硕士论文-统计过程控制在表面安装质量管理中的应用研究

上海交通大学硕士学位论文统计过程控制在表面安装质量管理中的应用研究姓名：张周通申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：夏雨人20050101120051202-2--3--4-THERESEARCHANDAPPLICATIONOFSTATISTICALPROCESSCONTROLINQUALITYCONTROLOFSURFACEMOUNTINGTECHONOLGYABSTRACTStatisticalprocesscontrol(SPC)isanadvancedmethodofqualitycontrol.Controlchartisanimportanttool.Afterusingthetechnology,thedisadvantagesoftraditionalsecond-checkaregotridof.Thepreventionofthewholeprocessisemphasizedandtheprocessincontrolisactedasthemainobject.Itmaybeappliedinallkindsofprocessfields,suchasdesign,development,serviceetc.Precisionandzero-defectareimportanttendencyforSurfaceMountingTechnology(SMT),tomeetthemicromationandhighreliabilityofmodernelectronicproduct.Inordertoinsureprecisionandzero-defectofSMT,notonlyshouldbegivenbasicguaranteefromtechnology,butalsoshouldbeimprovedqualitymanagement.TheintroductionofSPCinSMTisgivenenoughguaranteesforelectronicproductquality.Inpresentthesis,theapplicationofSPCinSMThasbeenresearched.-5-Traditionaldefect-checkisconnectedwithmonitoringfortechnologiccharacter.Itiscanbejudgedoftheprocessstabilizationbyusingcontrolchart,andthenyouknowiftheprocessrequiresadjustingandimproving.Indexofprocesscapability(CporCpk)canestimateandanalyzetheproducingcapabilityofprocess.Itishelpingtodesignandoptimizetechnologicparameter.TraditionalSPChassomedisadvantages,becauseitrequiresthatthecontrolcharacterfollownormaldistribution.ThethesishasresearchedsomespecialqualitycharacterinSMTandusingoptimizedcontrolcharttomonitorthem.Theyare:1.Electroniccomponent’soffset.Thethesishasanalyzeditsformingmechanismandconstructeditsmathematicalmodel.Throughratiocinating,afactisfoundthatcomponent’soffsetfollowsRayleighdistribution.AccordingtoRayleighdistributiontheory,anewchartisconstructedwhichisbasedonRayleighdistribution.Aformulaalsoisgiventocomputerindexofprocesscapability.2.Minuteexcursionoftemperature.Thetraditionalcharthasthedefectthatqualitycharacterundercontrolhasnottimespan,soitcannotinspectminutechangeintheprocess.Tosolvetheproblem,weightisintroduced.Everycharacterhasadifferentweightbasisonitspower.Thecurrent-6-characterweightisgreat,anditislittlewithalonginterval.Controlchartwithweightcancontrolminuteexcursionoftemperaturewell.3.clustereddefect.DefectinSMTshouldbecontrolled.Traditiondefectchart(Cchart)requiresthatdefectshouldfollowPoissondistribution.But,padsinboardarenotindependent.Whenapadhasdefect,theprobabilityislargethattheneighborpadshavedefect.Itisclustereddefect.ThedefectfollowsNeymandistribution.Soshoulduseclusterdefectcharttomonitorit.TointroduceSPCinSMTsuccessfully,therearesomepreconditions.Theenterprisemustpreparemanpowerandmaterialresources.Thethesishasdesignedasoftwaresystemwithitsfunctionframeworkanditslogicflowchart,andalsoshowedthekeytechnologyusedinimplementingthesystem.Keywordsstatisticalprocesscontrol,surfacemountingtechnology,qualitycontrol,controlchart,processcapability-9-1.121SMTIC1.27mm0.1mmBGACSPBGACSPICI/O199730SMT-10-1.2SPC1.2.1SPC-11-1.2.2SPC-12-1.3SPC1.3.1SPC-13-1.3.2SPC1.4-14-上海交通大学硕士学位论文-15-第二章SPC理论基础2.1质量波动常识告诉我们，在这个世界上，不可能找到两个完全相同的东西，当然也包括任何产品。相同种类产品的差异性，说明产品的质量不完全相同，存在着波动。产生这种波动的根源是什么，是否有什么规律性的东西呢？2.1.1质量波动根源生产实践证明，工业生产过程中，既使宏观工艺条件“保持不变”，但是，在生产过程中决定产品质量的六大因素，即操作人员（Man）、机器设备（Machine）、原材料（Material）、操作方法（Method）、测量（Measurement）、环境（Environment）这六种因素（又称为5M1E），绝对保持不变是不可能的。因此，制造出来的大量同类产品间总存在着一定的差异。产品间的这种差异表现在产品质量特性上就是质量特性值存在波动，称之为产品质量的波动性，或变异性。即使是在“全自动”生产线上生产的产品也不例外。在实际生产中，产品质量的这种波动是绝对的，不可避免的。生产过程中，对产品质量进行控制不是要完全消除这种波动，而是对其加以限制。产品质量的波动性也称为误差，如在制造加工过程中，零件尺寸的目标值为0x，测量值为x，则误差值ε可表示为0xxε=−从数理统计的角度考虑，在生产过程中，引起产品质量波动的原因可以分为偶然性因素和异常性因素两大类。如果在生产一批产品中，产品质量波动的大小和方向的变化是随机的，则称之为偶然性因素。如果其误差的大小和方向保持不变，或按一定规律变化，则称之为异常性因素。偶然因素是在生产过程中大量的经常起作用的因素。例如原材料成分的微小变化，刀具的正常磨损，夹具的微小振动，工艺系统的弹性变形，工人操作中的微小变化，检验手段的误差等等。一般来说，这类影响因素很多，不易识别，其大小和作用方向都不固定，也就是说是随机的，因此，也难以确定。但是它对质量特性值上海交通大学硕士学位论文-16-变异的影响较小。由于偶然因素是工序内在固有的因素，而且不易识别，因而在技术上难以消除，并且在经济上也不值得消除。因此，由偶然因素引起的质量变异是不可避免的。由上述可知，偶然因素引起的质量波动具有三个特点：（1）偶然因素是一种客观存在的不可避免的原因，因此产品质量特性的波动是绝对的。（2）正常生产中由偶然因素引起的质量波动程度一般较小，且其大小和方向具有偶然性和不确定性。例如，用车床加工零件时，不可能确定正在加工的零件的直径尺寸将大于还是小于平均值。（3）这种波动的总体遵循一定的统计规律。例如一批同样的零件，虽然每个零件的直径尺寸各不相同，但是所有零件的直径数据服从正态分布。异常因素是在生产过程使工序质量发生显著变化的因素。例如材料规格不对，材质不同，刀具过度磨损，刀具调整尺寸不准确，夹具严重松动，定为基准改变等等。一般来说，这类因素影响较大，容易识别。其大小和作用方向在一定时间内和一定范围内，表现为一定的或周期性的或倾向性的规律变化，因而也容易确定。这种变异也叫做系统变异（有因可查的变异），所造成的质量变异在生产过程中容易识别，也可以避免，在技术上能够消除，而且在经济上也值得消除，从而可以提高产品质量。实际上，在生产过程中，引起产品质量波动的原因都可以归为上述两类原因。其中，偶然因素始终存在，不可避免。这类因素的作用大小具有偶然性、不确定性，但其总体则遵循一定的统计规律。而异常因素只有在其存在时才会对生产过程起作用，通过对生产过程的纠正和调整，异常因素是可以消除和避免的。当然，可以避免和不可避免当然是相对的概念，随着科学技术的发展，不可避免的因素也可以转化为可以避免的因素。2.1.2质量波动的规律性前面已经讲过偶然因素和异常因素形成了两种不同的质量波动，即可避免的和不可避免的波动，它们同时表现在产品质量特性值上。因此，正确地区分两种不同的波动是一项很重要的工作。过去单凭经验进行分析，往往缺乏可靠的科学根据。现在，可以以数理统计为基础，并参照实际经验加以判断。实践和理论的研究表明，对于某一个别的特性值的出现，很难说有什么规律性，但如果我们研究的是数量很大的一批产品，其特性值的变化却常常表现出明显的规律性。这种大量现象所表现上海交通大学硕士学位论文-17-出来的集体性规律，就称之为统计规律。在正常情况下，大多数产品质量数据的波动都有这种规律性，反映质量问题的数据总是围绕中间值上下波动。通过实践和理论研究都可以表明，对于大批量的质量特性数值，如果造成这种质量变异的原因完全是一些偶然因素，则质量特性值的分布会呈现出某些典型分布。在生产实践中，我们就是根据质量变异这种规律性，来对产品质量进行分析和控制[11]。1.正态分布[12]对于产品质量特性为尺寸大小（如宽度、长度、半径、厚度等）、重量、含量、强度、压力、硬度等，这类随机变量x其取值通常是实数值，不是如上所讲到的整数值。x取值的分布规律呈正态分布。记作x服从正态分布2(,)Nµ