Индекс окна процесса

Индекс технологического окна ( PWI ) — это статистический показатель , который количественно определяет надежность производственного процесса, например, который включает в себя нагрев и охлаждение, известный как термический процесс. В обрабатывающей промышленности значения PWI используются для калибровки нагрева и охлаждения при пайке (так называемый тепловой профиль) во время обжига в печи оплавления .

PWI измеряет, насколько хорошо процесс соответствует заданному пользователем пределу процесса, известному как предел спецификации. Предел спецификации представляет собой допуск, разрешенный для процесса, и может быть определен статистически. В промышленности эти пределы спецификации известны как окно процесса , а значения, отображаемые внутри или за пределами этого окна, известны как индекс окна процесса.

Используя значения PWI, процессы можно точно измерять, анализировать, сравнивать и отслеживать на том же уровне статистического контроля процессов и контроля качества, который доступен для других производственных процессов.

Статистический контроль процессов

Возможности процесса – это способность процесса производить продукцию в заданных пределах . ^[1] Чтобы определить, находится ли производственный или бизнес-процесс в состоянии статистического контроля, инженеры-технологи используют контрольные карты , которые помогают прогнозировать будущую производительность процесса на основе текущего процесса. ^[2]

Индекс окна процесса для термического процесса. Зеленые метки обозначают, что PWI соответствуют техническим характеристикам, красные — вне спецификации.

Чтобы помочь определить возможности процесса, статистически определенные верхние и нижние пределы наносятся по обе стороны от среднего значения процесса на контрольной карте. ^[2] Пределы контроля устанавливаются на уровне трех стандартных отклонений по обе стороны от среднего значения процесса и известны как верхний контрольный предел (UCL) и нижний контрольный предел (LCL) соответственно. ^[2] Если данные процесса , нанесенные на контрольную карту, остаются в пределах контроля в течение длительного периода, то процесс называют стабильным. ^[2]^[3]

Значения допусков, указанные конечным пользователем, известны как пределы спецификации — верхний предел спецификации (USL) и нижний предел спецификации (LSL). ^[2] Если данные процесса, нанесенные на контрольную карту, остаются в пределах этих спецификаций, то процесс считается работоспособным, что обозначается ${\hat {C}}_{pk}$ . ^[2]^[3]

В обрабатывающей промышленности разработаны индивидуальные пределы спецификации, известные как технологические окна . В этом окне процесса отображаются значения. Значения, относящиеся к среднему значению процесса окна, известны как индекс окна процесса . Используя значения PWI, процессы можно точно измерять, анализировать, сравнивать и отслеживать на том же уровне статистического контроля процессов и контроля качества, который доступен для других производственных процессов. ^[3]

Пределы контроля

Пределы контроля , также известные как пределы естественного процесса , представляют собой горизонтальные линии, нарисованные на процессом статистической диаграмме управления , обычно на расстоянии ±3 стандартных отклонения нанесенной статистики от среднего значения , используемые для оценки стабильности процесса. ^[4]

Контрольные пределы не следует путать с пределами допуска или спецификациями, которые полностью не зависят от распределения построенной выборочной статистики. Пределы контроля описывают, что способен производить процесс (иногда называемые «голосом процесса»), тогда как допуски и спецификации описывают, как продукт должен работать, чтобы соответствовать ожиданиям клиента (называемый «голосом клиента»). ).

Использовать

Пределы управления используются для обнаружения сигналов в данных процесса, которые указывают на то, что процесс не находится под контролем и, следовательно, не работает предсказуемо. Значение, превышающее контрольный предел, указывает на особую причину, влияющую на процесс.

Для обнаружения сигналов может использоваться один из нескольких наборов правил ( Контрольная схема § Правила обнаружения сигналов ). В одной спецификации указано, что сигнал определяется как любая отдельная точка за пределами контрольных пределов. Процесс также считается вышедшим из-под контроля, если имеется семь последовательных точек, все еще находящихся в пределах контрольных пределов, но по одну сторону от среднего значения.

Для нормально распределенной статистики область, заключенная в контрольные пределы, будет в среднем содержать 99,73% всех точек графика на диаграмме, пока процесс находится и остается под статистическим контролем. Таким образом, ожидается, что уровень ложного обнаружения составит не менее 0,27%.

Часто неизвестно, генерирует ли конкретный процесс данные, соответствующие определенному распределению, но неравенство Чебышева и неравенство Высочанского-Петунина позволяют сделать вывод, что для любого унимодального распределения по крайней мере 95% данных будут инкапсулированы пределами, установленными на уровне 3. сигма.

PWI в производстве электроники

Примером процесса, к которому может быть применена концепция PWI, является пайка. При пайке термический профиль представляет собой набор значений температуры-времени для различных процессов, таких как наклон, термическая выдержка, оплавание и пик. ^[5]

Каждый тепловой профиль ранжируется по тому, как он вписывается в окно процесса (спецификация или предел допуска). ^[6] Исходные значения температуры нормализуются в процентах относительно среднего значения процесса и пределов окна. Центр окна процесса определяется как ноль, а крайние края окна процесса составляют ±99%. ^[6] PWI, превышающий или равный 100 %, указывает на то, что профиль не обрабатывает продукт в соответствии со спецификацией. PWI, равный 99 %, указывает на то, что профиль выполняется на краю окна процесса. ^[6] Например, если среднее значение процесса установлено на уровне 200 °C, а окно процесса откалибровано на 180 °C и 220 °C соответственно; тогда измеренное значение 188 °C соответствует индексу окна процесса -60%. Более низкое значение PWI указывает на более надежный профиль. ^[5]^[6] Для максимальной эффективности отдельные значения PWI рассчитываются для процессов пика, наклона, оплавления и выдержки термического профиля.

Чтобы избежать термического шока , влияющего на производство, определяется и выравнивается самый крутой уклон термического профиля. Производители используют специальное программное обеспечение для точного определения и уменьшения крутизны уклона. Кроме того, программное обеспечение также автоматически перекалибровывает значения PWI для процессов пика, наклона, оплавления и выдержки. Установив значения PWI, инженеры могут гарантировать, что пайка оплавлением не перегреется и не остынет слишком быстро. ^[5]

Формула

PWI рассчитывается как наихудший случай (т.е. наибольшее число) в наборе данных термического профиля. Для каждой статистики профиля рассчитывается процент использования соответствующего окна процесса, а наихудшим случаем (т.е. самым высоким процентом) является PWI.

Например, тепловой профиль с тремя термопарами , в котором для каждой термопары записано четыре статистики профиля, будет иметь набор из двенадцати статистических данных для этого термического профиля. В этом случае PWI будет самым высоким значением среди двенадцати процентов соответствующих окон процесса.

Формула для расчета PWI: ^[7]

{\text{PWI}}=100\times \max _{i=1\dots N \atop j=1\dots M}\left\{\left|{\frac {{\text{measured value}}_{[i,j]}-{\text{average limits}}_{[i,j]}}{{\text{range}}_{[i,j]}/2}}\right|\right\}

где: ^[7]

i = от 1 до N (количество термопар)

j = от 1 до M (количество статистических данных на термопару)

измеренное значение [ i , j ] = [ i , j ] ^й измеренное значение статистики

средние пределы [ i , j ] = среднее значение верхних и нижних (указанных) пределов [ i , j' ] ^й статистика

диапазон [ i , j ] = верхний предел минус нижний предел [ i , j ] ^й статистика

См. также

Ссылки

^ «Что такое возможности процесса?» . Справочник по инженерной статистике NIST/Sematech . Национальный институт стандартов и технологий . Проверено 22 июня 2008 г. {{cite web}}: Внешняя ссылка в |work= ( помощь )
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Годфри, AB (1 сентября 2000 г.). Справочник Джурана по качеству (5-е изд.). МакГроу-Хилл . ISBN 9780070340039 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Холл, Джим; Зарроу, Фил (февраль 2002 г.). PWI: Оптимизация процессов стала проще (PDF) . Журнал «Сборка цепей». Архивировано из оригинала (PDF) 13 июля 2011 г. Проверено 10 декабря 2008 г.
^ Справочное руководство по статистическому управлению процессами (SPC) (2-е изд.). Группа действий автомобильной промышленности (AIAG). 2005.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Хьюстон, Пол Н; Брайан Дж. Луи; Дэниел Ф. Болдуин; Филипп Казмирович. «Избавление от боли при оплавании без свинца» (PDF) . Журнал без свинца. п. 3 . Проверено 10 декабря 2008 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д «Метод количественной оценки характеристик теплового профиля» . КИК Термальный. Архивировано из оригинала 13 июля 2011 г. Проверено 30 сентября 2010 г.
^ Jump up to: ^а ^б Казмирович, Фил (2003). «Управление процессами» . Журнал СМТ . Проверено 10 декабря 2008 г.

[nist-1] «Что такое возможности процесса?» . Справочник по инженерной статистике NIST/Sematech . Национальный институт стандартов и технологий . Проверено 22 июня 2008 г. {{cite web}}: Внешняя ссылка в |work= ( помощь )

[juran-2] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Годфри, AB (1 сентября 2000 г.). Справочник Джурана по качеству (5-е изд.). МакГроу-Хилл . ISBN 9780070340039 .

[pwi-3] Jump up to: ^а ^б ^с Холл, Джим; Зарроу, Фил (февраль 2002 г.). PWI: Оптимизация процессов стала проще (PDF) . Журнал «Сборка цепей». Архивировано из оригинала (PDF) 13 июля 2011 г. Проверено 10 декабря 2008 г.

[4] Справочное руководство по статистическому управлению процессами (SPC) (2-е изд.). Группа действий автомобильной промышленности (AIAG). 2005.

[lead-5] Jump up to: ^а ^б ^с Хьюстон, Пол Н; Брайан Дж. Луи; Дэниел Ф. Болдуин; Филипп Казмирович. «Избавление от боли при оплавании без свинца» (PDF) . Журнал без свинца. п. 3 . Проверено 10 декабря 2008 г.

[KIC-6] Jump up to: ^а ^б ^с ^д «Метод количественной оценки характеристик теплового профиля» . КИК Термальный. Архивировано из оригинала 13 июля 2011 г. Проверено 30 сентября 2010 г.

[SMT-7] Jump up to: ^а ^б Казмирович, Фил (2003). «Управление процессами» . Журнал СМТ . Проверено 10 декабря 2008 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]