Ya sea que se trate de fabricación profesional OEM, diseño original encargado en fábrica ODM o incluso subcontratación, la industria moderna tiene una cosa en común. Entonces, ¿cuál es este punto común? Primero que nada la fábrica produce productos, y lo más importante es el rendimiento del producto, que es el porcentaje que cae dentro de las especificaciones, sin embargo, si quieres evaluar la calidad del producto, el rendimiento no es lo único. indicador. El indicador más común es la calidad del proceso. Como CPK>1.33, etc. Sin embargo, estamos familiarizados con grandes empresas como Google, Intel, Apple, etc. ¿Por qué pueden hacer que la calidad del producto sea estable? Esto implica el herramientas e indicadores que utilizan para la evaluación. A continuación se presentará un caso simple de SMT y se utilizará JMP para realizarlo.
En la línea de producción del proceso SMT (tecnología de montaje en superficie), el proceso de encolado de una de las estaciones requiere evaluar la calidad de los equipos de dos fabricantes diferentes para seleccionar la máquina adecuada. Antes del análisis, comprendamos brevemente el proceso de dispensación.
En el proceso de dispensación, los coeficientes de expansión térmica de la oblea y el sustrato son diferentes. Los cambios de temperatura hacen que la tensión térmica se concentre en las protuberancias entre ellos, provocando grietas y circuitos abiertos (como se muestra en la Figura 1). Cuando el sustrato se deforma por Por fuerza externa o se oxida el ambiente, las protuberancias también se deformarán, es quebradizo y se deteriora, por lo que es necesario aplicar pegamento para aumentar la resistencia de la unión entre la viruta y el sustrato, aislar el aire y redistribuir las tensiones (Figura 2). ). Por supuesto, hay muchos factores en el proceso de dispensación de pegamento. Esta vez simplemente Evalúe la consistencia del peso y la desviación en las direcciones x e y después de dispensarlo en la máquina.
Imagen 1 a la izquierda; Imagen 2 a la derecha.
Las especificaciones técnicas que normalmente proporciona la máquina se muestran en la Figura 3 a continuación (no es el estándar para este ejemplo)
imagen 3
01: Comparación de análisis estadístico narrativo
Al analizar, primero comenzamos con el peso de dispensación. La recopilación de datos incluye datos de la empresa (M, W) y el número de días (Figura 4 a continuación). Se recomienda comenzar con estadísticas narrativas Para comenzar, primero comprenda su distribución e ingrese las especificaciones para comparar.
Figura 4
Puede ver en la (Figura 5 a continuación) que ninguna de las empresas tiene una distribución muy simétrica, que se puede comparar fácilmente utilizando las plataformas Distribution y Graph Builder en JMP.
Figura 5
Luego, combinado con la prueba de normalidad (como se muestra en la Figura 6 a continuación), se determina que es asignación no normal , para que luego podamos comparar en función de las capacidades del proceso,
Figura 6
La capacidad de proceso de la Empresa M es mayor que la de la Empresa W, pero ambas son superiores a 1,33 (Figura 7)
Figura 7
02: Prueba de hipótesis
Después de comparar las estadísticas narrativas, puede utilizar la prueba de hipótesis para comprender si existe una diferencia significativa entre las dos empresas. A partir de los resultados de la prueba, puede saber que la variación entre las dos no es igual (porque ambas no son normales). distribuciones, use el método de Levene para juzgar). Luego, a partir de la prueba de Wetch, se sabe que hay una diferencia significativa entre las dos medias, por lo que en la parte del peso, se puede ver claramente que la Compañía M tiene una ventaja, como se muestra en Figura 8.
Figura 8
03: análisis ANOVA
El siguiente paso es centrarse en el número de días para comprender si diferentes días causarán diferencias significativas en el peso de las dos empresas. Con base en los datos recopilados, realice un análisis ANOVA en diferentes días, como se muestra en las Figuras 9 y 10 a continuación. Entre ellos, la empresa M tiene una variación en los dos días No hay diferencia significativa en algunas partes, pero sí en la parte media, suponiendo que la desviación no afecta la calidad, la empresa general establecerá otra diferencia práctica. como el nivel para ver si realmente afectará la calidad. Es obvio que los niveles de la Compañía W son significativamente diferentes entre los dos días. Incluso si la media no es significativamente diferente, en términos generales, ajustar por variación será más difícil que ajustar por desviación.
Figura 9 – Análisis ANOVA de la Empresa M
Figura 10 – Análisis ANOVA de la Empresa W
04: Cuadro de control
Además de las pruebas estadísticas, también puede utilizar la función del gráfico de control (Figura 11) para filtrar y comparar datos con el filtro de datos local. Se puede ver en el gráfico que los límites de control de los dos fabricantes de equipos en el segundo día son estrecho, pero es obvio para la empresa W Hay puntos que se acercan a las especificaciones, si realmente se debe a consideraciones de precio, hay que investigar los motivos.
Figura 11
Luego confirme el grado de desviación. Existen diferencias significativas entre los fabricantes de equipos.
Figura 12
Figura 13
Luego se divide en dos días para comparar (Figura 14). Aquí solo se enumeran las diferencias. La empresa W tendrá diferencias en el número de días independientemente de la dirección x o y, mientras que la empresa M no tendrá ningún impacto.
Figura 14
Finalmente, consulte el cuadro de control (Figura 15) para confirmar el nivel de la empresa W. La empresa M no mostrará la imagen de arriba a menos que haya una diferencia significativa. Por lo tanto, ya sea que se trate del peso de la intersección del punto o de la confirmación del desplazamiento xy, la empresa M es mejor.
Figura 15
en conclusión
Finalmente, desde la perspectiva del cliente, hay muchos parámetros de calidad para confirmar para un solo proceso de fabricación. Además, cada parámetro también tiene diferentes métodos para analizar. Aunque las funciones anteriores están dispersas en diferentes plataformas, se pueden personalizar con JSL. La ventana o Dashboard recopila y estandariza todos los resultados del análisis, haciéndose eco del punto común mencionado al principio, que es "calidad y puntualidad del análisis". Hay muchas aplicaciones en diferentes industrias en la vida real. Bienvenido a inscribirse en los seminarios en línea de JMP Sí, Escuchará escenarios de análisis más prácticos que lo ayudarán a resolver problemas de análisis en el trabajo diario.
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