DPPM制程不良统计方法.pptVIP

DPPM製程不良統計方法 主要內容 DPPM概念介紹 計數值與計量值統計方法定義及區別 CPK與良率及sigma對應關係 定宏採用之DPPM製程統計方法 定宏製程DPPM統計目標 定宏採用DPPM統計目的及改進措施 DPPM相關知識解釋 DPPM: Defect Part Per Million:百萬分之一不良品 產品品質特性的記錄一般分成計數值或計量值，計數值又以計件或計點為記錄，計量值以實際量測之特性值 計量值則以製程能力指數Cp、k（Ca）、Cpk為代表 計數值一般以MIL-STD-105E 之AQL來衡量,AQL在10以下時，可表計件的不良率或計點的缺點數，AQL在10以上時，則表計點的缺點數或每百件缺點 計量值衡量標準:Cpk—製程能力指標 (1)Ca之計算方式如下(準確度) 實績平均值-規格中心值 X-u Ca=----------------------------------*100% = --------------*100% 規格公差/2 T/2 T=USL-LSL =規格上限--規格下限 計量值品質統計衡量方式 計量值品質統計衡量方式 計數值製程良率衡量指標 製程良率（Yield）：一般以一製程之投入產品件數與該製程輸出良品的件數之比率。以上適用於電子零件、半導體等製程，其不良品無法修理而報廢者。裝配廠的製程，其不良品大致上都可以修理，修理好的產品，再回線測試，繼續裝配，如此要定義其良率應以各製程的初檢通過率（First Time Yield；FTY）較為合理。 初檢通過率（First Time Yield；FTY）:一製程投入產品件數與第一次檢驗就通過之件數之比率。 全製程之直通率（Rolled Throughout Yield）:定義為全製程的投入產品件數與通過全製程無缺點產品件數之比率，不過在製程上要準確計算比較困難，一般以各製程的良率相乘 檢點數與良率的關係 一. 檢點數與良率的關係(中心不偏移目標值) 檢點數與良率的關係 二. 檢點數與良率的關係(中心偏移目標值1.5σ) 計數值計點的品質 1. 一般資訊電子產品只要有一個缺點就應視為不良品，但是一個不良品可能有一個以上的缺點，因此以平均每件幾個缺點較能完全表示品質，以dpu （Defects Per Unit）為單位 2.一般不同產品的每件檢點數不同，檢點數愈多，dpu就可能愈大，以dpu的大小來比較產品品質的好壞似乎不太合理 ，因此用總檢點數與總缺點數之比來比較品質會客觀一點；以dppm（Defect Parts Per Million）為單位 . dpu是代表每件產品平均有幾個缺點，而dppm是每檢查一百萬的檢點平均有幾個缺點。 定宏光電將採用統計方法 針對每一Process(或站別)列出檢點數如附表 總檢點數=抽樣件數*檢點數 /件 依每一站別IPQC抽檢不良點數作為統計Dpu 製程DPPM=抽檢出不良總點數與整個製程總檢點數比值 各工站(Process)製程良率=產出數/投入數 全製程直通率=各工站(Process)製程良率相乘 以上可以整體反映產線狀況,但有時有來料不良,這樣對產線製程 管控似乎不太公平,故類似上述做法,引出以下概念 I. 產線DPPM=(抽檢出不良總點數-來料不良總點數)/整個製程總檢點數 II. 各工站(Process)產線良率=產出數/(投入數-來料不良數) III.整體產線直通率=各工站(Process)產線良率相乘 定宏製程不良DPPM品質目標 定宏採用DPPM統計目的及意義 一.目的; A. 引入統計品管及dppm管理體系 B.加強品質觀念,提昇製程能力,提昇良率,滿足客戶需求 二.改進措施 A.檢討不良發生原因及提出有效改善措施 B.不斷採取PDCA循環,使公司管理及品質上一個新台階 * 規格公差 6個估計實績標準差 = T 6 σ Cp= (雙邊規格) (單邊規格) 或 規格上限-實績平均值 3個估計實績標準差 = USL-X 3 σ Cp= 實績平均值-規格下限 3個估計實績標準差 = X-LSL 3 σ Cp= Cpk = ( 1 ─ │Ca │ ) * Cp (2)Cp之計算方式:(精確度) (3) 製程能力指數 Cpk Sigma(中心點不偏移Cp=Cpk) Cpk Sigma(中心點偏移1.5σ) 99.9998 99.94 93.89 6.70 1000 99.99