在高精度光学器件制造中，由于元件公差与最终性能之间存在复杂的相互作用，双组分模块组装面临着巨大的良率挑战。目前效率低下的原因在于元件配对不佳和规格限制不确定，导致资源密集型的“混搭”瓶颈，造成大量的人工和材料损失。
本文提出了一种基于多元回归（MVR）模型的数据驱动解决方案，用于建立传递函数。该模型通过将模块关键性能输出变量（KPOV）定义为组件关键性能输入变量（KPIV）的函数，识别出关键质量特性（CTQ）驱动因素及其具体敏感性，从而能够在实际组装之前进行精确的性能预测。
虚拟组件选择的实施有助于实现战略性的数字化配对，从而确保达到性能目标。该方法成功解决了物理层面的“混搭”瓶颈，每周可节省30个工时，并降低11,000美元的成本。此外，该模型直接提高了组件和模块的良率，同时提升了模块的整体性能。它还使得基于经验敏感性分析而非理论估算来优化规格限值成为可能。
通过从被动测试转向主动虚拟筛选，这一可扩展的框架提供了一种稳健的方法，用于提高装配良率和性能。该方法有效降低了运营成本，并为优化复杂的多组件工艺以模块化产品在各个技术领域的应用提供了一个模板。
