[精选]表面貼裝工程介紹-質量控制.pptx

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1、表面贴装工程----关于SMT的质量控制目录SMAIntroduceSMT历史印刷制程贴装制程焊接制程检测制程质量控制ESD传统的低品质费用(COPQ)关于质量控制的目标6SigmaPDCA周期(Plan-Do-Check-ActCycle)CPK和GRR介绍PPM的计算方法改善方法QC手法SMAIntroduce质量控制废弃Test费用再作业顾客返品检查费用不良Recall传统的低品质费用(COPQ)第一次决定品质费用时,只包含如上图所示的用肉眼所看见的要素。SMAIntroduce质量控制CO

2、PQ为总费用的15~25%文书作业迟延大顾客准备金优等货物费用价格决定或过金错误过度现场服务费用不正确的销售定货单对现program的后续措施不足过度职员移职企划迟延错误制品的开发费用急行料过度的在库过度的system费用卖出金回收迟延不满事项处理不使用的生产设备不满顾客应待时间过度夜班废弃Test费用再作业顾客返品检查费用不良RecallSixSigma攻击全部“冰山”!SMAIntroduce质量控制SMAIntroduce质量控制SMAIntroduce质量控制1西格玛=690000次失误/

3、百万次操作  2西格玛=308000次失误/百万次操作 3西格玛=66800次失误/百万次操作 4西格玛=6210次失误/百万次操作 5西格玛=230次失误/百万次操作 6西格玛=3.4次失误/百万次操作 7西格玛=0次失误/百万次操作关于质量控制的目标:“西格玛”是统计学里的一个单位,表示与平均值的标准偏差。“6Sigma”代表着品质合格率达99.9997%或以上.换句话说,每一百万件产品只有3.4件次品,这是非常接近“零缺点”的要求。它可以用来衡量一个流程的完美程度,显示每100万次操作中发生

4、多少次失误。“西格玛”的数值越高,失误率就越低。SMAIntroduce“六个西格玛”是一项以数据为基础,追求几乎完美无暇的质量管理办法。20世纪80年代末至90年代初,摩托罗拉公司首倡这种办法,花10年时间达到6西格玛水平。但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品,即使达到了6西格玛水平,也还有3%多一点的缺陷率;实际上,每生产1万件产品,将会有337处缺陷。如果公司设法在装运前查出了其中的95%,仍然还会有17件有缺陷的产品走出大门。质量控制SMAIntroduce质量控制6Sigma七步

5、骤方法第一步:寻找问题(Selectaproblemanddescribeitclearly) 把要改善的问题找出来,当目标锁定后便召集有关员工,成为改善主力,并选出首领,作为改善的任责人,跟着便制定时间表跟进。第二步:研究现时生产方法(StudythePresentSystem) 收集现时生产方法的数据,并作整理。第三步:找出各种原因(Identifypossiblecauses) 结合各有经验工人,利用脑震荡(Brainstorming)、品质管制表(Controlchart)和鱼骨图表(Ca

6、use-and-effectdiagram),找出每一个可能发生问题的原因。第四步:计划及制定解决方法(Planandimplementasolution) 再利用各有经验员工和技术专才,通过脑震荡方法和各种检验方法,找出各解决方法。当方法设计完成后,便立即实行。SMAIntroduce质量控制6Sigma七步骤方法第五步:检查效果(Evaluateeffects) 通过数据收集、分析、检查其解决方法是否有效和达到什么效果。第六步:把有效方法制度化(Standardizeanyeffectives

7、olutions) 当方法证明有效后,便制定为工作守则,各员工必须遵守。第七步:检讨成效并发展新目标。(Reflectonprocessanddevelopfutureplans) 当以上问题解决后,总结其成效,并制定解决其它问题方案。SMAIntroduce质量控制PDCA周期(Plan-Do-Check-ActCycle),就是:计划实验(Plantheexperiment)实行(Doit-performtheexperiment)检查成效(Checktheresultoftheexperim

8、ent)SMAIntroduce质量控制我的一点点个人认识:6个西格玛是以改善为基础的标准,真正的质量控制是要达到零缺陷也就是7个西格玛,这才是一个完美的质量控制过程,但是这只是一个努力的目标。6个西格玛不只可以作为制造业的质量标准,同样也可以用于行政管理,使行动的效率提高,减少失误劳动和重复性的劳动。SMAIntroduce质量控制SMAIntroduce质量控制“量具稳定”是指量具对同一个样品重复量测数据间的差异很小.“量具容易”使用则是指量具不会因不同的人使用而使数据有所差异

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