如何计算设备的Cpk
排序您的Sigmas出来!
后面的理论的最重要的西格玛或Cpk等级为机器在我的工厂里总是让人捉摸不定。一个统计过程控制(SPC)工具就能算出答案,但是如果这台机器始终不符合其制造商的索赔吗?甚至一些机械供应商无法不同意当机器已经达到了圣杯的由六西格玛重复性。最不确定性中心如何解释数据,如何运用适当的上部和下部极限的变异性。关键在于标准偏差的过程,这一过程,幸运的是,每个人都能达成一致的意见。
更大的准确性,最大的重复性
工业过程一直要求最大的重复性、收益达到最大内接受质量的极限。以电子表面贴装装配:作为精良急救包0201被动和CSPs进入主流生产、装配过程必须提供,重复性好,且有较高的正确率。作为制造业的成功变得更处于微妙的是,这个问题将成为相关增多的听众,包括产品设计师,机器的购买人、质量管理人员,和工艺工程师专注于持续的改进。
这篇文章将解释和随后的秘密关押在简单——然而倔强的神秘莫测的形象表达一些地方埋下——一种机器的规格表。你可能见过它写成::
由六西格玛#±重复性= 25米
这说明,这台机器有一个非常高的概率(由六西格玛),每次它重复,这将是在25米的命名,
理想的位置。
大量的分析,包括工作的摩托罗拉六西格玛质量计划,其中,导致整个制造企业由六西格玛成为接受为准绳至于重复性是有关的。一种机器或工艺可以获得由六西格玛无疑是无可非议的。不正确的:有许多人并不了解如何正确计算其价值的基础上,对西格玛机器的性能。选择可接受的最大限度的差异,从名义上是十分关键的。在实践中,几乎任何机器或过程可以达到由六西格玛如果这些限制是集广泛足够了。
这是一门很重要的学科。理解它将帮助您做出有意义的比较各种设备制造商的需求评估时资本购买,例如。你也可以设置线及单一机器很快,解决和地址,自信的问题,确保产量不断提高新兴芯片规模装配的时代。并且你将有一个清楚的能力的机器或在行动过程中在车间、并运用额外的知识时,你在搜集的数据分析工具,如SPC,通过一QC-CALC定期重新评估,为设备和工艺性能。
摘要本文的目的的,因此,是提供一个基本的了解,使主体的所有类型的读者来作出更好的决定几乎在各个级别的企业。
图形的把握它
而不是潜水为一个统计《伤寒论》,让我们来做一个图形的看法的命题。
所有的过程为1度或另一种变化。一个买家需要去问:“是这个过程或机器精确和重复的吗?然后,“我怎么能确定吗?”通过比较准确确定机器的运动不是一个高度精确的量具标准追踪到一个标准组织
认为可能性的精度和可重复性。假设我们衡量的X和Y坐标误差的10倍,情节对一个目标图10分在图1中所见到的。案例1在这一个图表展示了高度可重复测量机因为所有都紧紧群集和“正确的目标”。每个点的平均差异,被称为标准偏差(写成西格玛,或希腊象征σ),是小的。
然而,一个小的标准偏差并不能保证一个精确的机器。案例2显示了很可重复的机器,那就不是很准确。这种情况下通常是矫正机在安装时,通过调整。它是组合的精度和可重复性,我们力求完美。
一个简单的方法测定的准确度和精密度都是反覆测量同一件事很多次。用网印机关键测量X和Y基准的对齐。从理论上讲,X和Y坐标测量应该是相同的,但在实际中我们知道这台机器不能动的确切位置每次由于固有的变化。较大的变化较大的标准偏差。
使之后的许多重复测量,自然法则的接管。所有你的阅读图形化策划将导致所谓的正态分布曲线(“钟形曲线”的图2也称为高斯)。正态分布显示的标准偏差与机器的精度和可重复性。一种一致的不准确将取代曲线左边或右边的名义价值,而一个完全精确的机器将导致一个曲线集中在这个名字的。重复性好,另一方面,关系到曲线的曲度的两边陡峭、峰值;一个狭窄的曲线意味着高重复性。如果这台机器被发现是可重复的但不准确,这将会导致一个狭窄的曲线转移到左边或右边的名义。作为优先、机用户必须保证足够的可重复性。如果这个可以建立一个一致的原因,不可以被识别并纠正的。这一节将剩下的描述如何获得准确的理解,通过分析其可重复性的正态分布。
许多规则适用于正态分布,包括以下几点:
1.68.26%的检视会躺在一个标准偏差(或σ)平均或两边的意思
2. 99.73%的检视会躺在三个标准差另一边的平均水平
3. 99.9999998%的检视会躺在六个标准差另一边的平均水平
考虑“钟形曲线”如图2所示。这个过程虽然描绘有三个标准偏差,名词词组和25米之间。因此,我们可以描述这个过程如下:
在±重复性= 3-sigma 25米
有两个重要的事实来理解马上:
“不要被迷惑的事实,有六个标准差间隔时间的上下限,25米,+ 25米:这不是一个由六西格玛的过程。正态分布的规律,这是3-sigma说。
“正态分布曲线继续无穷远处,而因此存在±25米外的极限。它继续由六西格玛、描述注3以上,甚至更远的地方。额外的西格玛区,只需绘制到第一个图中我们可以说明3-sigma过程达到±25米在±50米,由六西格玛重复性。这是同样的过程,具有相同的标准差、或变异性。
现在,考虑发生什么事,如果我们分析一个更可重复的过程。显然,为大量的测量是群集更密切的火焰裹住目标,方法的标准偏差越变小,和“钟形曲线”将会变得更窄。
例如,让我们讨论一种情形,该机具有重复性的4-sigma 25微米,在±和集中在一个命名的0.000如图3。这个钟形曲线显示额外的西格玛之间区域的名义,25米的限制。显然,一个更高的百分比的测量范围之内的指定的上部和下部的极限。钟形曲线的缩小相对于规格限定突出是被称为“扩展”。设备的建设者试图设计的机器,生产最窄的范围内扩散的规定,增加了设备,该设备操作的概率在这些限制内。
最后,我们则画与6σ区钟形曲线显示这是什么意思,厂家认为,一个机器有±25微米精度,是可以重复的,由六西格玛。你可以看到如何由六西格玛机器有一个非常较小的标准差比3-sigma机器。实际上,这个标准偏差为减半。这意味着有更少的变化由六西格玛机器,因而更多的重复。考虑很窄的钟形曲线关系的图4在正态分布的规律,为状态的测量就可以躺在99.9999998%六标准差的名义。
在这一点上,我们总结出一系列重要的分对于重复性的一个过程。
“任何过程可以被称为由六西格玛过程,取决于公认的上部和下部极限的变异性
”这一名词是指由六西格玛单独很少。它必须附有一个估计范围内,该工艺将提供由六西格玛重复性
”,以提高全市重复性的过程,从,说,3-sigma由六西格玛而不改变限制,我们必须减少一半的标准偏差的过程
关系ppm
我们也可以现在明白为什么由六西格玛是更好的3-sigma的能力方面的一个过程。在3-sigma 99.73%的测量,但要有个限度。因此,0.27%躺在医院外面;但这等同于2700部分每百万(ppm)。这不是很好的在现代工业过程中,如丝网印刷,或任何其他SMT组装活动为那件事。由六西格玛,另一方面,意味着只有0.0000002%或0.002 ppm(2个部分每亿美元)外的极限。读者熟悉摩托罗拉六西格玛质量计划将有期待看到3.4 ppm的失败。这是由于方法论允许一个1.5西格玛”过程中漂移”的意思是不包括在经典统计方法,本文证明。
无论哪个方法是采取所有的机器供应商,还承办业务,如EMS可以理解,希望能说他们已经由六西格玛的能力。因为这个原因,机器和制造服务的购买者必须非常小心,当评估供应商的要求。
例如,如果一个机器人供应商声称由六西格玛在±12.5米,你必须问的标准偏差的这台机器。然后分12.5米图提供了发现重复性在西格玛,这台机器的:如果结果是6,由六西格玛和重复性是可以信赖的供应商的索赔过程能力。根据供应商的意图时,你可能会发现一个不同的答案。例如,这台机器可能只有一半的陈述的准确性。这是因为有足够的空间让迷茫造成12.5米范围±是否会允许重复性,除以总传播,比如25米,由标准偏差。这是不符合正态分布的规律,但它提供范围由六西格玛性能要求为一个过程,该过程是,事实上,只有3-sigma。小心些而已。
在购买新装备可以肯定的是厂商提供一些证据。你应该要求一篇报告显示,这台机器如何执行额定的规格。
大多数的表面贴装生产设备有内置摄像机对准本身,并在某些情况下,检查产品作了奴
仆。丝网印刷机使用摄像机对准来料板和模板,即使板/模板对准是相对的对齐为另一个人,一个独立的验证工具可以安装在屏幕上产生一种不带偏见的打印机,对测量精度验证这个机器的陈述和可重复性。
应用SPC工具,例如,通过设备的制造商,以描述他们的机器的能力,以支持特定的过程,将计算标准差、σ,从测量采取直接从这台机器。例如,许多供应商使用Prolink SPC工具来验证的QC-CALC每台新机器的性能,在交货前,违背他们自己的出版为进行了相应的模型参数。任何制造商遵循一个类似的表征程序应该能够提供一个值的标准偏差某个特定的机器当执行某一特定的过程
Cp并举关系
这个术语描述了Cp或Cpk的能力的过程。Cp相关的标准偏差的过程证明表达:
在USL上规格限制和外勤低规格限制吗
但在过程能力表现在这些条款,大多数机器数据表引用数据Cpk。包括的因素,以Cpk过程不准确,考虑如下:
哪里是中心点的过程。
你可以看到Cpk随任何坐标过程钟形曲线所造成的错误。在理想的情况,当指数= 0,这个过程是正中间和Cpk相当于缩窄性心包炎。
假设这机器是由制造商建立精确的,我们可以接受= 0这样,Cp = Cpk。在这种情况下,我们可以看到,从公式由六西格玛对应Cp Cpk 2.0,4-Sigma相当于Cpk 1.33,3-Sigma相当于Cpk 1.0。再次,然而,笔记的关键影响因素的限制和Cpk是标准偏差的过程。
还有一点值得指出在这一阶段,Cp和Cpk指的是能力的整个过程:本机又名下料机,预计将演出。考虑到丝网印刷的例子了。反复测量board-to-fiducial对齐,仅将产量的一组数据,我们从中可以评价能力的机器或凯玛特为表示,作为厘米。但是一些进一步的行动,超越初始对准的是董事会和模板,前必须是可得到的印刷板进行分析。一个真正的数字提取或Cpk,然后,Cp的,那么我们必须确保,不仅仅是测量机的生产能力,进行了目标的一个子集的过程。以下部分将讨论这个参数。
过程能力,或对齐能力吗?
对准之后,几个阶段进一步的元素,其建造机器的设计,或它的安装将会影响重复性的打印的过程。例如,导螺杆的机制就可以table-raise扭曲或可能被切断有误;在老机器上可能是磨损或损坏的,尤其是如果服务历史还不为人所知。其他的变数包括模板保留或板的夹紧机制;这些可能不是完全可靠的。其他机器零件,如底盘上,可能会缺乏刚性。移动的行为在模板,打印头竖向荷载的施加一些5公斤旅行时,在一个典型的偏移速度25米/秒,将会几乎肯定会使打印性能更少的可重复如果机器有弱点,在这方面的努力。图5,说明了难题。衡量一种机器会产生打印结果,需要一个特别的目标过程中,买方需要知道能力数字指机器的整体能力,打印输出板的精确地在引用的极限。
图5。能力与完全对齐过程能力
大功告成…
好的,所以你必须询问你的设备供应商对其标准偏差,并规定的限值的可重复性。你已经了解清楚被引用的性能数据与整体的过程能力,而不是一个方面的活动,如对齐。你已核实制造商的主张用你的新发现的熟悉统计分析,和你的新机器现在已经建立并运行在你的线。但它不是生产的重复性你所预期的那样,当运行你的目标的过程。你是做什么工作的?
根据类型的机器,还有许多因素可以单独工作或interdependently或更多,导致一个渐进突然恶化重复性。在一个屏幕,选择和安装打印机的模具,举例来说,是非常重要的。underscreen不足可能是导致呼吸道阻塞清洗孔在经过较长时期。或改变锡膏供应商可以介绍一个一步,改变的结果你所体验的。
其中一些问题可以是很容易识别和解决。其他人可能需要一个更加科学的态度去到一个令人满意的解决办法。使用一个数据收集及统计分析包装机所有者可以帮助他们的机器的性能历史或实时的,同样的道理,这台机器供应商可以使用这些工具能准确地描述在交货前的机器。一种工具,如QC-CALC具有广泛的报道特点,包括图形化的工具来显示过程能力,距离、帕累托图、相关性,以及概率的阴谋,哪里是帮助工艺工程师定位误差的发生。你也可以做趋势分析及有一个或多个操作,比如一个点,触发限制外,自动地将西格玛的孤立的原因,帮助你表现不佳。
记得是有区别的机器参数和工艺参数。OEM的给你机器参数设置工作机器内和你与你的工艺参数。你呆在这一极限,将以优质的产品。这类似于买一辆车,有一个被保证的最高速度为125英里每小时,但你不能让赛车超越每小时70英里。经过进一步的调查研究客户服务
部门确定你从不把车从第一轮!别”“你的机器!启
总结
阅读这篇文章应该提供的几个点时需要考虑的评估和操作工业设备:
1。请注意,很多人,包括机的厂家,可能会混淆关于如何计算能力的一个进程或机器。
2。测试机器性能数据发布的供应商,通过邀请机器的标准偏差。划分标准偏差成上限或下限引用由制造商发现这台机器的能力,在σ。
3。查明这图援引适用于整个过程,或只是一特定的一部分,如干燥基准的对齐。
4。根据以上的答案,3,这可能改变你的意见机械的能力。
5。注意,您选择的其他成分,如工具、机器设置参数和工艺参数也影响的重复性的时候,你将会看到在我的工厂里。
6。磨损或损坏也会损害到这台机器上的可重复性。
7。通过统计过程控制监测工具允许的评估结果重复性好,可以帮助确认趋势,而且有助于故障排除和连续过程的最优化
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