【文章內容簡介】 y Slut knife of lead cutter/former B/P plate dead Large spot size for some model UM5 shield with poor edge Not optimized BP mask design for MS model SPCadvanced training course Station1 Step1 Sation3 Step1 Station4 Step2 Step3 Final Measuremet Final Response Step2 Step3 Step4 Step5 Model1 Model2 Model3 1 2 3 etc. 1 2 3 etc. 1 2 3 etc. Machine 1 2 3 etc. Material Lot1 Lot2 Lot3 etc. 輸入 /輸出變量分析 Method A B C Station2 (魚骨圖 +流程圖 ) SPCadvanced training course I n p u t I I n p u t I I I n p u t I I I I n p u t I V I n p u t V R e sp o n se F T r e su l tW h y 5 W h y 4 W h y 3 W h y 2 W h y 1 P h e n o m e n aI n d e p e n d e n t f a ct o r G u e sse d ca u se s O b se r v a t i o n d u r i n g p r o ce ssM a ch i n e 1 . N 2 f l o w r a t e 1 . S o l d e r o x i d i za t i o n 1 . D a r k so l d e r su r f a ceF l o w r a t e m e t e r a f t e r R e f l o w2 . O 2 p p m l e v e l 2 . N o t co m p l e t e cu r e f o r so l d e r 2 . Y e l l o w f l u x v e st i g eO 2 d e t e ct i n g m e t e r ( O r g a n i c co n t a m i n a t i o n )3 . C u r e p r o f i l ea . B e l t sp e e d( C u r e T T L t i m e )b . T e m p se t( M a x T e m p amp。 i t s d u r a t i o n )S u p e r m o d eM a n 1 . M a t e r i a l m i x2 . C o n t a m i n a t i o n d u et o w r o n g h a n d l i n gM a t e r i a l S o l d e r F l u x amp。 a ct i v a t o r a m o u n t 1 . S o l d e r f l u x a n da ct i v a t o r r e m a i n e d S o l d e r m e l t a t 2 3 0 CX 39。 t a l A u t h i ckn e ss 2 . A g m i x e d i n D S C m e t e r X 39。 t a l s h o rtX r a y f l u o r e sce n t m e t e r 3 . P b m i x e d i n E l e c t ri c s h o rtC a p 1 . A g / P b i n t e r m i n a l 4 . T o o m u ch A u F i n a l t e st e rSEM o n b o t h P C B2 . N i l a y e r t h i ckn e ss amp。 X 39。 t a l p a dSEM amp。 C a p s h o rtP C B 1 . A u t h i ckn e ssX r a y f l u o r e sce n t m e t e r2 . M a sk l a y o u t amp。 t h i ckn e ssM i cr o U V m e t e r3 . M a sk cl e a n l i n e ss S o l d e r h a s f o l l o w i n g p a t h4 . M a sk a d h e si o n D e ca p v i su a l i n sp e ct i o nM o l d i n g m a t e r i a l 1 . F i l l e r si ze2 . V i sco si t y w h e n m e l t i n gM e t h o d 1 . S t e n ci l si ze amp。 t h i ckn e ss N o t a l i g n w i t h P C B e l e ct r o d e S o l d e r b a l l2 . M o l d p r o ce ss N o t co m p l e t e d m o l d3 . S i n g u l a t i o n S i n g u l a t i o n cu t t e r b l u n t T o o m u ch b e n d i n g f o r ce C r a ck d u e t o si n g u l a t i o nd u e t o d i e w a r e o u tM e a s u re m e n tT o m e e t sp e c.* D o n o t j u m p t o c o n c l u s i o n* A l l m e a s u re m e n t s y s t e m s h o u l d b e c a l i b ra t e d a n d c o rr e l a t e d .Te mp late of R oo t Ca us e Id en tific atio nF a i l u r e a n a l y si sM e a su r e t o kn o w f a i l u r e m e ch a n i smM e a s u ref o r i n co m i n g amp。 p r o ce ss co n t r o l t o r e d u ce v a r i a t i o nM e a su r eCombine Cross Reference Table amp。 5 Whys: SPCadvanced training course 數據種類 計量型數據 數據是可量度的 * 獨立 (1,2,3,4,5,6,... 馬達 ， 電阻 ， ...) * 連續(xù)的 (, , volts, amp, ...) 計數型數據 性質數據並不能以量化去演譯 ， 即他們只可以類別分類 。 ? Go/No Go ? Pass/Fail ? Yes/No ? Effective/No Effective 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 SPCadvanced training course Descriptive Statistics 描述統(tǒng)計 概率 分布 未知 母體 抽樣 樣本 樣本統(tǒng)計值 推定 ,鑒定母體 μ σ x s (Stdev) 以 小 (樣本 ) 看 大 (母體 ) N n SPCadvanced training course 數 據 分布 SPCadvanced training course 統(tǒng)計的基本術語 總體 一組數據包含某現象所有構想的觀察 (或假設可能發(fā)生的 )。 簡單而言 ， 這是一組我們有興趣知道的數據 。 樣本 一組只包含部份總體的數據 。 簡單而言 ， 這是總體中選出的數據 。 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 SPCadvanced training course 正態(tài)分布的函數表達 SPCadvanced training course 基本統(tǒng)計概念 參數 以數字來描述所測量的總體 (根據總體值的 true value) 統(tǒng)計 從樣本數據中運算出來的數字 (數值是根據樣本數據 ) 若數據是從另一個樣本出來 ， 數值會隨之而改變 樣 本容量 平均數 變異數 樣 本 總體 SPCadvanced training course 描述 統(tǒng)計 目的 1. 決定數據的 趨中 程度 2. 以數理表達分散的程度 3. 決定樣本頻率分佈的形狀 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 中心 趨向 分佈形狀 分散 SPCadvanced training course 趨中 的量度 平均 所有值總和除以樣本容量 中位數 順序 (由小至大或由大至小 )數列中心項的數值 眾數 在樣本中出現次數最多的值 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 平均數 = 中位數 = 12334444 555555 6668889 眾數 = SPCadvanced training course 分散的量度 標準差 (SD) 過程輸出的分佈寬度，距離或每平均值的偏差 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 S ( X i m ) 2 S ( X i X ) 2 N n 1 s = = σ SPCadvanced training course 分散的量度 極差 一個子組、樣本或總體中最大值與最小值之差 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 R = (最高值 ) (最低值 ) SPCadvanced training course 機會分配形狀 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 偏斜 0 向右偏斜 偏斜 0 向左偏斜 峰態(tài) 3 峰態(tài) 3 偏斜 to 峰態(tài) to 正態(tài)分佈 SPCadvanced training course 分布 的描述 偏斜 集中於某邊分佈的尾部 峰態(tài) 量度分佈的峰或闊度 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 S ( X j x bar) 3 s 3 偏斜 = (1 / n) S ( X j x bar) 4 s 4 ( 1/ n) 峰態(tài) = ( to +) ( to ) SPCadvanced training course 正態(tài)分佈－ Z值 為何使用正態(tài)分佈 ？ 透過運用平均數及標準差 ， 正態(tài)分佈有助簡便計算 / 評定次品比率 。 在正態(tài)曲線圖下 ， Z value及其面積 基本統(tǒng)計及統(tǒng)計概念 必須知道： ? 平均值 (x bar) ? 標準差 (S) ? USL, LSL Z = USL x bar, x bar LSL S % Def = Z u + Z L X S LSL USL SPCadvanced training course Normal Distribution Table SPCadvanced training course 正態(tài)曲線下的面積 Z=(Xμ)/σ % % % % 3σ 4σ 5σ 6σ X S SPCadvanced training course Sigma是一個量度的統(tǒng)計單位，它能反映過程能力。 Sigma的量度