KIC2000测温仪PWI

处理工艺的有效工具—PWI在品质的竞争上，我们目前绝对有许多机会。这是因为业界中能处理好这六个方面的工厂并不多。在做法上、管理系统上、技术知识和工具上等等，我们都还不处于理想状况。在科学管理中，我们都知道处理问题时必须具备和经过四个活动环节，就是“制定”、“测量”、“分析”和“改善”四部分。四者缺一不可。在“制定”这一项中我们需要定性和定量。比如什么算是好的产品？什么才是用户的需求？什么样的工艺才算是好的，能支持好产品定义的工艺？工艺的指标是什么？多少才算是合格？不合格的偏差对产品的影响是什么等等。。。在“测量”一项中，我们关注的是什么工艺参数或品质结果需要测量？如何测量（工具和方法）？测量的可靠性有多高？需要在何时何处测量？测量数据的统计和分类如何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的技术。如何才能避免被数据误导？数据中如何清楚的按关系和层次分出因素？对于综合因素和混合的数据如何处理？如何正确的分辨问题的关键是属于工艺、设计、设备和运作管理中的哪一部分等等。。。至于“改善”，我们应该有能力制定合理目标，掌握正确的因果关系和程度，和宏观的设计解决方案等。比如目标应该定得多高才合理？应该分几个阶段？问题应该由哪个部门负责？是独立还是牵头解决？改善方案会对部门内外造成什么正负面的影响？方案的适用期如何等等。。。以上这些工作，没有一项是简单的。也没有一种技能是不需要通过有计划和组织性的培育就可以获得的。本文中我们不可能有效和足够的谈论所有的课题。我们现在从一个很少被重视而又十分有用的做法（也可说是个工程工具），来看我们如何可以更好的通过工艺来确保生产的品质。以上提到，我们在整个确保品质的工作中，首先要通过“制定”来知道什么是我们的目标。在大家所熟悉的SPC或Cpk技术中，这就是我们所说的极限（Limits）。极限的意义，简单来说就是当某个工艺参数或产品特性超越它时，故障就出现到不可接受的程度了。严格来说，所有极限都包含一个“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的，比如应该小于3.6的，其实它的极限也是由0到3.6这个“范围”内。所以一般极限都包含了表示“范围”的“上限”和“下限”两个数据。这两个数据是由制造商按其客户的要求或竞争情况而定的。可以是个表示出现问题的界线，也可以是个问题程度能够和不能被接受的界线。我们知道，没有一个工艺特性是处在一点上而不变的。所以一个工艺表现，在数次测量下的结果是有一些偏差的。在单一工艺系统上，一般这些偏差数据，在以足够数据量制成图表后，都会呈现一个统计学中所指的正态分布特性（图B）。有些工艺或设备特性会呈现非正态特性，但由于在实际工作中其“优化”点相对较难确定，所以我们业界多采用“假设正态”的做法。这做法一般可以被接受，但在特别情况下用户还是应该有意识的小心处理。品质管制的目的，就是监控影响昀终品质的因素（可以是材料、设备参数或是工艺参数）的变化，使它们不会超越相关的极限，而达到品质不会出现问题或问题被限制在可接受的程度内。在人类进入大量生产工业后，业界的昀早做法，是采用被动的检查作业，把生产后属于不良的产品过滤返修或报废，来确保客户得到的都是好品质产品。这种依赖检查的做法已经属于十分落后的管理方式（虽然还有不少工厂在如此管理）。到了在二次世界大战后，人类开始较大规模的推行以统计学技术为主的SPC技术。在一定程度上协助了不少工厂和国家的发展。直到目前，SPC技术的应用还似乎还被误认为是个昀好的做法。约六年前，SMT设备制造商开始把它融入设备的“智慧”软件中，而作为一个“先进卖点”。如今大多数层次较好的设备，几乎都有SPC为其必备功能了。然而，SPC只是一套监控变化，适合于3个sigma（标准差）能力或管理目标的工具。其计算过程对于信息处理的失真，使用的不方便等，对于面向高品质水平、科学管理和注重预防性特强的工厂来说，效果不如当初预料中的大。在不断设法提升的发展中，人类又想出了更进步的做法。即是使用“能力指标”Cp和Cpk指数来预测不良生产的程度。通过对设备能力Cmk和工艺能力Cpk的测量和计算，理论上是可以清楚的预测生产的品质水平的(图C)。而只要监控这些Cmk和Cpk表现，我们就可以免除检查作业和预防不良品的出现。这做法较SPC技术更科学、准确和有效得多。不过却出现了一个十分不利于推广的问题。就是使用上十分复杂和难以掌握。除了公式上容易处理外，没有多少用户能够清楚的掌握设备Cmk和工艺Cpk以及产品品质特性的不同“语言”和近似抽象关系，没有多少用户能够完整的掌握众多而又相互影响的工艺特性。这情况包括许多世界有名的工厂在内。使到我们业界对于Cmk和Cpk技术，谈多过于实际应用。虽然它是个很科学和昀正确的做法，但不容易被大多数人接受。虽然如此，由于越来越多人的“赏识”和更多加工客户的要求，近来一些设备制造商也都把这一Cpk计算功能设计成为一个卖点。有一个较实用的做法，就是使用PWI。PWI是英文中ProcessWindowIndex的字母缩写。意思是工艺窗口（或宽框限）情况指标。所谓工艺窗口，即相当于上面提到的极限。在工艺窗口中的任何设置或表现，基本上不会出现品质问题或受控在可接受范围内。PWI的做法，是将工艺窗口的范围按0到100%（图D），或是0到+/-100%来划分(图E和F)。然后再对所设置的或所测量出的某一特性表现，根据它和工艺极限（上限或下限）的相对数据距离，以百分比的方式标示出来。比如说在回流焊接工艺中，如果好的焊点要求确保峰值温度在205度到230度之范围内，而产品上焊点的温度，测量出的结果是在220度（为了方便解释，这里只取一点。实际上产品的温度应该是个区而非单点），那其PWI则为60%（以205度为0%的算法）或+20%（以205度为-100%，230度为+100%的算法，如图E）或80%（以205度和230度各为0%，中间值为100%的计算法，如图F）采用PWI的做法，昀大的好处来自容易理解和使用，即使是生产线上的操作工也可以很容易的上手。这是因为百分比%是个通俗的单位或表示方法。如果我们说我的工艺有95%的坚固，远远比起我们说我的工艺拥有1.9的Cpk来得容易理解。我们大多数人对于日常用语中的百分比都已经十分习惯和熟悉。很直观的马上知道95%代表很高的坚固性（英文中的Robustness，表示不容易出错）。而对于Cpk技术用语中的1表示3个Sigma、2表示6个Sigma的概念则相对模糊难懂得多。Cpk值的1.9，相当于十分接近6个Sigma的概念，到底告诉我们什么？和95%比起来怎么样？这些都不是一般工程师能很清楚掌握的。所以更不用谈到现场操作人员的使用了。PWI的第二个好处，是计算容易，不像SPC和Cpk技术那样的需要许多样本数据来统计。所以对于测量困难或参数繁多的工艺，有很好的使用方便性，也就增加了现场的可行性了。一般而言，计算PWI只需对相关工艺特性的单点测量，或甚至只需要知道工艺的设置点便可以完成工作了。PWI的第三个强点，是其应用完全符合了“瓶颈”理念。“瓶颈”理念告诉我们，我们的工艺不可能强过所有工序中昀弱的一环，就像“瓶颈”一样，它限制了瓶中液体流出的速度，不论您的瓶口和瓶身有多大。在SPC技术中，一个控制图只协助对某一工艺特性进行监控。而用于昀终产品质量检查的，却一般只能对整个产品的好坏进行统计判断，而没有作到针对某一因素的监控。所以要SPC发挥高效益，我们需要对足够的工艺特性进行测量制图。PWI技术则不同，它的整体指标（即总PWI值）是按照所有考虑因素中的昀弱点决定的。假设有一决定品质的工艺特性只有A和B两项。而我们测量出A的PWI是15%（假设我们采用图F的计算标示法），而B的PWI为32%。那么总PWI就是15%（以昀差表现者决定）。如果用户觉得15%的工艺坚固性能不理想，那他就必须针对工艺特性A进行改善，而暂时不必费工夫在工艺特性B上。等到特性A的PWI改善到大于32%的程度后，如还要继续改善才需要注意工艺特性B。因为此时的总PWI是32%，表示工艺特性B是个“瓶颈”。PWI应用中的这种处理功能，在Cpk技术中虽然也可以做到，但按照Cpk的作用和理论来处理却复杂得多。由于PWI的以上优点，使这个做法十分适合参数特性多和综合性强的SMT技术管理。如果配合电脑或微型处理器的应用，PWI更可以协助工厂快速和更准确的调治工艺。这对于小批量和变化多的生产情况是十分重要和有价值的。昀理想的做法是具备电脑对PWI的快速自动计算能力，加上可以自动测量或反馈情况的设备。这两者的配合可以使生产线处于近乎自动优化的状况。从各个不同的设备或工艺设置中，通过设备的测量或状况反馈计算各个PWI值。再从一系列的PWI值中选择昀优化的（即PWI昀低的）作为昀终设置。PWI的使用在半自动化的工艺调制中也是有帮助的。许多工艺工程师在调整工艺时所遇到的难题之一，就是较难判断在调整某一工艺参数时对其他工艺参数的影响。甚至无法知道其他方面的变化。这往往造成在解决某一问题后，同时引发另外一个工艺问题。如果厂内对各关键工艺特性都有PWI的判断。当我们调整某一特性参数时，可以同时观察其他相关参数的变化。如果所有PWI的变化方向都是相同的，表示我们可以放心优化。如果其中有不同的，我们则需要注意每次调整的幅度和交替调整法。凡事都有其两面性。从负面来看，PWI的不足之处，是它不够详细精确。它所能提供的，还是属于一种预测的性质。绝对达不到Cpk技术所能做到的效果。假设我们对PWI、SPC和Cpk这三种技术都有正确的掌握而进行比较的话，那PWI的可靠性是次于Cpk，但一般却胜于SPC技术。从可用性、可靠性、优化性和效率方面较全的来进行比较的话，在目前我们业界的一般水平情况下，PWI还是个优选的技术工具。如果您工厂是个缺乏知识管理，自己起家摸索，而从来没有注重各方面表现测量，或程度还在4Sigma水平之下的，SPC技术应该对您还是有用的。在掌握和应用SPC的同时辅以PWI技术将会使您提升更快。如果您工厂已经上了正轨，工艺、品质水平在4到5Sigma左右的，应该考虑减少对SPC的依赖，以PWI技术应用为主而辅以Cpk技术。如果您的方向是高于5Sigma的，那您就应该以Cpk技术牵头而辅以PWI技术了。应注意的是，PWI在发展中的各个阶段都有其作用，但它却不能独自使您达到昀佳状况。使用PWI使您强于不使用它的竞争对手，适当的整合以上三种技术更协助您快速发展。目前很可惜的是，认识到PWI价值的设备或软件供应商为数还十分少，而缺乏了协助业界用户一个很好的机会。这不只是设备商少了个有力的卖点，也是用户的不幸。我相信这现象是因为在认识上不足的问题，在某些设备特性技术上难处理的问题，以及SMT技术市场一贯是设备供应商推动的这一不太健康情况的原因的关系。PWI技术如果能融入生产设备和软件中，对用户来说是件有价值的事。希望这么一天早日到来。PWI受到如SPC和Cpk技术一样的被重视。我相信PWI技术的发展还没有见顶。如果配合这套方便使用性的原理，和Cmk及Cpk技术结合起来，再在SPC技术方面采用较简化的统计学Pre-control技术代之，这整套的技术将会给我们在工艺品质管理上带来很大的收益。学习和使用PWI，您会从中获利的。