制成能力分析和计算.ppt

May/10,2000 Inventec 概念解析 Yield:良品率，在6sigma品質中指process yield Yield=完成的產品件數/開始的產品件數 =輸出件數/輸入件數 FTY：first time yield FTY=第一次檢查合格數/總檢驗件數 Dpu：單位缺點數 (Defects Per Unit) Dpu=檢查時發現的缺陷總數/查過的單位總數 PPM:不良率 OFE:決定發生錯誤的機會數(Opportunities for error) DPMO:Defect/Million opportunity 概念解析 K: 工程準確度指數 即評估工程平均值 偏離規格中心值M大小的指數 K=(工程平均值-規格中心值)/規格容許差 =( -M)/(T/2) T=規格上限-規格下限=SU-SL Cp:工程能力指數 即衡量產品分散寬度符合公差的程度的指數 Cp=規格公差/6個標準差 = T/6sigma Cpk:綜合評定指數 Cpk=Cp(1-k) DPU和Yield的關係 當製程穩定時，DPU為一常數，此時產品中含有X缺陷數的機率可用卜氏分配來計算: Yield=P(X)=(DPU)Xe-dpu/X! 當產品在初檢驗時未發現缺陷，其機率稱為 FTY(First-Time Yield)=P(0)= (DPU)0e-dpu/0!= e-dpu 結論:要使yield提高，一要使生產過程單純化，二要提高個階段的FTY. 另外﹐當dpu值足夠小時﹐yield =1-dpu 由DPU決定目前的製程能力 當一個製程從事生產時，可取一定的sample 得知其part count，並測出FTY,即可得知目前的製程能力 首先由FTY得出DPU: DPU=-Ln(FTY) 然後由DPU,Part count得出DPMO: PPM/Part=106*dpu/Part count=DPMO 最後求得製程為幾倍的標準差： K1= normquart(1-ppm/ 106)+1.5 其中: normquart 是 normdist(標準正態分布)的反函數，可由JMP求得; K1為標準差的倍數; 1.5是製程能力公差 結論：製程能力是K1sigma 另外﹐DPMO=Defect/Million opportunity =DPU*Million/OFE =(1-ND(K1-1.5))*Million Cp於製程能力的關係 Cp=T/6sigma =2*k1sigma/(6sigma) =k1/3 結論：當由不良率求得製程能力後即可得出Cp值，工程能力指數於製程能力成正比。於工程準確指數k無關 Cpk 於不良率的關係 Cpk=Cp(1-k); k=( -M)/ k1σ; PPM=1-ND(Z) 如前頁圖所示: 圖形為設計規格，M為規格平均值 圖形為工程值， 為工程平均值 斜線代表不良率PPM 由圖可知:當製程能力確定，製程中心發生偏移( -M) 時，K值增大，Z值減小，PPM值增大 結論:Cpk，PPM於Cp，K有關。但當一個製程的製程 能力一定時，Cp值固定，Cpk,PPM於K有關。即 於製程中心的偏移量有關，偏移越大Cpk越小， PPM越大。由上可知，當Cp一定，Cpk減小， PPM增大。 向6sigma邁進 向6sigma邁進 一點心得 * Global Connections Inventec @ppliances Global Connections Inventec @ppliances 製程能力分析 PE 許小勤 M -k1σ 規格上限 工程平均值 規格中心值 k1σ Z2 圖例 規格下限 Z1 規格外 Qu