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处理工艺有效工具 PWI期望能确保电子产品能以最高品质被制造出来，和能够快速而又以最低成本被制造出来，这全部是电子制造业界中目标。尤其是在现在竞争情况日益猛烈，用户要求日益严格，和制造服务利润日益收缩形势下，怎样以最快和最节省金钱做法来制造出品质有确保产品，更是家家关注课题。SMT技术出现，即使给大家带来了不少产品性能方面和制造成本方面好处，但也同时带来了很多技术上问题。它在技术上复杂性、面广和高度综合性、和快速发展使到我们在确保制造品质和生产效率上受到比插件技术时代更严峻，更多方面挑战。其竞争之难度，甚至使到制造利润相对于品牌、设计、销售等方面利润来说，是个不值得投入业务。而促进部分大企业放弃了“制造”这一部分业务。不过按笔者见解，制造业并非无利可图。而是我们业界中太多用户忽略了去掌握相关技术知识，小看了它复杂度，和没有意识到它巨大潜在盈利机会罢了。在本区域大多数国家中，一贯以来因为处于经济发展阶段，使大多数制造商全部较偏向于重视成本。对于品质方面照料得较为不足。而也因为一路来缺乏对它关注，造成认识不足，而发展到竟然认为SMT技术没有什么难处。甚至有很多人认为因为SMT已是20年历史工艺，所以没有什么需要改善、没什么技术“看头”和“可搞”。其实对于有深入了解这门技术人来说，我相信全部会同意我见解，就是我们绝大部分用户，离开技术优化点还是颇有一段距离。在生产力和投资效益上，低于50%大有些人在。在质量方面，没有多少工厂能很肯定对下一个产品质量作出确保；没有多少工厂能对自己制造出来产品寿命进行估计；也没有多少工厂能清楚解释假如不值得做零缺点，什么合格率是绝对合理可控。部分有出来说，也常因为商务形象理由，或“认为是”情况居多。认为假如我们广泛和深入考察、交流和研究话，我们不难发觉，即使是采取ISO，或是SPC，或是DOE，或是Cpk等被认为最优异工具做法，其现在科学性还不足于应付我们市场中所“要求”和“承诺”。Cpk值为1.5工艺能力，对产品可靠性和性能影响是什么？翻修好产品和直通合格产品在质量上有什么差距？Cmk和Cpk关系是什么？是否通用？能够换算吗？她们又和现场使用SPC结果是什么关系？这种种全部表示了我们还有很多路要走，才能很好谈“零缺点”，谈“品质第一”等等。要能够确保生产产品品质，实施工艺管理是唯一路径。工艺管理包含了工艺研究开发、工艺设计、工艺设置、工艺调制、工艺管制和工艺改善六个部分。前五者全部是基础要求，而第六项是使水平更稳定或提升到更高层次。原本在理论上假如前五项全部做得好时，第六项是不需要。但因为SMT技术复杂，不可能在很短时间内学习到用来处理全部问题所需技术。加上SMT发展和新技术推出速度较快，所以在实际工作中，第六项也是少不了。在品质竞争上，我们现在绝对有很多机会。这是因为业界中能处理好这六个方面工厂并不多。在做法上、管理系统上、技术知识和工具上等等，我们全部还不处于理想情况。在科学管理中，我们全部知道处理问题时必需含有和经过四个活动步骤，就是“制订”、“测量”、“分析”和“改善”四部分。四者缺一不可。在“制订”这一项中我们需要定性和定量。比如什么算是好产品？什么才是用户需求？什么样工艺才算是好，能支持好产品定义工艺？工艺指标是什么？多少才算是合格？不合格偏差对产品影响是什么等等。在“测量”一项中，我们关注是什么工艺参数或品质结果需要测量？怎样测量（工具和方法）？测量可靠性有多高？需要在何时何处测量？测量数据统计和分类怎样安排才合理适用等等。在“分析”一项中，我们需要掌握把数据转换成信息技术。怎样才能避免被数据误导？数据中怎样清楚按关系和层次分出原因？对于综合原因和混合数据怎样处理？怎样正确分辨问题关键是属于工艺、设计、设备和运作管理中哪一部分等等。至于“改善”，我们应该有能力制订合理目标，掌握正确因果关系和程度，和宏观设计处理方案等。比如目标应该定得多高才合理？应该分多个阶段？问题应该由哪个部门负责？是独立还是牵头处理？改善方案会对部门内外造成什么正负面影响？方案适用期怎样等等。以上这些工作，没有一项是简单。也没有一个技能是不需要经过有计划和组织性培育就能够取得。本文中我们不可能有效和足够谈论全部课题。我们现在从一个极少被重视而又十分有用做法（也可说是个工程工具），来看我们怎样能够愈加好经过工艺来确保生产品质。以上提到，我们在整个确保品质工作中，首先要经过“制订”来知道什么是我们目标。在大家所熟悉SPC或Cpk技术中，这就是我们所说极限（Limits）。极限意义，简单来说就是当某个工艺参数或产品特征超越它时，故障就出现到不可接收程度了。严格来说，全部极限全部包含一个“范围”（图A），比如从3到20，或是从-0.5到+0.54。对于看来似乎是一点，比如应该小于3.6，其实它极限 也是由0到3.6这个“范围”内。所以通常极限全部包含了表示“范围”“上限”和“下限”两个数据。这两个数据是由制造商按其用户要求或竞争情况而定。能够是个表示出现问题界线，也能够是个问题程度能够和不能被接收界线。工艺下限工艺上限实际表现分布图（ B ）工艺下限工艺上限工艺窗口合格区不合格区不合格区图（ A ）我们知道，没有一个工艺特征是处于一点上而不变。所以一个工艺表现，在数次测量下结果是有部分偏差。在单一工艺系统上，通常这些偏差数据，在以足够数据量制成图表后，全部会展现一个统计学中所指正态分布特征（图B）。有些工艺或设备特征会展现非正态特征，但因为在实际工作中其“优化”点相对较难确定，所以我们业界多采取“假设正态”做法。这做法通常能够被接收，但在尤其情况下用户还是应该有意识小心处理。品质管制目标，就是监控影响最终品质原因（能够是材料、设备参数或是工艺参数）改变，使它们不会超越相关极限，而达成品质不会出现问题或问题被限制在可接收程度内。在人类进入大量生产工业后，业界最早做法，是采取被动检验作业，把生产后属于不良产品过滤返修或报废，来确保用户得到全部是好品质产品。这种依靠检验做法已经属于十分落后管理方法（即使还有不少工厂在如此管理）。到了在二次世界大战后，人类开始较大规模推行以统计学技术为主SPC技术。在一定程度上帮助了不少工厂和国家发展。直到现在，SPC技术应用还似乎还被误认为是个最好做法。约六年前，SMT设备制造商开始把它融入设备“智慧”软件中，而作为一个“优异卖点”。现在大多数层次很好设备，几乎全部有SPC为其必备功效了。然而，SPC只是一套监控改变，适合于3个sigma（标准差）能力或管理目标工具。其计算过程对于信息处理失真，使用不方便等，对于面向高品质水平、科学管理和重视预防性特强工厂来说，效果不如当初预料中大。在不停设法提升发展中，人类又想出了更进步做法。即是使用“能力指标”Cp和Cpk指数来估计不良生产程度。经过对设备能力Cmk和工艺能力Cpk测量和计算，理论上是能够清楚估计生产品质水平(图C)。而只要监控这些Cmk和Cpk表现，我们就能够免去检验作业和预防不良品出现。这做法较SPC技术更科学、正确和有效得多。不过却出现了一个十分不利于推广问题。就是使用上十分复杂和难以掌握。除了公式上轻易处理外，没有多少用户能够清楚掌握设备Cmk和工艺Cpk和产品品质特征不一样“语言”和近似抽象关系，没有多少用户能够完整掌握众多而又相互影响工艺特征。这情况包含很多世界有名工厂在内。使到我们业界对于Cmk和Cpk技术，谈多过于实际应用。即使它是个很科学和最正确做法，但不轻易被大多数人接收。即使如此，因为越来越多人“赏识”和更多加工用户要求，最近部分设备制造商也全部把这一Cpk计算功效设计成为一个卖点。工艺下限工艺上限0 %+100 %图（ D ）PWI分布区工艺下限工艺上限Cpk值描述分布位置和大小图（ C ）不良品程度Cp值描述表现稳定性有一个较实用做法，就是使用PWI。PWI是英文中Process Window Index字母缩 写。意思是工艺窗口（或宽框限）情况指标。所谓工艺窗口，即相当于上面提到极限。在工艺窗口中任何设置或表现，基础上不会出现品责问题或受控在可接收范围内。PWI做法，是将工艺窗口范围按0到100%（图D），或是0到+/-100%来划分(图E 和F)。然后再对所设置或所测量出某一特征表现，依据它和工艺极限（上限或下限）相对数据距离，以百分比方法标示出来。比如说在回流焊接工艺中，假如好焊点要求确保峰值温度在205度到230度之范围内，而产品上焊点温度，测量出结果是在220度（为了方便解释，这里只取一点。实际上产品温度应该是个区而非单点），那其PWI则为60%（以205度为0%算法）或+20%（以205度为-100%， 230度为+100%算法，图E）或80%（以205度和230度各为0%，中间值为 100%计算法，图F）。工艺下限工艺上限中心0 %0 %100 %图（ F ）工艺下限工艺上限中心0 %-100 %+100 %图（ E ）采取PWI做法，最大好处来自轻易了解和使用，即使是生产线上操作工也能够很轻易上手。这是因为百分比%是个通俗单位或表示方法。假如我们说我工艺有95%坚固，远远比起我们说我工艺拥有1.9Cpk来得轻易了解。我们大多数人对于日常见语中百分比全部已经十分习惯和熟悉。很直观立即知道95%代表很高坚固性（英文中Robustness，表示不轻易犯错）。而对于Cpk技术用语中1表示3个Sigma、2表示6个Sigma概念则相对模糊难知道多。Cpk值1.9，相当于十分靠近6个Sigma概念，到底告诉我们什么？和95%比起来怎么样？这些全部不是通常工程师能很清楚掌握。所以更不用谈到现场操作人员使用了。工艺下限工艺上限中心0 %-100 %+100 %图（ G ）- PWI简单明了实际工艺点PWI=72%PWI第二个好处，是计算轻易，不像SPC和Cpk技术那样需要很多样本数据来统计。所以对于测量困难或参数繁多工艺，有很好使用方便性，也就增加了现场可行性了。通常而言，计算PWI只需对相关工艺特征单点测量，或甚至只需要知道工艺设置点便能够完成工作了。PWI第三个强点，是其应用完全符合了“瓶颈”理念。“瓶颈”理念告诉我们，我们工艺不可能强过全部工序中最弱一环，就像“瓶颈”一样，它限制了瓶中液体流出速度，不管您瓶口和瓶身有多大。在SPC技术中，一个控制图只帮助对某一工艺特征进行监控。而用于最终产品质量检验，却通常只能对整个产品好坏进行统计判定，而没有作到针对某一原因监控。所以要SPC发挥高效益，我们需要对足够工艺特征进行测量制图。PWI技术则不一样，它整体指标（即总PWI值）是根据全部考虑原因中最弱点决定。假设有一决定品质工艺特征只有A和B两项。而我们测量出APWI是15%（假设我们采取图F计算标示法），而BPWI为32%。那么总PWI就是15%（以最差表现者决定）。假如用户认为15%工艺坚固性能不理想，那她就必需针对工艺特征A进行改善，而临时无须费工夫在工艺特征B上。等到特征APWI改善到大于32%程度后，如还要继续改善才需要注意工艺特征B。因为此时总PWI是32%，表示工艺特征B是个“瓶颈”。PWI应用中这种处理功效，在Cpk技术中即使也能够做到，但根据Cpk作用和理论来处理却复杂得多。因为PWI以上优点，使这个做法十分适合参数特征多和综合性强SMT技术管理。假如配合电脑或微型处理器应用，PWI更能够帮助工厂快速和更正确调治工艺。这对于小批量和改变多生产情况是十分关键和有价值。最理想做法是含有电脑对PWI快速自动计算能力，加上能够自动测量或反馈情况设备。这二者配合能够使生产线处于近乎自动优化情况。从各个不一样设备或工艺设置中，经过设备测量或情况反馈计算各个PWI值。再从一系列PWI值中选择最优化（即PWI最低）作为最终设置。PWI使用在半自动化工艺调制中也是有帮助。很多工艺工程师在调整工艺时所碰到难题之一，就是较难判定在调整某一工艺参数时对其它工艺参数影响。甚至无法知道其它方面改变。这往往造成在处理某一问题后，同时引发另外一个工艺问题。假如厂内对各关键工艺特征全部有PWI判定。当我们调整某一特征参数时，能够同时观察其它相关参数改变。假如全部PWI改变方向全部是相同，表示我们能够放心优化。假如其中有不一样，我们则需要注意每次调整幅度和交替调整法。凡事全部有其两面性。从负面来看，PWI不足之处，是它不够具体正确。它所能提供，还是属于一个估计性质。绝对达不到Cpk技术所能做到效果。假设我们对PWI、SPC和Cpk这三种技术全部有正确掌握而进行比较话，那PWI可靠性是次于Cpk，但通常却胜于SPC技术。从可用性、可靠性、优化性和效率方面较全来进行比较话，在现在我们业界通常水平情况下，PWI还是个优选技术工具。假如您工厂是个缺乏知识管理，自己起家探索，而历来没有重视各方面表现测量，或程度还在4Sigma水平之下，SPC技术应该对您还是有用。在掌握和应用SPC同时辅以PWI技术将会使您提升愈加快。假如您工厂已经上了正轨，工艺、品质水平在4到5Sigma左右，应该考虑降低对SPC依靠，以PWI技术应用为主而辅以Cpk技术。假如您方向是高于5Sigma，那您就应该以Cpk技术牵头而辅以PWI技术了。应注意是，PWI在发展中各个阶段全部有其作用，但它却不能独自使您达成最好情况。使用PWI使您强于不使用它竞争对手，合适整合以上三种技术更帮助您快速发展。现在很可惜是，认识到PWI价值设备或软件供给商为数还十分少，而缺乏了帮助业界用户一个很好机会。这不只是设备商少了个有力卖点，也是用户不幸。我相信这现象是因为在认识上不足问题，在一些设备特征技术上难处理问题，和SMT技术市场一贯是设备供给商推进这一不太健康情况原因关系。PWI技术假如能融入生产设备和软件中，对用户来说是件有价值事。期望这么一天早日到来。PWI受到如SPC和Cpk技术一样被重视。我相信PWI技术发展还没有见顶。假如配合这套方便使用性原理，和Cmk及Cpk技术结合起来，再在SPC技术方面采取较简化统计学Pre-control技术代之，这整 套技术将会给我们在工艺品质管理上带来很大收益。学习和使用PWI，您会从中赢利。CCF技术兼管理顾问薛竞成