（工商管理专业论文）日立环球存储科技深圳有限公司成品率管理案例研究.pdf

i 摘摘 要要 自二十世纪 80 年代成品率管理在航空业中获取巨大成功以来，其它行业也逐步 引进了成品率控制理念， 90 年代初半导体行业也逐渐引进了成品率管理系统， 将成品 率管理从质量管理系统中细分出来， 通过成品率管理活动的全面开展促进了产品快速 发展，同时提高了公司的市场竞争力和获利能力。 本文以案例研究为主，将日立环球存储科技深圳有限公司作为研究背景，概括性 地探讨了该公司的成品率管理系统。现代工业企业的经济利益直接受成品率的影响， 特别对于硬盘行业这种到产品成熟期也只有 50%成品率的低成品率行业来讲， 其地位 更为重要。有经验数据显示：一个百分点成品率的增长相当于六个百分点毛利润的提 高和 2.5 个百分点人力成本的节约。除此之外，成品率还影响着生产过程中的各个重 要参数，包括工序产能、在制品控制、生产周期、产品质量等等。中国企业于 90 年 代末开始推广全面质量管理， 也取得了良好的收效并在世界上获得了一定程度上地认 可。文章主要从工程技术手法着手，将成品率管理的几个方面作了系统性地介绍，从 数据系统建立，有效的数据挖掘工具，诊断问题的方法，分析问题的手法一直谈到简 单地解决问题以及其它一些辅助手段。 对于产品发展的不同阶段如何合理应用成品率 管理的各种工具方法提出了自己的见解和意见， 希望能对其它企业有参考和借鉴的价 值。最后对成品率管理的未来发展方向提出了展望。 关键词：关键词：成品率 报废品管理 统计工序控制 边际批次 ii abstract start from early 1980s american airline established yield management which contributed the companys continuously success, later on more and more industries were engage in the yield management team, especially for the semi-conduct industry, in 1990s yield management system was separated from quality management and got a deeply study, through fully implement the yield management system, product grew up quickly and the competitive capability and economic benefit of the company got improvement. this paper based on case study, taking hitachi global storage technology (shen zhen) ltd as background generally studied the yield management system. the economic performance of many modern production processes is substantially influenced by production yield, especially for the hdd area which mature yield is just around 50% area, it is more important. experience data was showed: 1% yield improvement equal to 6% gross revenue increase and 2.5% labor cost reduction. exclude that, yield also impact the capacity, wip, lead time and product quality of the company. from 1990 china start the total quality management which improved chinese companys market value. paper focus on technical solution, from technical point of view, systematically introduced from data base establish, data mining, problem diagnose, analysis till solving and support function of yield management system. at the same time according to product life cycle and period providing personal suggestion on how to implement yield management method at each stage as a reference. in the end, forecast the future yield management direction. key words：yield defect management spc maverick lot 1 1 绪论绪论 1.1 研究背景研究背景 计算机发明给人类工业发展带来了翻天覆地的变化，其核心组件硬盘起了决定性 的作用。硬盘制造业经历了近百年的历史，早期的硬盘制造行业主要集中在美国，由 于行业发展到一定的水平，几乎处于完全竞争状态，上世纪八十年代初一些公司如希 捷、计算机存储等发现将生产线向低劳动力成本地（如东南亚，南美）转移可以减少 5%到 25%的单位成本，之后陆续有美国公司将其生产线特别是以人力成本为取 向的组装生产线转移到东南亚等地生产， 于是计算机的硬盘驱动器产业布局出现了兼 具全球分散和区域集中的特点，到 1998 年为止，美国公司占据了市场份额的 80%， 而 70%的硬盘驱动器组装生产是在东南亚一带完成1，东南亚地区因此形成了颇具规 模的硬盘制造中心，如图 1-2 所示。 图 1-1 美国公司硬盘组装的地域分布(来源: mckendrick and hicken, 1997) 步入 2000 年以后，随着中国的进一步改革开放，以新加坡、马来西亚为龙头的 东南亚制造中心开始逐渐丧失其成本优势，中国的珠江沿岸，这个兼具资源成本，人 才和交通优势的开发区成为了新一代的硬盘驱动器制造中心。 2 图 1-2 ?美国公司硬盘组装线的全球布局(来源：david mckendrick，1998) 硬盘存储行业的显著特点是产品生命周期短，新产品推陈出新速度快。随着硬盘 存储行业在中国的汇聚，统一的工序，标准的设备，相同的人力成本，几乎没有显著 的企业核心竞争力，如何才能快速提升产量，使公司盈利呢？成品率管理这个在 80 年代初由美国航空业提出的现代管理理念出现在了硬盘制造领域，有数据显示 1%成 品率的提高相当于 6%毛利润的增长和 2.5%人力成本的减少2。 正如 richard downing (seagate vp) 在 1997 年的经济年报上所讲： “在这个时代，只要知道如何提高成品率 就能够提高产能，我们的行业不是成品率为 99%的行业，而是一个到产品成熟期才能 达到 50%成品率的行业， 所以 5%10%成品率的提高对一个公司来说具有举足轻重的 意义” 。于是能否快速提高产品成品率的方法成为了当代硬盘制造业的核心竞争力。 1.2 研究的具体问题研究的具体问题 工业社会， 人们主要从事的是制造业， 制造业的实质是通过物理的或化学的方法， 改变自然界的物质形态，产生人们所需要的人造物品产品3。运营管理伴随着制 造业的产生而产生， 运营战略是通过企业制订不同的政策和计划最大限度地利用资源 支持企业获取长期竞争的战略。 帮助企业获得竞争优势的竞争重点有： 3 成本便宜的产品； 质量优质可靠的产品； 交货快速及时交付产品； 适应能力及时适应市场需求的变化； 新产品灵活的开发； 其它服务，技术支持。 在现实生产生活中并不是所有投入的原材料最后都能成为合格的产品， 由于生产 过程中存在着各种各样的问题，每一个环节都有可能会造成产品的报废，因而出现了 成品率管理理论。20 世纪以来随着市场状况持续不断地变化，成品率已经成为了企 业获取竞争优势，利润最大化的关键影响因素4。相对来说，硬盘行业对成品率的要 求没有比现在更高的了，企业持续受到市场的挑战，要求及时交付越来越大批量高科 技的产品，然而价格却一再降低。 数年前开始，为了满足客户不断提高的要求，硬 盘制造商们开始加强其成品率管理，促使产品快速达到成熟期的成品率以获取利润 5。进入 2000 年以来由于硬盘的尺寸越来越小，容积率越来越大，成熟产品的平均 成品率也只有将近 50%，如此状况下同等品质的产品中若存在 0.5%成品率的差距， 利润上就会有 5 倍以上的差别2， 如何提高硬盘制造企业的成品率成了迫在眉睫的事。 日立环球存储科技有限公司（原 ibm）是最早一批在制造行业中引入成品率管理 体系的公司之一，本课题试图在总结日立公司成品率控制的技术经验基础上，结合硬 盘行业发展的状况， 对如何建立成品率管理控制体系及合理应用提出了自己的意见和 观点，希望对中国企业的成品率管理起到一定的参考作用。 4 2 国内外概况国内外概况 2.1 国内外相关文献综述国内外相关文献综述 成品率原本是经济行业用做市场定价以获取最大化利润的一种计算方法， 是一种 基于时时监控而做出定价预测的系统，其管理理念于 1980 年伴随着美国航空业的改 革而产生。当时的美国航空公司面临着两大危机：首先是外界环境的变化，gds（全 球电子分销系统）的产生给旧的分销系统带来了极大冲击；其次，许多低成本公司进 入市场，如 people express，其运营成本只有美国航空公司的一半。在如此大的竞争 压力下，美国航空公司率先采用成品率管理法建立了在线定价系统，其中 american airlines 和 delta airlines 应用成品率管理及时调整战术最终赢得了胜利，而那些没有 实施成品率管理的公司如 people express 在短暂的 4 年辉煌之后迅速被淘汰6。进入 90 年代后，成品率管理逐渐渗入了其它国家和商业领域，首先是在美国，随后在欧 洲等国家推广开来，酒店业、制造行业特别是半导体行业都引进了成品率管理法。 dr. ravi mehrotra 1999 年针对酒店业的成品率管理，系统性地论述了如何应用成 品率管理方法促进酒店类企业持续健康地盈利，书中讲到： “科学的成品率管理测量 方法能将市场和经济因素的影响分开来， 事实也证明了成品率管理方法给盈利争取了 空间7。 ” 成品率在工业领域中更受到了极高地重视，主要的研究方向可以归纳为四大类： 第一、工程方面关于工业工序中具体的成品率问题及其技术上的解决方案；第二、运 营管理中受成品率影响的生产管理因素及其分析模型，主要有库存管理、在线抽样计 划、生产订单规划和其它与生产计划相关的研讨；第三、关于如何提高成品率，减少 报废的学术研讨文献，大部分是一些经验积累或案例分析；第四、质量管理方面关于 降低质量成本的相关理论（报废率实际上反映了在线的质量问题） 。 工程分支方面， 文章以技术报告的形式详细地描述了如何处理与成品率息息相关 的生产工序问题， 在 ieee 半导体制造业学报上就有很多关于成品率或报废品的文章， 主要强调的是方法和概念以及一些有助于提高成品率诊断速度的具体措施和解决方 5 案。有报废品分类研究(breaux and kolar 1996)8, 收益率损失模型（stamenkovie et al. 1996） 9, 在线产品的检查 （tang, c.s., 1991）10, 统计工艺控制方法与软件 （burggraaf 1996）11等一大批文献，这些文献对于半导体工业的科技发展具有举足轻重的意义。 运营管理中有一小分支论文主要在研讨如何通过有效的工序管理手段来提高整 个生产线的成品率，建议的方法有：加强在线抽样检查，加快质量问题反馈速度来提 高成品率（e.g. tang 1991）12； 降低生产中的在制品 (e.g. wein 1992) 13； 有效中 和各不同方面因素来解决成品率问题（e.g. seshadri and shanthikumar 1997）14。与工 程论文所不同的是， 这些论文主要关注的是如何在不改变产品技术的前提下来提高成 品率，让各个生产指标有效地结合在一起；而相似的一面则是，和学术研讨一样，都 很少涉及成品率的经济影响， 大部分只是暗示了成品率的提高能在不影响其它因素的 情况下降低成本。 关于成品率研究的第三个分支是介于生产管理和学术研讨之间的， 特别是关于深 度成品率提高的经验总结。质量分支方面，mukherjee el al. (1995) 首先将各种品质问 题从生产管理中单独列出15，随后（lapre el al. 1996）将这些品质问题与成品率的提 高结合起来16， bohn （1995） ， 着手研究半导体制造业影响成品率提高速度的因素17， kantor 和 zangwill(1991)也对如何降低报废给出了一个理论模型18，最终 juran 和 gryna 1993 年在质量成本一文中，将报废率定义为内部成本损失，给质量成本冠以经 济价值，有利于高层管理者做决定19。 狭义上的产品质量与成品率成反比，在生产条件不变的情况下，提高成品率意味 着质量的放松，反之亦然。但从广义的质量定义上来看，成品率管理实际上也属于质 量管理的范畴，是质量管理的一个分支，在技术操作上成品率的控制手段主要就是通 过对各个工序的质量控制来达成的，因此成品率就是在线质量的成本，提高成品率也 就成为了降低质量成本的主要方法。对半导体行业来讲，绝大多数的质量控制观念和 方法都可以应用到成品率的监控和提高上，合理安排抽样计划和实施 spc 监控手段 等有利于快速发现成品率问题。 国内系统性地论述成品率管理的文章不太多，主要集中于生产质量控制，从质量 管理系统，技术方案到案例分析等各个方面都有很多相关书籍文献。全面质量管理在 6 中国从 90 年代开始就被普遍推广，iso9000 质量体系和 spc，spd 等在线控制方法 也普遍被采纳，有力地促进了生产力的发展。体系方面有 iso9000/ iso14000， ts16949、sa8000 等,中华人民共和国质量管理体系标准给出了质量管理体系各方面 的准则20,质量管理和质量保证系列国家标准宣贯教材 36 普及了基础性的质量管 理体系要求及实施， iso 9001/gb/t 19001 质量管理体系统计技术原理及应用则系 统、全面地论述了质量管理体系中十二种统计技术原理及现场具体应用实例，重点突 出实际应用中统计方法的使用范围、背景、应用条件、操作程序和注意事项等21；技 术方面的就更多了，有张弛的六西格玛分析工具,介绍如何通过量化的方法反映质量 问题22，还有过程控制和抽样方式，其中统计工序控制对如何建立 spc,cp 和 cpk 的计算方式，控制图的应用等都作了详细地介绍37，在 一书中就归纳了中国现有的抽样方式及其适用范围23， 质量管理八大方法更细致地给 出了几大方法的应用环境和注意事项38， 常用数理统计方法这主要强调统计学在质量 管理中的应用40；案例方面则介绍质量活动圈及如何成功应用 8d 手法等等。 中国在过去的计划经济时代，主要是靠各级政府和行业主管部门发布的各种条 例、规章制度来管理，属于外在的、被动的管理方法，常常发生走过场的事情。改革 开放后，由于竞争的压力，国内一批先进的企业如华为，tcl， 联想等都逐步重视 起了成本和品质，率先在质量管理方面接受国际上先进的管理观念实施全面质量管 理，并且通过质量控制小组开展的业绩目标管理、零缺陷管理、持续改进等活动促进 了企业的全面提升。在市场经济条件下，外资注入同时也引进了先进的成本、质量管 理理念和模式，管理从被动变为主动，很多企业开始积极寻求适合本企业发展所需要 的质量管理模式， 如果在质量控制的基础上加强成品率管理， 提高其产能和价格优势， 企业就能在国际行列的竞争中取得长足的发展。 2.2 成品率与生产各因素的关系成品率与生产各因素的关系 成品率即投入产出之比，因为不是每一个原材料的投入最终都能被做成高质量、 有价值的制成品， 因此现代工业产业的经济效益直接或间接地受到所生产产品成品率 的影响，同时成品率还与企业现有竞争优势的各个指标息息相关。首先影响的就是产 7 品的成本，在某些行业，较低的成品率可能会导致成本的翻倍或更多；其次成品率还 影响生产产能， 在生产瓶颈的地方显得尤为重要， 如新产品快速成长的过程,如果其它 影响因素都相同的情况下，成品率管理系统能带来额外 3%到 7%的利润，再次，成品 率在影响产量和价格的同时还对生产周期，在制品及交货期也产生影响2。 成品率的计算公式成品率的计算公式 成品率=（产出/投入）*100% 在确定的成品率条件下，必须提高该工序的投入才能提高产出，对于产能来说， 如果成品率问题足够严重以至于将某个工序变成瓶颈， 或者更甚成品率问题就发生在 瓶颈工序，生产的产能会直接随着成品率的下降而下降，而这种趋势不会因为后面工 序存在的余量产能而减弱，反而会将其影响扩散到后续所有工序，导致总体产能的下 降。 生产能力指标生产能力指标 产能（kwgr）=（24*60*a%）/生产时间*b*成品率/1000 产能(总体)=最小 (产能)(i) 在此以周产量为基准(kwgr),a 为可工作小时数,b 为该工装装载数量 从生产能力的计算公式可以看出生产能力与成品率成正比，成品率越高，生产能 力就高，反之亦然，一旦成品率有问题，对于生产厂家来说要么增加设备（知识密集 型）或人员（劳动密集型） ，要么减少产出，无论哪个方向对于公司来说都是单位成 本的增加。 除此之外，成品率还会影响所有相关工序的在制品控制，对于在制来讲，较低的 成品率意味着工序更大的可变性，工序的产能随着成品率的下降而降低，使其与最大 产能的差距加大，从而引起该工序在制品数量的增多。 在制品在制品 在制(i)=最大（产能）- 产能(i)*60/生产时间*设备数量 如上示所描述的，当成品率降低时，第 i 个工序的产能降低，加大了其与最大产 能之间的差距，导致该工序在制品数量的增多，在降低生产效率的同时也增加了生产 成本，延长了生产周期和交货期，同时在制品数量的增加会导致问题出现后受影响的 8 产品量增大， 延长了问题被发现和解决的周期， 反过来更进一步造成了成品率的降低。 对于生产周期来讲，由成品率降低而引起的在制增加使得生产同样数量产品所需 要的时间会更长，或者在同样时间里能生产出来的量会减少，无论怎样都会造成单位 生产周期的增加，如下面公式。 单位生产周期单位生产周期 生产周期=(结束时间 开始时间)/出货量 对于交货期来讲，较低的成品率使生产同样多产品所需要的时间更长。 交货期交货期 交货期=订单量/日产量=订单量/（日投入量*成品率） dr. roger 将成品率与各成本因素之间的关系总结如下表，可见成品率影响着生产 的方方面面。 表 2-1 成品率对各方面成本的影响 资料来源：the economics of yield-driven process 在硬盘行业，由于其成品率较低，因此成品率管理的地位相对来讲更高，需求和 紧迫性不言而喻，企业想要获利，就必需使成品率达到一定的高度，那么如何做才能 达到期望的成品率呢，必须回答以下两个问题： 问题一：影响成品率的因素有哪些？ 问题二：如何能迅速提高成品率？ 9 3 案例研究案例研究 3.1 行业背景行业背景 1898 年丹麦科学家 valdemar poulsen 在德国发明了第一台磁记录设备，从此开辟 了一个崭新的数据记录新时代，随后 1946 年的第一台计算机发明则把人们推向了一 个电子计算机时代。 图 3-1 1898 年的磁记录(来源：danish technical museum www.tekniskmuseum.dk) 硬盘的历史开始与 1956 年 9 月， ibm 的一个工程小组推出的首台磁盘存储系统 ibm 350 ramac（random access method of accounting and control） ，被认为是第一 个硬盘，它的磁头可以直接移动到盘片上的任何一块存储区域，从而成功地实现了随 机存储，这套系统的总容量只有 5mb，共使用了 50 个直径为 24 英寸的磁头。1968 年 ibm 公司又提出了“温彻斯特/winchester”技术， 硬盘技术的发展有了正确的结构基 础。 1979 年， 薄膜磁头的出现进一步减小了硬盘体积、 增大了容量、 提高了读写速度。 接着在 80 年代末期，ibm 公司的 mr（magneto resistive）磁阻磁头的发明使得盘片 的存储密度比以往 20mb 每英寸的状态更提高了数十倍，磁盘存储密度提高了，单碟 容量自然而然也就提高了，从而带动了整块硬盘容量的增大，于 1991 年，ibm 公司 首次将此项 mr 磁头技术应用于 3.5 英寸硬盘中，从而使普通电脑用户的硬盘容量首 10 次达到了 1gb，硬盘容量从此进入了 gb 数量级。24 硬盘驱动器（hdd）是一个数据存储设备，是利用磁信号来对数字数据进行读写 和存储操作地，硬盘驱动器主要是由读写头、磁片组合体和印刷电路板组合体三大块 构成。读写头和磁片组合体是电子机械装置，包含有读写头，碟片，读写头定位机构 和主轴马达，外面加以盖板来防止灰尘和异物的进入，印刷电路板组合体则是一个电 子系统，用以处理模拟和数字信号，hdd 结构如下图所示。 图 3-2 硬盘结构分解图(来源：公司内部资料) 硬盘行业的发展可以说是日新月异，在 hdd 行业中一个重要的全面衡量指标就 是面积密度（area density） ，具体到碟片指的就是磁记录表面单位平方英尺里可以存 储的字节数量。 面积密度的增加可以在不增加读写头和碟片数量的情况下提供更多的 存储空间，使得能够生产出容量大而字节平均成本低的存储设备。上世纪九十年代开 始，硬盘的面积密度以每年 60%的速度递增，图 3-3 展示了四十三年来 ibm 公司硬 盘产品面积密度的增长趋势，可以看出 hdd 行业令人惊讶的飞速发展。这样的发展 是在一系列创新技术下完成的，包括缩小读写头尺寸、改进读写头材料、精确读写头 定位、降低飞行高度和改善碟片质量，将原始的磁场技术转化成现今的薄膜磁技术。 11 由于技术的不断创新，高频率的设计变动导致新产品的生产周期逐年缩短，到 2000 年每个产品的生命周期平均只有不到一年的时间，客户对硬盘行业提出了新的要求， 如何让新产品快速达到量产，如何通过快速提高成品率来提高产能是今天 摆在硬盘行业的一个尖锐的问题。 图 3-3 ibm 产品“磁面积密度”的增长趋势(来源：ibm 存储事业部 2000 年年报) 硬盘驱动器的生产是相当复杂的工艺，硬盘工作时，读写头悬浮在碟片上方，其 间的距离称为“飞行高度” ，在硬盘行业有一个形象的比喻读写头 10 纳米的飞行 高度如同一架波音 747 在 10 米的高空中飞行，如此低的飞行高度还要承载大量的货 物，可以想象其难度有多大。新一代的硬盘中磁头飞行高度均低于 10 纳米，使得硬 盘对很小的颗粒异物都极其敏感， 因此硬盘的读写头和碟片生产都必须在 100 级的净 化车间里完成，另一个挑战就是在硬盘组装时如何减少损坏，特别是读写头的特小公 差更加加大了其难度。 硬盘的制造是从组件的生产开始的，这其中读写头，碟片和印刷电路板的工艺是 最复杂的，每个组件首先在各自的工厂里生产完成，然后被送至组装厂形成最终的产 品硬盘。本案例就是基于 hdd 生产中磁头和磁碟这两大生产组件的成品率管理 而展开的，由于成品率远远低于 100%，而后续的组装生产中测试设备的数量和人员 的配置都与这两个关键因素息息相关， 因此这两种组件的生产具有很强的成品率导向 性。 12 3.2 公司概况公司概况 众所周知， 自 1946 年第一台计算机发明以来， 科学技术有了突飞猛进的发展， ibm 凭借其优秀的开发设计技术，率先于 1956 年 6 月在美国圣何塞市生产出了世界上的 第一台硬盘驱动器，并且多年来一直以蓝色巨人的形象稳处硬盘界的领导地位。 1998 年 ibm 投资中国在深圳兴建了国际商业机器科技产品深圳有限公司（现日 立环球存储科技 现日 立环球存储科技(深圳深圳) 有限公司） ，有限公司） ， 主要从事硬盘主件的制造加工， 公司在 2005 年以 前主要的产品是磁头，该产品尺寸仅只有mm*1.25mm（与圆珠笔头大小近似，如 图 3-4） 。 图 3-4 硬盘的关键组成部分磁头(来源：日立存储科技有限公司首席执行官 2003 年报) 由于硬盘制造行业竞争日趋激烈， 制造商已经由 1999 年的 11 家缩减为 2003 年的 6 家，其它公司因不能从制造中获利而退出市场，主要的几大生产厂商如下表所示： 图 3-5 硬盘制造商历年的数量(来源：uc san diego 自五十年代以来 spc 在日本工 业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；八十年代以后， 世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用 spc，而且对供应商也提出了相应要 求，在 iso9000 以及 qs9000 中也提出了在生产控制中应用 spc 方法的要求26。 “spc 是获得和保持制造业高成品率的有效工具” 。 23ibm 数据专家 dr. robert 如是说。那么 spc 和成品率的关系究竟如何，怎样可以通过 spc 来促进成品率的提 高呢？ 事实上统计过程控制为成品率即在线质量提供了有效的控制手段， 工序能力的分 析用于决定该工序是否有能力达到较高的成品率， 而控制图的应用则有利于快速发现 成品率变化的异因。 图 3-11 工序能力分析图(来源：data warehouse and manufacturing yield) 22 成品率=（1-报废品率） ，上图对如何通过提高工序能力来提高成品率给出了一个 形象地描绘，图左上角代表一个工序正常的分布情况，任何超出控制线的产品都会被 报废，而只有在控制线范围之内的才会成为合格品，从而组建了产品的成品率。通过 对分布状况的分析，改变工艺、调整参数来减少报废，经过几个如上图所示的改进过 程，最终达到左下角的目标提高了成品率，理想的状况下通过这种方式可以将成品率 一直提高到 100%。而 spc 控制图有助于找出成品率问题点，用一个封闭式的图解可 以更清楚地看到这个关系，正常生产监控，发现异常点及时调整最后恢复常态，可见 spc 对在线成品率问题的发现有很大的帮助。 图 3-12 统计过程控制图(来源：data warehouse and manufacturing yield) 日立存储的子公司分布较广，各主要生产线及其装配公司纵贯三大洲（美、亚、 欧） ，只有建立全球性的数据传输 spc 才能解决数据共享问题，这种 spc 不仅能将生 产的状况反映给当地的工程师，还能反馈给设计者和前后段的异地工厂41，在数据仓 库中讲到日立（原 ibm）公司 于 1999 年建立起了全球的 jed 数据库，该数据库里 主要储存的是测量和外观检测等和成品率相关的数据。 在 jed 数据库的基础上， 公司 的 it 和工艺工程技术人员通过运用数据挖掘工具建立起了在线的 webspc 系统（每 1 小时自动更新一次） ，实时监控，自动发现生产中低成品率的问题。spc 不仅能发 现问题而且能够将问题集中到某一个具体的设备，人员身上，控制方法主要有三种。 第一种控制方法是从上至下按成品率的分类，一级级将问题具体化找出与工序/ 组别中设备或人员的相关性，首先建立正常的日、周、月成品率 p 控制图，如下图 所示，发现 24、26 号的成品率出现了问题，追踪到具体工序可见是 recession 组 波动比较大。 23 图 3-13 某产品成品率监控图(来源：公司内部数据) 然后分析该工序具体是什么因素的变化引起了成品率的波动，通过该工序的控制 图比较设备与设备，员工与员工的差别，找出表现异常的设备或员工，如图 3-13 可 见设备 bay1002 就是问题源。 图 3-14 某工序各设备成品率的监控图(来源：公司内部数据) 上述方法是通过 spc p-chart 从宏观到微观层层细分最终找出问题的根源， 第二种 控制方法则反之，从局部尽早发现问题，避免问题的扩大化。因为在生产过程中同一 工序有不止一台设备或不止一名员工在工作，通过设备与设备，员工与员工之间的比 较建立边际批次（maverick lot）控制 p 图42，p 控制图通常用于确定不合格品率的 情况。由于 p 控制图的一些局限性（虚发警报）和工序的控制能力，在日立深圳公司 主要按 4sigma 来控制， 通过控制最小样品量来过滤虚发警报。 任何超出 4sigma 控制 24 要求的设备或人员将会受到系统命令禁止其工作， 直至被修复或培训到能达到要求为 止，而相关的产品也会被追溯回，或被返工、或被重新测试，实在无法挽救的产品才 会被报废，这种控制方法不仅防止了不合格品流向客户端，而且在保证出货质量的同 时也及时地制止了坏状况的延续，而且通过返工还可以挽救回一些产品，最终控制了 成品率的下降。如下图所示，按照产品在该工序所有设备的表现计算出均值，根据该 设备的方差，规划出控制上下限进行监控，为了避免 spc 两类错误中的虚发警报在 p 控制图中加入了样品量的控制，小于 50 样品量的点都不显示，排除了由于小样品量 引起的一些偶然因素， （实际生产中也会有一些小批量的工程实验仅用于确认设备的 状况或工艺改变的影响，不必将起其考虑在正常成品率分析中） 。 图 3-15 边际批次 p 控制图(来源：公司内部数据) 日立深圳公司的边际批次控制图每个小时更新一次，实现了实时监控，帮助生产 在问题严重化之前及时被终止， 稳定了产品的成品率， 由上图可见 1 月 30 号 4 点到 8 点 该设备有问题，经过工程师及时地调整修理，很快恢复正常，受影响范围只有 4 个小时。 第三种控制方法也是通常 spc 被普遍推广的一种方法，通过控制关键工序的关 键参数来及时发现问题。它与第二种方法的相同之处在于都是从微观到宏观，从发现 具体某个工序中某个参数的异常来发现问题； 而与上两种方法不同的地方在于这里控 25 制的参数不是最终通过测试或检测被报废的缺陷品， 而是每道工序中跟产品品质相关 的关键参数，通过对关键参数的监控间接地控制成品率的一种方法。通常测试或检测 工序都会被安排在整个流程的最后，磁头和磁碟的工序流程也是这样的，方法一和二 这两种控制方法，对问题发生在接近成品的后工序中比较有效，能比较及时地停机， 将损坏降低到最小，但如果问题发生在远离成品的初始工序就不是很有效了。由于整 个生产工序多、周期长，如果问题是在初始工序产生，等到产品通过测试才发现到问 题时，生产中受影响的在制品就会很多，即使立刻停止机器生产，影响面也会很大。 如日立存储深圳公司的磁头生产， 其第一道工序与墨西哥的最后一道工序间的时间间 隔是至少 3 周，如果可以返工的话也许会对成品率有一些挽救，但一定会造成生产能 力的浪费，一旦不能返工，报废的就会是至少三个星期以上的货品，所以如果能在本 工序通过一些间接的监控方法发现问题及时制止，成品率将会得到更有效地控制。公 司为了保证生产的有效性，不可能在每个工序后面都作 100%的测试，这样不但会增 加生产周期，而且会带来很多的困难，像磁碟这种产品不到最后一道工序根本不可能 做功能性的测试，所以只能在关键工序选择关键的质量参数来进行监控，间接地发现 与成品率率相关的问题。具体做法，首先确定关键工序，然后确定关键参数，根据关 键参数的均值和方差建立 x bar - r 控制图来进行监控， 从参数的角度及时发现成品率 /质量问题，避免问题的扩大化。 图 3-16 磁碟矫顽力控制图(来源：公司内部数据) 26 在磁碟生产中，日立公司通过控制镀膜工序的矫顽力（磁滞回线反映了磁场的稳 定性和可擦除重复写入性）来侧面控制成品率，上图就以矫顽力这个关键参数的 spc 为例说明如何通过关键参数的控制来完善成品率管理。 在硬盘中功能好坏评判的唯一 标准就是其读写性能、信息存储的可靠性和再次存储的难易程度，磁碟的好坏是通过 功能测试来判断的，其中镀膜工序是磁碟生产中的最关键工序，因为所有的磁介子都 是在该工序被镀膜完成的，磁介子镀膜的好坏会直接影响其存储功能的发挥，但是由 于它是整个生产过程的第二道工序，在镀膜完成后，还需要经过 30 多个小时其它工 序的加工才能成为最终的成品，此时做功能测试是不准确的，而且由于工艺的原因也 不可能做测试，但是该工序的镀膜好坏又会对产品的品质和成品率有直接的影响，所 以在该工位监控其关键参数以及早发现问题是必要的， 于是日立磁碟生产线在该工序 加入了关键参数 spc 控制图,一旦矫顽力超出控制范围，立即停止机器运作，及时做 出相应的调整（该工序全自动化与人无关，只与设备相关） ，尽早地发现问题可以降 低最后磁性测试的报废，保证了成品率。 3.3.5 数据挖掘数据挖掘 问题诊断出来后的下一个步骤就如何通过高效的问题分析系统来加速分析过程， 在最短的时间里给出最准确的分析， 如何利用计算机辅助加速成品率提高的进程的问 题。39日立公司拥有一个强大的 jed 数据库，给分析问题提供了很大的帮助，但如 何将数据从数据库里有效地提炼出来， 利于成品率的分析呢？首先要了解该公司成品 率的计算原理。 文章第二节中提到成品率的计算公式是：成品率=产出/投入，对于单个工序来说 投入和产出一目了然，然而由于磁头磁碟工艺的问题，废品都是集中到检查和测试工 位去报废，单工序的成品率没有太大的管理意义，只有整条生产线的成品率才具有实 际意义，因此在日立深圳公司主要管理整条生产线的成品率。虽然绝大部分的报废在 测试工序产生，但是在每一道工序也会有一些这样或那样的问题可能会产生报废，受 生产周期的影响对于整条生产线的投入数量就不能够直接获取， 而只有通过反算近似 得到，对于连续生产来说，这种近视分析成品率的方法是准确的，当然也可以更精确 地计算，根据产品的 id 号，从头到尾追踪精确计算出成品率，但由于计算麻烦、耗 27 费人力，同时更精确的数据对于长期成品率的分析来说没有太大的意义，因此就用近 似的方法作代替。日立存储公司将成品率的计算参考点定在最后一道生产工序，以该 工序的出品数为产出量（该数据可以直接获取） ，将产出与该时间段各个工序报废的 总数相加近似得到投入总量，因此日立公司的成品率计算为： 成品率=出货量/(出货量+报废 1+报废 2+报废 n)，(n 为工序数) 在近似计算的基础上，根据上一步骤诊断出的问题，如 chip(崩口)的报废率比较 高， 工程师需要对 jed 数据库的数据进行进一步地挖掘， 找出是什么造成了这种缺陷。 数据挖掘的工具有很多， 就关于成品率控制系统的数据挖掘工具就有许多大的软件公 司推出了很多很好的软件，如 ids software systems inc. 专为半导体行业成品率控制 发行的 datapower ，syntricity 世界著名的 ic 数据管理软件公司也发行了一系列 的成品率管理挖掘工具，sas 公司的 sas 开发软件等等， 日立存储公司主要用的是 sas，jump 和本公司自行研发的 qmf 与 jed 数据库链接，结合 sql 语言对数据源 进行挖掘。对于日立深圳公司磁头/磁碟成品率分析有效且常用的数据挖掘方法有 3 种分布地图法：按照报废品的原始产品代码，将其重新描绘在原生产工装上恢复其分 布是数据挖掘中对成品率分析很有意义的一种方法。 将问题发生时间段里报废的所有 产品 id（唯一标示）找出，模拟工装装载的情况，根据 id 号从数据库中找到当时在 工装中的位置，将所有报废品在其原位摆好，重复的则在相同位置累加，通过堆积图 找出报废品在工装上的分布规律，按照找到的规律与工序中相关材料或夹具比较，看 是否与某个夹具或材料相关，确定问题源。 错误！错误！ 图 3-17 数据挖掘形成的工艺地图（来源：公司内部数据） 28 如上图所示，根据分布图形关工程师很容易看到问题主要集中在工装的中央位 置，像一个 t 字型，跟磁头生产的切割工序所用夹具形状相似，根据报废的具体原因 （每个报废品都有明确清晰地定义）把相关的夹具结合具体情况重新调整以解决问 题。有了这种数据挖掘的方法，可以提高分析问题的速度，为快速提高成品率提供了 可能，这种方法一般用于问题没有办法追踪到工序的情况。 相关分析法：当某个产品整体的成品率发生变化时，又和某个具体的参数或设备 无关，在 spc，边际批次（maverick lot） 监控图中就没有很明确的表象，工程师就 需要用到相关分析法找出相关源。 通常这种情况下是一些普遍的因素在变化 （如环境， 化学品，原材料等等） ，工程师通过 sas 程序在 jed 数据库中找出有问题批次的所有 历史纪录，然后和这些因素作相关分析，通过散点图或面积图来看问题有没有在某个 地方集中出现，集中点就是问题的根源。如下图明显显示与原材料相关，是原材料的 质量问题引起了成品率的变化。 图 3-18 数据挖掘形成的相关（来源：公司内部数据） 工序步骤跟踪法：这种方法不仅仅涉及到数据挖掘，同时还会需要(doe)实验设 计来辅助完成。当很多工序都可能产生某个相同的缺陷，或者一个工序有很多个步骤 时，经常用这种方法来找出问题源，在日立公司外观破损报废品问题的分析就经常用 到这种方法。第一步将工序步骤分至最小单元，投入同一批物料后，在每一个最小步 骤完成后做重复性外观检查（相同的设备，相同的人员，相同的检查方法，光源和放 大倍数） ，然后根据每个工序的报废分布，一步一步分拣出问题产生的主要步骤。如 下图，通过步骤跟踪分析可见在 hy star 和 salida hy 步骤该报废品产生最多， 29 确定了问题源。这种分析方法花时间很长，所以在分析之前，试验设计一定要脉络清 晰，否则会造成很多不必要的人力和物力的浪费。 图 3-19 数据挖掘的工序跟踪图（来源：公司内部数据） 3.3.6 失效分析失效分析 毫无疑问不是所有的问题都可以通过数据分析找出根本的原因， 还需要通过其它 的方法，失效分析法是在品质管理和成品率管理中经常用到的方法，也是非常重要的 一种分析方法。随着科技的不断发展和市场要求的不断提高，硬盘行业需要提供的是 存储量越来越大而尺寸越来越小的产品，要保证磁头在高速运转的同时准确记录数 据，任何微小的缺陷都要尽量避免。磁头和磁碟的尺寸都很小，从本文行业背景中的 图片可以见到，pico 磁头的大小只有将近 1mm 和圆珠笔头的直径相当，femto 磁头 就更小只有 pico 磁头的一半，可见产品的质量要求极高，如尘埃度的控制达到了微 米级，静电要求2ma，而弯曲程度方面更达到了纳米级的要求，在如此小的配件上 作加工，要保证高品质分析出它的问题源头，必须要有高分辨率，高精确度的设备来 支持，将高精确失效分析设备合理分布并制定科学的抽样计划有助于问题的分析。日 立存储深圳公司拥有超过 20 种高精密，高分辨率的检查设备，按其功能分，有表面 缺陷确认和成分分析用的 sem、edx、分析磁性材料的磁场特性设备、尘埃分析仪 和立体分析仪等等。 失效分析不仅仅是设备能力的问题，还涉及到其配置和抽样计划，在什么工序采 用什么的失效分析仪器、样本量多大才能最有效地分析出问题的根源是很重要的。在 30 日立存储深圳公司由于功能测试都放在最后的工序上， 因此在每道工序之后都分配了 一定比例的失效分析仪，结合本工序的特点抽样分析其关键参数来发现问题的根源， 范例见下表。 表 3-4 磁碟生产失效分析分布 工序 失效分析仪失效分析仪 控制参数控制参数 清洗 candela 颗粒 镀膜 dms 矫顽力 润滑 ftir 厚度 打磨 candela 划痕 测试 mvi 外观破损 资料来源：公司内部数据 除此之外， 日立存储深圳公司还根据报废品类别建立了每天的常规报废品失效分 析（daily failure analysis: dfa） ，将生产线测试工位报废的物料按一定的样品量进行 分析，找出报废品的规律所在，为成品率的持续改善提供了可能。就某个设备的问题 也可以通过对报废品的失效分析找出其问题部件， 如通过材料分析可以看到在磁碟的 哪一层材料出了问题， 通过调整相应设备该材料镀膜腔的对应参数保证镀层的准确提 高成品率。 3.3.7 问题的解决问题的解决 解决问题跟生产的工艺关系紧密，根据具体问题会有不同的处理方法，没有一个 统一的原则， 对于整个成品率管理体系来说最主要的就是产生问题的工序及其相关工 作人员的快速响应，通过一些调整手段或者 doe（实验设计，不断实验验证）等方 法最终将问题的产生几率减少或者根本消灭， 当然如果能够通过模拟试验来模拟调整 后的结果，将会大大提高解决速度。 “模拟分析不仅帮助简化了解决问题的过程， 而且减少了生产成本和时间的浪费，给制造者带来了利润”32,shrink。如下图，日立 公司通过压力模拟试验仅花几分钟就能知道如何调配压力对产品是最好的， 这种模拟 测试节约了试验的时间并减少了产品的浪费，快速找到了高成品率的解决方案。 31 图 3-20 压力模拟系统（来源：公司内部数据） 3.4 成品率管理系统的其它配套成品率管理系统的其它配套 成品率管理除了科技方面和系统的设计之外，还需要别的辅助措施，首当其冲的 当然是人力资源。在现代化工业生产中，人的因素是至关重要的，正如现代经济理论 所讲，经济增长的主要途径取决于四个方面的因素：新资本资源的投入；新可利用自 然资源的发现；劳动者平均技术水平和劳动效率的提高；科学的、技术的、社