品管七大工具知识简介

1、SHAININ DOE七工具介绍Multi-Vari Chart(多层图 )B vs .C (B与 C 比较 )Paired Comparisons(成对比较 )Components Search( 组件寻找 )Variables Search(变数寻找 )Full Factorials(全因子效果 )Realistic Tolerance Parallelogram (scatter plots)(散布图定公差)目的 : 降低变异MUTI-VARI CHART多层图 : 变异之掌握时间面变动 (Temporal Variation)在不同的时段、生产班次、生产日期、生产周别等等，由於时间不同

2、制程会发生的品质变异，是一种非随机性的要因，只要能掌握到它们的存在，伴生的品质变异就可望全数消除。空间面变动 (Position Variation)在相同时间里，在不同的部位、机台、人手或工厂所发生的品质变异，就是所谓的空间要因所产生的。经过恰当对策後，空间面要因所产生的品质变异可望消除大半。以下列举了各类的空间面要因:单品的内变异，如一件铸品因不同部位孔隙度有差异。组品内各单件之间的差异，譬如一块含千、百只零组件电路机板，各点之问焊锡品质有差异。全品之内相同各件之间的差异，譬如一片晶圆上数百粒晶体之间品质出入很大。同模或同次生产，各件产品之间的品质差异。譬如在 IC 的封胶制程，乙付模具上

3、通常有数十处相同的穴位，但产出的各个胶体之间也有所差异。不同的作业手、生产机台、或生产工厂投入相同的生产要素，但产品之间也有品质差异。重覆面变动 (Cyclic Variation)在同一机台，用同批材料、由同一作业手、按相同程序生产，产品之间仍有品质差异。这种随机性要因是会再度出现的，所以它们有反覆性。只有在技术上、材料上或设备上等等有所突坡，此类反覆性品质变异才可以减少。讨论 : 请举出在 LCD之制程中，时间之变异有哪些。讨论 : 请举出在 LCD之制程中，空间之变异有哪些。讨论 : 请举出在 LCD之制程中，重覆之变异有哪些。Multi-Vari个案研究：转子轴某制造厂生产圆柱的转子轴

4、，需求直径为”，制程能力研究显示”的( 标准差 ) 散布， CPK。领班准备废弃此老式的生产转子轴的六角车床设备(TURRETLATHE)，买一个新的价格为 $70，000，能保持” 的车床，即 Cpk ，然而，顾问说服工厂经理先行Multi-Vari研究，即使在买进新车床前，它的回收只是九个月图表 - 显示 Multi-Vari图的结果空间面变动(PositionVariation)轴四个位置的（轴内）变动，显示如方格内，每个轴的左边到右边，上下为轴的最大的直径和最小的直径重覆面变动 (Cyclic Variation)循环性的变动，一方格到这下一个方格时间面变动(TemporalVaria

5、tion)从周期到这下一个，以小时显示结论 :图中显示，最大的变化似乎是时间到时间，变化发生於 10 上午和 11 上午，这提供这领班一个强的线索，上午 10 什麽呢休息时间！。而在下一个三轴样本是取在 11 上午，这些读数是类似於最初上午生产。变异要因检讨解析例某家瓷砖制造商磁砖褙纸之褙纸黏度品质不易控制，搜集数据如下表(1) 横条之内 ( 每条 5 片瓷砖 )(2) 横条之间 (3) 时间，另外，将以上数据绘制成multi-varicharts( 包括每条中最高黏度每时段平均黏度、每条平均黏度) ，如图( 问题)1 那一方面的变因有最大的变异2 你可以找到什麽端倪包括非随机的趋势。Mult

6、i-Vari Chart之制作ABCDEFGHIJ112321234567893X16659546057473822564X25658525037601243395X35866594446485418606X65484850444960605847X67637259525657386058最大6766726057606060609最小56484844374712183910平均575211组平均454545计算各组最大，最小，小平均，大组平均B8 格=MAX复制 B8，至B9 格=MIN复制 B9，至B10 格=AVERAGE复制 B10，至B11 格=AVERAGE复制 B11，选择贴上 (

7、 值 ) 至复制 B11，至 E11复制 E11，选择贴上 ( 值 ) 至复制 E11，至 H11复制 H11，选择贴上 ( 值 ) 至8060最大40最小平均20組平均0123456789最大676672605760606060最小564848443747121839平均62.458.85752.647.25244.236.254.6組平均59.459.459.450.650.650.6454545画图分隔之做法ABCDEFGHIJ112321234567893X66595460574738225614X56585250376012433925X58665944464854186036X65

8、484850444960605847X56763725952565738608最大6766726057606060609最小56484844374712183910平均575211组平均454545807060最大50最小40平均30組平均201001234567891011最大676672605760606060最小564848443747121839平均62.458.85752.647.25244.236.254.6組平均59.459.459.450.650.650.6454545练习为了解 0402 印刷宽度之变异，取 3 个 MASK，每 MASK作 4JIG，每 JIG 取上下两 P

9、ACK，每 PACK，X 方向与 Y 方向等距离取 3 点共 9 点，量测印刷宽度，如下资料，应如何解析平均 值 /WIDT HPACKYX12總計135135MASKJIG13513513513513513511244243243244245244234238239241234231243242241237235227239.172242241240248249249226236235241241235246246242233236227239.613243240240248247247223239238240241232244245240238240235240.0042422392412

10、46247247225239238241240232245245240236237238239.8921239239238244247251243237238238238236248242238237237234240.222235237237244249251231237237237237235245242242236236234239.003235237237243244247233237236234235234243240237235236237237.784238239240247246247231240239239238237243243241239238238240.1731240

11、238240242241242237237237239238237241241239237236236238.782239240241248248246236235235238239237244244238234235235239.563240239239244245243234229232237235237241240237234235236237.614241239241247244244236234234239238238244242240234233234239.00總計# # # # # # # # # # #239.2Process Capabili ty for WIDTHync

12、euqerfLSL = 230.0, Nominal = 240.0, USL = 250.0100Cp = 0.695651Cpk = 0.64218980Cpk (upper) = 0.749113Cpk (lower) = 0.64218960K = -0.076851940Cr = 1.437520Cpm = 0.6868330220230240250260WIDTH1. 若规格在 240 10，制程能力 CPK=，显然不足， X = ， s =WIDTHY1Y3Y5平均X1X3X5平均WIDTHY1Y3Y5标准差X1X3X5成对比较成对比较类似组件搜寻方法 , 藉由成对 "

13、 良品 " 和 " 坏品 " 单位的比较，找出两者之间差异，进而根据其差异分析重要要因。使用时机 :单位元件或子装置不能够分解或重新组装( 不像组件搜寻)有多数良品和少数的坏品成对单位出现有适当的参数来发现与区别良品与从坏品此技术可适用在组装站、制程、测试仪器 , 等具有类似的单位，组装 , 或工具。同时，它也是失败故障分析的有力工具。成对比较制作步骤:1. 选出一良品单位和一坏品单位 ( 尽可能的 , 接近相同的制造时间 ) 。2. 称此为一对，详细地观察记录在二单位之间的差异。差异可能来自外观的尺寸电性机械性质 , 化学性质等，观察技术包括眼睛，X 光 , 扫

14、描电子显微镜，破坏测试等。3.选择第二对良品和坏品单位。如同第2 步骤， . 观察且记录此对差异,4. 重复此搜寻步骤，第三 , 第四 , 第五 , 和第六对 , 直到观察的差异显现出有重覆的模式。5. 去掉每对中有矛盾方向的差异。通常 , 到第五或第六对 , 一致性的差异将降至少数几个要因。为差异的要因分析提供强列的线索。成对比较个案研究 : 不良两极管DO-35 两极管 , 汽车里的在 - 那之下 - 头巾电子学组件用, 有无法接受的失败率。一些被失败的两极管被从领域向後地带来和反对没有有缺点的好的单位比较。被的成对比较结果 , 当在扫描的电子之下检查的时候仔细检查 , 是依下列各项 :双

15、号码观察不同号码分对观察良品差异没有缺点1良品-坏品Chipped die,坏品oxide defects,copper migration良品没有缺点2良品-坏品坏品Alloying irregularities,oxide defects良品没有缺点3良品-坏品坏品Oxide defects,contamination4良品-坏品良品没有缺点坏品结论 :Oxide defects,chipped die1.Four repeats in oxide defects, probable Red X family2.Two repeats in chipped die, probable Pi

16、nk X familySolution: Working with the semiconductor supplier (who, up to thisanalysis, had resisted responsibility), the following corrective actions were instituted:1. For oxide defects:* Thicker photo resist* Mask inspection* Increased separation between mask and die2. For chipped die:* Reduced ox

17、ide thickness in scribe gridBVS.CB 表示 Better ，C 表示 Current ，就是比较好条件与现有条件是否有差异。在过去常用的方法为两组母平均差之检定， 但计算较为复杂， 再过去统计方法中有很多简易之计算方法，中 SHAININ 提出两种容易之方式 (1)Lord Test 及 (2)Tukey Quick Test 。其SHAININ使用 Lord test之步骤步骤BetterCurrent(1)B&C各实验X1Y13 次Y2实验DATAX2X3Y3（ 2）中位（ 3）全距R1R2（ 4）R1R2R2（ 5） 1D（ 6）D21.25 判断

18、所选择因子中有影响的大要因存在，可进行步骤R（ 7）如果 D1.25 判断所选择的因子中无影响大要因存在，回到步骤1R例:HOUREMETERAn hour meter , built by an electronics company , had a 20-25 percent defect ratebecause severalof theunitscould not meet the customer'sreliabilityrequirementof perfectoperationat-40 C .Theworstunitscouldonlyreach0 Cbeforemal

19、function .The hour meter consistsofa solenoidcellwitha shieldto concentratetheelectricalcharge which pulsesatregularintervals.Thepulsetriggersa solenoidpin,whichin turn causes a verge arm , or bell crank , to trip the counter , advancing it byone unit .The counterisattachedtoa numeralshaft containin

20、gnumeral wheels.Thesenumeralwheels areseparatedfromeach otherby idlergears,whichrotateon an idlergear1参考 Lord's test for two independent samples.此处 Lord采用平均， SHAININ 采用中位数，较方便计算，判断值在5%下， Lord 值为， SHAININ 为，可能是为方便记忆。shaft .Both the idler gearshaftand thenumeralshaftare attachedtothe mainframe,mad

21、e ofhardwhite plastic.Thepulsingrhythmis providedby an electronicsboard .High(Good)AssemblyLow(Bad） AssemblyInitial results(H1): 40。C(L1)O 。 CResults after lst(H2): 35。C(L2) 5。 Cdisassembly/ reassemblyResults after 2nd(H3): 37。C(L3) 7。 Cdisassembly/ reassemblymedian 37 5range57D=-32， R =(5+7)/2=6， D

22、:R =32:6=:1>，The testfora significantand repeatabledifferencebetween thegood unitsand badunits is determined by the formula : D:R >:1 ， The Red X and Pink X are among thecausesbeingconsideredandthere isgoodrepeatabilityinthedisassembly/reassembly process .Lord's test for two independent sa

23、mples.In this testthe sampleranges R1,R 2 replace s1,s2. Thisisa quick test,no more robustunder nonnormalitythanthe t test, and even more vulnerableto erroneoussample extremevalues.Table A 7(ii)appliestotwo independent samplesof equalsize.The mean of the two ranges,w = (R 1 + R 2)/2, replaces the w

24、of the paired test andX 2 X 1takes the place of D.The test of significance is applied to the numbers of worms found in two samples of 5rats, one sample treated previously by a worm-killer. See table We haveX2X1=and w = (219 + 147)/2 = 183. From this, tR = (X2X1)/R = 183 = , which is beyondthe 1% poi

25、nt, , shown in table A 7(ii) for n = 5. TABLE OF WORMS PER RATTreatedUntreated12337814327519241240265259286Means,X219147Ranges, RTo find 95% confidence limits for the reduction in number of worms per rat due to thetreatment, we use the formula( X2X1) tRR21( X X1) + tRR2- (1832+ (183)6021284The confi

26、dence interval is wide, owing both to the small sample sizes and the highvariability from rat to rat. Student's t, used in examplefor these data, gaveclosely similar results for the significance level and the confidence limits.For two independent samples of unequal sizes; Moore (7) has given tab

27、les for the 10%, 5%, 2%, and 1% levels of Lord's test to cover all cases in which the samplesizes n. and n1， n2 are both 20 or less.The range method can also be used when the sample size exceeds 20. With two samples each of size 24, for example, each sample may be divided at random into two grou

28、psof size 12. The range is found for each group, and the average of the four ranges is taken. Lord (3) gives the necessary tables. This device keeps the efficiency of the range test high for samples greater than 20, though the calculation takesa little longer.To summarize, the range test is convenie

29、nt for normal samples if a 5% to 10% loss in information can be tolerated. It is often used when many routine tests of significance or calculations of confidence limits have to be made.SHAININ使用 Tukey Quick Test之步骤1 找出联合的那些二组样本里的最大和最小值，称为联合最大，及联合最小2 如果联合最大值和联合最小值两者在相同组的样本发生 , 我们没有足够证据证实二组样本是不同的。在这情况

30、我们指定统计值 T=0。步骤终止。如果一组样本包含联合最大值和另一组有联合最小值 , 继续第3 至7步骤.3 找出第一组样本的最大和最小值4 找出第二组样本的最大和最小值5 考虑联合最小值，计算另组最小值比联合最小值大的个数6 考虑联合最大值，计算另组最大值比联合最大值小的个数7 T 数值即为步骤第 5 和第6 相加判断如表所示， N为较大组， n 为较小组，如果 n=3，N=4，可查道 7/-/- ，即若 T>7，可判断此两组有差异，否则证据未足够判为有差异。同值时之计算，有两种可能发生1 当两组之最大值等於联合最大值，或者两组之最小值等於联合最小值，在这些情形其中任何一个 ,T 值为

31、 0.2 如果一组样本包含联合最大值和另一组有联合最小值，若发生另组数值与联合最小相同时或若发生另组数值与联合最大相同时，此时个数以1/2 个计算组件及变数搜寻 (Component & Variable Search)步骤 1：粗估 (Ballpark)1.列出（找出）可能会影响的零组件（分好与坏的PART）或可能会影响的变数（分出高及低的水准）2.确认这些要因中，会包括有影响变异之大要因作法：将最好的组合，称为Good（ High ）与最差的组合，称为Bad（ Low）各 3 次实验，共6 次，实验采6 次随机试验解析：GOODBADX1Y1实验X2Y2X3Y3（ 1）中位（ 2）

32、全距R1R2（ 3）RR1R22（ 4）D 2（ 5）D1.25 判断所选择因子中有影响的大要因存在，可进行步骤2R（ 6）如果 D1.25判断所选择的因子中无影响大要因存在，回到步骤1R步骤 2：消去 (elimination)逐一确认要因中是那一个重要(Red X or Pink X)，同时去除不重要因子（消去法）作法：从第一个变数称为A 开始，选择好的条件AH，AL，其余的变数组合为差的组合称为 RL， RH。实施 AL， RH，及 AHRL 之实验，从此处判断A 是否具有重要性。判断法：如果A因子有重要影响，则应该有A 在 R 群中，会有显着的差别出现，LH同时 A 在 R 群中会有显

33、着的差别出现，也因此我们有如下之判断方法。HL（ 1） 分别做出好、坏、群之管制线公式：好群管制线t 0.95 4Rd 2*R 32.776 1.81坏群管制线t0. 954R2.776R1.81d 2*2参考 Lord's test for two independent samples.3 参考 R 统计量（2） 判断如果 AHRL 之值高出坏群中之上线（或）ALRH低於好群中之下线，则判断 A 为重要因子 (RED X， PINK X)（注： 1. 同时出界、 2. 一出一未出( 交互作用 ) 、3. 未出界 ( 无效果 ) ）如此逐一判断直至所有因子判断完毕HIGHBETW E

34、ENLOW範圍範圍AhRlAlRhHIGHBETWEENLOWHIGH?BETWEEN?“LOW?”步骤 3：定案 (capping run)，确认组合之效果( 交互作用 )再将重要因，好的组合为Q，坏的组合为Q 其解因组合为R，R，实施 Q R ，Q R之HLHLHLLH实验，检讨出组合之效果( 交互作用 )步骤 4：全因子 (Full factorial)，检出重要要因之效果大小将重要因子实施完全配置之解析，计算各因子及交互作用之效果，找出最佳之组合值。例:HOUREMETER(Component serach)An hour meter , built by an electronics

35、 company , had a 20-25 percent defect ratebecause severaloftheunits could notmeet the customer'sreliabilityrequirementof perfectoperationat-40C .Theworstunitscouldonlyreach0 Cbeforemalfunction .The hour meter consistsofa solenoidcellwitha shieldtoconcentratetheelectricalchargewhich pulsesatregul

36、arintervals.Thepulsetriggersa solenoidpin,whichin turn causes a verge arm , or bell crank , to trip the counter , advancing it byone unit .The counterisattachedtoa numeralshaftcontainingnumeral wheels.Thesenumeralwheels are separatedfromeach otherby idlergears,whichrotateon an idlergearshaft.Boththe

37、idlergear shaftand thenumeral shaftareattachedtothemainframe ,made of hardwhiteplastic.Thepulsingrhythmis providedby an electronicsboard .High(Good)AssemblyLow(Bad） AssemblyInitial results(H1): 40。C(L1)O。 CResults after lst(H2): 35。C(L2) 5。 Cdisassembly/ reassemblyResults after 2nd(H3): 37。C(L3) 7。 Cdisassembly/ reassemblymedian 37 5range57D=-32， d =(5+7)/2=6 ， D: d =32:6=:1> ，Control limits =mediant0.95 (4) d / d2* =d( 此处为个别值信赖区间，不是群体平均信赖区间)The testfora significantand repeatabl