法存在的问题
1.1.2 关于质量可靠性的基本理念
1.1.3 保证和评价产品质量可靠性的相关技术
1.2 生产过程统计质量控制的技术流程
1.2.1 制造过程对参数一致性和稳定性的影响
1.2.2 统计过程控制的目的和相关技术
1.2.3 实施质量控制的技术流程
1.2.4 实施SPC的基本条件
思考题与习题
第2章 工序能力指数与6σ设计
2.1 预备知识——工艺参数分布规律的定量描述
2.1.1 正态分布函数
2.1.2 正态分布特征值的统计特性
2.2 工序能力的定量表征和工序能力指数
2.2.1 工艺参数一致性与工序能力
2.2.2 工序能力指数(Cp)
2.2.3 实际工序能力指数(Cpk)
2.2.4 工业生产对工序能力指数的要求
2.3 工序能力指数的计算
2.3.1 均值(μ)和标准偏差(σ)的计算方法
2.3.2 工序能力指数计算实例
2.4 6σ设计与等效工序能力指数
2.4.1 从工序能力指数理解6σ设计的含义和目标
2.4.2 pσ设计水平与DPMO
2.4.3 基于6σ设计理念的ECpk
2.4.4 ECpk计算中涉及的两个算法
思考题与习题
第3章 工序能力指数评价的特殊模型
3.1 工序能力指数常规计算方法的适用条件
3.2 非正态分布工艺参数的工序能力指数计算方法
3.2.1 非正态分布工艺参数数据
3.2.2 计算方法一:基于数据转换的计算方法
3.2.3 计算方法二:基于工艺成品率的计算方法
3.2.4 非正态分布参数工序能力指数计算方法讨论
3.3 多参数情况工序能力指数计算方法
3.3.1 多变量工序能力指数MCpk计算思路
3.3.2 MCpk计算步骤
3.3.3 MCpk应用实例
3.3.4 多元正态分布函数的高精度积分算法
3.4 计件值工序能力指数
3.4.1 描述计件值数据分布规律的二项分布
3.4.2 计件值工序能力指数的计算思路
3.4.3 计件值工序能力指数计算方法一: 每批样本量相同
3.4.4 计件值工序能力指数计算方法二: 每批样本量不相同
3.5 计点值工序能力指数
3.5.1 描述计点值数据分布规律的泊松分布
3.5.2 计点值工序能力指数的计算思路
3.5.3 计点值工序能力指数计算方法一: 每批样本量相同
3.5.4 计点值工序能力指数计算方法二: 每批样本量不相同
思考题与习题
第4章 统计过程控制与常规控制图
4.1 SPC与控制图
4.1.1 SPC基本概念
4.1.2 “统计受控”与“加工结果是否合格”的关系
4.1.3 控制图的结构和作用
4.1.4 控制限的计算原理
4.1.5 工艺过程受控/失控状态的判断规则
4.1.6 常规控制图的分类
4.2 常规计量值控制图
4.2.1 “均值—标准偏差”控制图
4.2.2 “均值—极差”控制图
4.2.3 “单值—移动极差”控制图
4.3 常规计件值控制图
4.3.1 不合格品数控制图(np图)
4.3.2 不合格品率控制图(p图)
4.3.3 通用不合格品率控制图(p�����璗图)
4.4 常规计点值控制图
4.4.1 缺陷数控制图(c图)
4.4.2 单位缺陷数控制图(u图)
4.4.3 通用单位缺陷数控制图(u�璗图)
4.5 常规控制图的应用
4.5.1 关于“分析用控制图”与“控制用控制图”
4.5.2 常规计量值控制图应用实例
4.5.3 常规计数值控制图应用实例
思考题与习题
第5章 特殊控制图
5.1 特殊控制图的基本原理
5.1.1 常规控制图的适用条件
5.1.2 需要采用特殊控制图的典型情况
5.1.3 特殊控制图的基本原理
5.2 适用于非正态分布数据的控制图
5.2.1 非正态分布数据的控制图分析方法
5.2.2 制造过程非正态分布数据控制图实例
5.2.3 非制造过程中非正态分布数据控制图实例
5.3 适用于多品种情况的回归控制图
5.3.1 回归控制图原理
5.3.2 回归方法一: 标准正态处理方法与应用
5.3.3 回归方法二:“相对偏差”方法与应用
5.3.4 关于“双重回归”情况
5.3.5 对多品种情况的一种不正确处理方法
5.4 适用于多品种小批量情况的T�睰控制图
5.4.1 T统计量与T控制图
5.4.2 K统计量与K控制图
5.4.3 T�睰控制图的特点
5.4.4 T�睰控制图应用实例
5.5 适用于批加工参数的嵌套控制图
5.5.1 “批加工”生产特点与参数的嵌套性
5.5.2 工艺参数数据的嵌套性检验
5.5.3 一阶嵌套控制图模型与应用
5.5.4 二阶嵌套控制图模型与应用
5.6 适用于多参数情况的多变量控制图
5.6.1 多参数问题与多变量控制图
5.6.2 多变量T��2控制图
5.6.3 单值多变量T��2控制图
5.6.4 多变量控制图的应用实例
5.6.5 针对多参数问题的一种不正确处理方法
5.7 综合控制图
5.7.1 关于综合控制图
5.7.2 综合控制图应用实例
5.8 分位数控制图
5.8.1 分位数控制图的原理
5.8.2 计点值分位数控制图
5.8.3 计件值分位数控制图
5.8.4 适用于非正态计量值的分位数控制图
5.9 缺陷成团控制图
5.9.1 缺陷成团模型
5.9.2 缺陷成团控制图
5.9.3 缺陷成团控制图应用实例
思考题与习题
第6章 Cpk和SPC应用实践
6.1 工序能力指数评价实施方案的制订
6.1.1 Cpk评价流程和实施方案的制订要求
6.1.2 关键工序过程节点与关键工艺参数
6.1.3 用于Cpk评价的数据采集
6.1.4 工序能力指数计算
6.2 提升Cpk的技术途径
6.2.1 提升工序能力指数的技术途径
6.2.2 工序能力指数提升实例
6.3 SPC实施方案的制订
6.3.1 SPC实施方案的制订要求
6.3.2 用于SPC评价的数据采集
6.3.3 控制图的正确选用
6.4 失控问题分析
6.4.1 失控问题分析的基本思路
6.4.2 控制图综合应用分析实例1
6.4.3 控制图综合应用分析实例2
6.4.4 控制图综合应用分析实例3
思考题与习题
第7章 过程改进工具——DOE技术
7.1 DOE的含义与作用
7.1.1 引例——PCB挖槽工艺的优化
7.1.2 什么是试验设计
7.1.3 试验设计中基本术语
7.1.4 符号化与效应计算
7.1.5 试验设计的作用
基于产品质量可靠性的基本理念,如果在生产过程中只采用工艺监测和产品检验的传统方法,只能保证提供的产品是满足规范要求的合格产品,并不能保证产品具有较高的内在质量和可靠性。只有在统计受控状态下由高水平生产线生产的产品,不但成品率高,而且合格产品也同时具有高的质量可靠性。进入21世纪后,随着对元器件质量可靠性要求的提高以及与国际市场的进一步接轨,国内元器件生产厂所和用户对产品质量可靠性的理念也有了新的认识。例如,在半导体器件制造领域,无论是军用还是民品应用,不再满足于通过产品检验保证提供给市场的是合格产品,而是进一步针对当时影响半导体器件质量可靠性的几种“常见病”,包括“掉片(指芯片与底座脱离)”“断线(指内引线断开)”“长白毛(指封装内部发霉)”等问题,对于与这些常见病密切相关的芯片粘接、内引线键合、封装等工序,在进行技术改造的同时,在生产过程中开始实施SPC控制和工序能力指数Cpk评价等制造过程质量控制技术。通过几年攻关实践,工艺水平得到明显提升,取得明显效果,基本根治了上述“常见病”。例如,内引线键合工序,工序能力指数从不到1.0普遍提高到1.33以上,部分单位达到1.5,这是国际上对高水平工艺的要求,保证了半导体元器件的质量。
为了协助相关元器件生产厂和研究所有效推广和应用SPC和Cpk技术,在国家相关部门的直接组织和支持下,西安电子科技大学于2003年、2004年和2005年连续三年举办了元器件质量可靠性学习班,每期都有50家左右国内主要元器件生产厂家和研究所的人员参加,作者承担了“统计过程控制与评价”课程的讲授,效果良好,受到学员好评。为了更广泛地推行SPC技术,我们基于讲稿编写了“统计过程控制与评价”一书,于2004年由电子工业出版社正式出版,先后印刷两次,受到广泛欢迎。
该书出版以后,作者先后应邀在国内20余个学习班以及近百家元器件生产厂和研究所讲课超过百余次,在普及制造过程统计质量控制理念和基本原理的基础上,侧重应用,协助各单位制订SPC实施方案,解决实施过程中出现的各种实际问题。同时作者所在科研团队一直继续进行统计过程控制新技术研究。经过20余年的研究以及推广应用,取得了多项研究成果,积累了大量实践应用案例,为此决定对原书内容进行较大幅度的增补,重新出版发行。
本书在介绍制造过程质量控制基本理念和相关技术基本原理的基础上,侧重结合案例说明实际应用方法和需要注意的问题。因此本书具有下面几个特点:
(1) 本书结合制造行业在推广SPC、Cpk技术过程中容易误解的问题,从统计质量控制基本理念的角度说明实施这几项技术的需求背景和必要性,这是本书第1章的主要内容。因此本书介绍的基本理念和原理适用于各个制造行业。
(2) 本书既介绍质量控制技术基本原理和应用,也介绍了现代制造业实施质量控制方面出现的新问题,以及我们为解决这些问题取得的研究成果和应用案例。例如,在第2章和第4章分别结合实例介绍Cpk和SPC技术基本概念和应用方法,在第3章和第5章则进一步分别阐述了制造行业特别是元器件行业实施Cpk和SPC技术过程中出现的特殊问题,并针对非正态分布问题、多品种小批量问题、多参数问题、高水平工艺的评价等问题,结合实际应用案例,介绍了针对非正态和多变量问题的Cpk和控制图技术、针对高水平工艺特点的分位数控制图、针对批生产的嵌套控制图、针对多品种小批量的回归控制图和T-K控制图技术等。
(3) 本书内容安排方面着重介绍这几项技术的含义和基本概念。数学原理和推导过程从简,主要给出结论和计算公式,重点在于理解基本概念和掌握实际应用方法。为此,结合大量应用案例说明相关技术的使用方法,并指出在实施这几项技术时需要注意的实际问题。在第6章还根据实际应用要求,说明如何针对生产过程特点制订Cpk评价方案和SPC实施方案,并结合实际案例说明如何提升Cpk以及分析失控问题。
(4) 针对各单位实施SPC的实际需求,新版本还增加了下述三项实用技术内容:
DOE(试验设计):为了有助于提升工艺水平,本书第7章从工序能力指数和参数一致性的角度,介绍DOE技术的基本概念,结合实例介绍优化工艺、提升工艺水平的方法。
常用的8种统计分析工具:实施统计质量控制过程中,分析问题时通常还需要采用直方图、检查表、分层法、Pareto图、鱼骨图和散点图,它们与控制图一起称为7大管理工具(国外称之为Magnificent Seven)。此外,概率纸和箱线图也是分析问题时不可缺少的工具。本书第8章结合实例介绍这几种常用统计分析工具的概念、作用以及使用中应该注意的问题。
测量仪器精密度的评价:实施SPC对使用的测量仪器精密度提出了定量要求。一般单位通常只对测量仪器进行计量校准,未进行精密度评价。本书第9章结合实例,以操作步骤的方式详细介绍了如何通过评价测量仪器的重复性和再现性,定量评价测量仪器的精密度,并说明如何解决评价中的实际问题。
(5) 每一章后面给出习题和思考题,供读者复习时参考。
本书由贾新章、游海龙、顾铠、王少熙、田文星编著。其中游海龙撰写第6章、第7章;王少熙参与撰写第2章、第3章;顾铠和田文星参与撰写第4章、第5章和第8章; 田文星还负责绘制了书中所有的控制图; 贾新章撰写其余章节并负责全书的统稿。
西安诠释软件有限责任公司提供了书中绘制控制图和分析数据的软件工具,在此表示感谢。
本书是我们20余年SPC应用实践和研究成果的总结。由于制造行业实际情况复杂,推行统计质量控制的过程中出现的具体问题繁多,不断提出有待研究解决的问题。因此,本书难免存在不足甚至错误之处,恳请读者提出宝贵意见,并欢迎就具体问题展开讨论。
联系人:西安电子科技大学微电子学院 游海龙 hlyou@mail.xidian.edu.cn
编者于2017年9月
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