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散热基板之厚膜与薄膜制程差异分析

1、简介

LED模块现今大量使用在电子相关产品上，随着应用范围扩大以及照明系统的不断提升，约从1990年开始高功率化的要求急速上升，尤其是以白光高功率型式的需求最大，现在的照明系统上所使用之LED功率已经不只1W、3W、5W甚至到达10W以上，所以散热基板的散热效能俨然成为最重要的议题。影响LED散热的主要因素包含了LED晶粒、晶粒载板、芯片封装及模块的材质与设计，而LED及其封装的材料所累积的热能多半都是以传导方式散出，所以LED晶粒基板及LED芯片封装的设计及材质就成为了主要的关键。

2、散热基板对于LED模块的影响

LED从1970年以后开始出现红光的LED，之后很快的演进到了蓝光及绿光，初期的运用多半是在一些标示上，如家电用品上的指示，到了2000年开始，白光高功率LED的出现，让LED的运用开始进入另一阶段，像是户外大型看版、小型显示器的背光源等 (如图一)，但随着高功率的快速演进，预计从2010年之后，车用照明、室内及特殊照明的需求量日增，但是这些高功率的照明设备，其散热效能的要求也越益严苛，因陶瓷基板具有较高的散热能力与较高的耐热、气密性，因此，陶瓷基板为目前高功率LED最常使用的基板材料之一。

然而，目前市面上较常见的陶瓷基板多为LTCC或厚膜技术制成的陶瓷散热基板，此类型产品受网版印刷技术的准备瓶颈，使得其对位精准度上无法配合更高阶的焊接，共晶(Eutectic)或覆晶(Flip chip) 封装方式，而利用薄膜制程技术所开发的陶瓷散热基板则提供了高对位精准度的产品，以因应封装技术的发展。

2.1、散热基板的选择

就LED晶粒承载基板的发展上，以承载晶粒而言，传统PCB的基板材质具有高度商业化的特色，在LED发展初期有着相当的影响力。然而，随着LED功率的提升，LED基板的散热能力，便成为其重要的材料特性之一，为此，陶瓷基板逐渐成为高效能LED的主要散热基板材料(如表一所示)，并逐渐被市场接受进而广泛使用。近年来，除了陶瓷基板本身的材料特性问题须考虑之外，对基板上金属线路之线宽、线径、金属表面平整度与附着力之要求日增，使得以传统厚膜制程备制的陶瓷基板逐渐不敷使用，因而发展出了薄膜型陶瓷散热基板，本文将针对陶瓷散热基板在厚膜与薄膜制程及其产品特性上的差异做出分析。

表一、各类材料散热系数

3、陶瓷散热基板

从传统的PCB(FR4)板，到现在的陶瓷基板，LED不断往更高功率的需求发展，现阶段陶瓷基板之金属线路多以厚膜技术成型，然而厚膜印刷的对位精准度使得其无法跟上LED封装技术之进步，其主要因素为在更高功率LED组件的散热设计中，使用了共晶以及覆晶两种封装技术，这些技术的导入不但可以使用高发光效率的LED晶粒，更可以大幅降低其热阻值并且让接合度更加完善，让整体运作的功率都相对的提升。但是这两种接合方式的应用都需要拥有精确金属线路设计的基础，因此以曝光微影为对位方式的薄膜型陶瓷散热基板就变成为精准线路设计主流。

3-1、厚膜印刷陶瓷基版

厚膜制程大多使用网版印刷方式形成线路与图形，因此，其线路图形的完整度与线路对位的精确度往往随着印刷次数增加与网版张力变化而出现明显的累进差异，此结果将影响后续封装制程上对位的精准度；再者，随着组件尺寸不断缩小，网版印刷的图形尺寸与分辨率亦有其限制，随着尺寸缩小，网版印刷所呈现之各单元图形尺寸差异(均匀性)与金属厚度差异亦将越发明显。为了线路尺寸能够不断缩小与精准度的严格要求下，LED散热基板的生产技术势必要继续提升。因而薄膜制程的导入就成为了改善方法之一，然而国内拥有成熟的陶瓷基板薄膜金属化制程技术的厂家却屈指可数。为此，以薄膜组件起家的瑷司柏电子(ICP)，即针对自家开发之薄膜基板与传统厚膜基板进行其制程与产品特性差异分析(如下表二所示)。

表二薄膜与厚膜制程产品之差异分析

3-2、薄膜制程应用于陶瓷基板

薄膜技术的导入正可解决上述线路尺寸缩小的制程瓶颈，结合高真空镀膜技术与黄光微影技术，能将线路图形尺寸大幅缩小，并且可同时符合精准的线路对位要求，其各单元的图形尺寸的低差异性(高均匀性)更是传统网版印刷所不易达到的结果。在高热导的要求下，目前瑷司柏(ICP)的薄膜制程技术已能克服现阶段厚膜制程在对位精准度的瓶颈，图(二)即为薄膜制程之简易流程图，在空白陶瓷基板上(氧化铝/氮化铝)经过前处理之后，镀上种子层(sputtering)，经过光阻披覆、曝光显影，再将所需之线路增厚(电镀/化学镀)，最后经过去膜、蚀刻步骤使线路成形，此制程所备制之产品具有较高的线路精确度与较佳的金属镀层表面平整度。图(三)即为瑷司柏薄膜基板产品与传统厚膜产品的金属线路光学显微图像。可明显看出厚膜印刷之线路，其表面具有明显的坑洞且线条的平整度不佳，反观以薄膜制程制备之金属线路，不但色泽清晰且线条笔直平整。

由以上厚/薄膜这些金属线路上的几何精准度差异，再加上厚膜线路易因网版张网问题造成数组图形的累进公差加剧，使得厚膜印刷产品在后续芯片置件上，较容易造成置件偏移或是寻边异常等困扰。换句话说厚膜印刷产品的对位及线路的精准度不够精确，使其限制了芯片封装制程的制程裕度(window)。然而，薄膜制程产品则能大幅改善其现象。

但从产品成本结构来看，如表二所示薄膜产品的制程设备(黄光微影)与生产环境(无尘或洁净室)相较于厚膜产品其成本较高，然而薄膜制程的金属线路多以厚铜材料为主，相较于厚膜印刷之厚银而言，材料成本却相对较低，因此，可预期的当利用薄膜制程将陶瓷基板金属化的产品，日渐达到经济规模时，其成本将逐渐趋近于厚膜产品。

图二、薄膜制程流程

图三、厚膜与薄膜线路差异

3-2-1、氧化铝陶瓷基板

上述部分是针对制程不同部份所做的阐述，另一项与散热息息相关的则是基板材质，LED散热基板所使用之材质现阶段以陶瓷为主，而氧化铝陶瓷基板应是较易取得且成本较低之材料，是目前运用在组件上的主要材料，然而厚膜技术或薄膜技术在氧化铝陶瓷基板上制备金属线路，其金属线路与基版的接着度或是特性上并无显著的差异，而两种制程显现出最主要的差异则是在线路尺寸缩小的要求下，薄膜制程能提供厚膜技术无法达到的较小线路尺寸与较高的图形精准度。

3-2-2、氮化铝陶瓷基板

而在更高功率LED应用的前提下，具高导热系数的氮化铝(170-230W/mK)将是散热基板的首选材

质，但厚膜印刷之金属层(如高温银胶)多需经过高温(高于800oC)烧结制程，此高温烧结制程于大气环境下执行易导致金属线路与氮化铝基板间产生氧化层，进而影响线路与基板之间的附着性；然而，薄膜制程则在300℃以下制程之条件下备制，无氧化物生成与附着性不佳之疑虑，更可兼具线路尺寸与高精准度之优势。薄膜制程为高功率氮化铝陶瓷LED散热基板创造更多应用空间。

4、结论

以上我们已将LED散热基板在两种不同制程上做出差异分析，以薄膜制程备制陶瓷散热基板具有较高的设备与技术，需整合材料开发门坎，如曝光、真空沉积、显影、蒸镀(Evaporation)、溅镀(Sputtering)电镀与无电镀等技术，以目前的市场规模，薄膜产品的相对成本较高，但是一旦市场规模达到一定程度时，必定会反映在成本结构上，相对的在价格上与厚膜制程的差异将会有大幅度的缩短。

在高效能、高产品质量要求与高生产架动的高功率LED陶瓷基板的发展趋势之下，高散热效果、高精准度之薄膜制程陶瓷基板的选择，将成为趋势，以克服目前厚膜制程产品所无法突破的瓶颈。因此，可预期的薄膜陶瓷基板将逐渐应用在高功率LED上，并随着高功率LED的快速发展而达经济规模，此时不论高功率LED晶粒、薄膜型陶瓷散热基板、封装制程成本等都将大幅降低，进而更加速高功率LED产品的量化。

制程能力知识分析讲解

e 1999年对公司来说，可定义为OEM品质年，此话怎讲?因为从去年HP的PIGLET开始生产后，陆陆续续接到OEM客户的订单，诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL等等；我们可以从过去的经验与事实，去观察与分析OEM 客户非常重视产品的品质管制，认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份，足以影响产品是否能及时推上市，获得好评的重要关键之一。因此对于品质管制手法的使用，一直是OEM客户注意的焦点。尤其是制程能力分析(Analysis for Process Capability) 的应用，大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针，所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。接下来将透过下列几个问题，来切入正题: 一、制程能力是个什么东西？

二、制程能力分析在什么时候实施是正确的？三、执行制程能力分析前有那些步骤？四、制程能力分析的数据要如何评价？五、制程能力分析的数据要如何应用？六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk？七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？一、制程能力是个什么东西? 所谓『制程能力』就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳定管制下所展现的品质能力。那些是「固定的生产因素(条件)」；如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。什么是「稳定管制」；就是以上因素加以标准化设定后，并彻底实施后，且该制程之测定值，都是

在稳定的管制状态之下，此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。制程能力如何表示： 1.制程准确度Ca (Capability of accuracy) 2.制程精确度Cp (Capability of precision ) 3.综合评价(不良率p ) 4.制程能力指数Cpk 以上最常用的是Cpk、Cp、Ca，而p比较少有人使用。 1.制程准确度Ca (Capability of accuracy) 凡从制程中所获得之数据(实绩)，其平均值

Minitab软件过程能力概述与分析

过程能力概述一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据

——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.

产能分析报告

产能分析报告一、产能修改记录及主要产品信息注：产能分析报告——修改记录 1）产能发生变化时以便及时追踪。如进行增产以达到完全生产能力，此时生产线通过一系列步骤可以达到完全生产能力，则应记录下这些变化。填写论证产能时也应同时填写日期。 2）此次产能分析报告均记作初次提交。注：产品信息 1）完成产能分析报告的首先要明确需要分析的产品的详细信息。包括产品名称、型号、产能概况、客户需求信息等。 2）必要时应完善产品主要零部件供应商信息，以便及时掌握配套商供货情况，平衡零部件供货影响系数。二、现有设备产能核算 1、预订工作时间标准

注： 1）单班时间：每班总时间-每班的总计可用小时数。 2）班次：表示的是每天每个工艺操作的班次数。 3）作业率：（总工时-无效工时）/总工时。人员休息-如果在人员休息的时候，机器也停止运转，则输入每班中机器不运转的时间长度。计划的维修时间-这是计划的每班中机器停机用于维护的时间长度。 4）年出勤时间：年出勤天数-表示的是每年的工艺运作的天数（扣除法定节假日、双休日）。 5）计算举例：每班8小时、每天2班次、作业率80%、年出勤302天，净可用时间=8*2*80%*302=时。 2、代表产品制程/线能力计算

注： 1）代表产品：所谓代表产品指产品制程包含其他所有产品制造过程包含的所有工艺过程；如存在两种以上产品包含不同工艺过程、需分别取各类型产品代表产品制程并进行线能力分析。 2）评价瓶颈工序应排除可用外协、其他生产线可用设备借代等因素影响。 3）每条生产线选取一种或2种产品作为代表说明制程及瓶颈工序即可，其他产品可直接计算毛产能。3、毛产能核算注： 1）毛产能核算过程没有排除产品合格率、设备故障率、人员负荷等因素对产能的影响，不能作为需求平衡分析的依据，需进一步平衡。 2）其他产品可根据代表产品计算方法计算出出毛产能。

制程能力管理办法

1.目的：为稳定制程管理及改善制程，藉由制程能力管理办法的建立使其有量化资料作设计、制程改善、选择设备或作业方法改进等的依据与参考,其能经由统计技术之应用,即早发现变异,适时矫正以减少失误而订定本作业办法。 2.范围：凡新产品试作阶段及量产中之制程系统皆适用之,包含信赖性质量管制、外观检验管制、重要特性、特殊特性及制程能力等须管制之项目。 3.定义: 3.1 准确度(Ca)：指量测仪器实际量测值(或量测平均值)与待测值之真值的接近程度，亦即实际量测值偏离真实值之程度。 3.2 精密度(Cp)：指量测仪器对同一待测物，以相同量测过程作重覆量测时，其各量测结果的差异程度。 3.3 初期制程能力(Ppk) ：指于新产品开发或变更后之制程，其能符合客户要求的早期制程绩效统计资料，其计算方式与相同Cpk。 3.4 制程能力(Cpk)：指于量产制程中呈现稳定管制状态之程度或数据分怖接近于规格界限中心的程度，亦称制程能力。 3.5 计量值：凡本公司可藉由量具实测而得到之数据值（具连续性性质者），称为计量值。 3.6 计数值：凡本公司可藉由单位计数而得到之数据值（具间断性性质者），称为计数值。 3.7 SPC: Statistical Process Control 统计制程管制。 4. 权责： 4.1品保单位：管制项目之数据量测、搜集、统计图表、判读分析,并提供各项量测仪器与设备的定期校验。 4.2技术单位：针对指定之制程条件或产品之质量特性加以分析,及改善对策计划提出。 4.3制造单位：改善对策计划执行。 5. 作业内容： 5.1 建立制程管制管理系统: A.依据『绩效管理与持续改善程序』(API-P2-0008)建立制程管制管理系统。 B.并依据『管制计划管理办法』选定管制制程参数与质量特性项目。 C.执行时机： (1)新产品开发时。 (2)导入新设备或新制程条件时。 (3)产品或制程变更时。 (4)制造场所变更时，使用新的或重新装置生产设备或模治具时。 5.2管制图之应用依管制项目之不同区分为计量值及计数值两种，制程能力管制项目之来源： A.客户指定、图面或法规(C.C)要求之项目。

CPK 制程能力分析讲解

CPK为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？ CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、抽样方案对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。下面分别用4张正态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）：上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。

薄膜材料与薄膜技术复习资料完整版本

1.为了研究真空和实际使用方便，根据各压强范围内不同的物理特点，把真空划分为粗真空，低真空，高真空，超高真空四个区域。 2.在高真空真空条件下，分子的平均自由程可以与容器尺寸相比拟。 3.列举三种气体传输泵旋转式机械真空泵，油扩散泵和复合分子泵。 4.真空计种类很多，通常按测量原理可分为绝对真空计和相对真空计。 5.气体的吸附现象可分为物理吸附和化学吸附。 6.化学气相反应沉积的反应器的设计类型可分为常压式，低压式，热壁式和冷壁式。 7.电镀方法只适用于在导电的基片上沉积金属和合金，薄膜材料在电解液中是以正离子的形式存在。制备有序单分子膜的方法是LB技术。 8.不加任何电场，直接通过化学反应而实现薄膜沉积的方法叫化学镀。 9.物理气相沉积过程的三个阶段：从材料源中发射出粒子，粒子运输到基片和粒子在基片上凝聚、成核、长大、成膜。 10.溅射过程中所选择的工作区域是异常辉光放电，基板常处于负辉光区，阴极和基板之间的距离至少应是克鲁克斯暗区宽度的3-4倍。 11.磁控溅射具有两大特点是可以在较低压强下得到较高的沉积率和可以在较低基片温度下获得高质量薄膜。 12.在离子镀成膜过程中，同时存在吸附和脱附作用，只有当前者超过后者时，才能发生薄膜的沉积。 13.薄膜的形成过程一般分为：凝结过程、核形成与生长过程、岛形成与结合生长过程。 14.原子聚集理论中最小稳定核的结合能是以原子对结合能为最小单位不连续变化的。 15.薄膜成核生长阶段的高聚集来源于：高的沉积温度、气相原子的高的动能、气相入射的角度增加。这些结论假设凝聚系数为常数，基片具有原子级别的平滑度。 16.薄膜生长的三种模式有岛状、层状、层状-岛状。 17.在薄膜中存在的四种典型的缺陷为：点缺陷、位错、晶界和层错。 18.列举四种薄膜组分分析的方法：X射线衍射法、电子衍射法、扫描电子显微镜分析法和俄歇电子能谱法。 19.红外吸收是由引起偶极矩变化的分子振动产生的，而拉曼散射则是由引起极化率变化的分子振动产生的。由于作用的方式不同，对于具有对称中心的分子振动，红外吸收不敏感，拉曼散射敏感；相反，对于具有反对称中心的分子振动，红外吸收敏感而拉曼散射不敏感。对于对称性高的分子振动，拉曼散射敏感。 20.拉曼光谱和红外吸收光谱是测量薄膜样品中分子振动的振动谱，前者是散射光谱，而后者是吸收光谱。 21.表征溅射特性的主要参数有溅射阈值、溅射产额、溅射粒子的速度和能量等。什么叫真空？写出真空区域的划分及对应的真空度。真空，一种不存在任何物质的空间状态，是一种物理现象。粗真空105～102Pa 粘滞流，分子间碰撞为主低真空102～10-1 Pa 过渡流高真空102～10-1 Pa分子流，气体分子与器壁碰撞为主超高真空10-5～10-8 Pa气体在固体表面吸附滞留为主极高真空10-8 Pa以下·什么是真空蒸发镀膜法？其基本过程有哪些？

制程能力分析 Cpk Cp Ca

CPK (Process Capability Index )的定义：制程能力指数； CPK的意义：制程水平的量化反映;（用一个数值来表达制程的水平）制程能力指数：是一种表示制程水平高低的方便方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。与CPK相关的几个重要概念： USL (Upper Specification Limit): 即规格上限; LSL (Lower Specification Limit): 即规格下限; C (Center Line）：规格中心; =(X1+X2+……+Xn)/n 平均值；(n为样本数) T=USL-LSL：即规格公差； δ（sigma）为数据的标准差。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B 组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。 (Excel中的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ) ) 样本: 从总体中随机抽取的若干个个体的总和称为样本。组成样本的每个个体称为样品。样本标准偏差S: 因为标准偏差是用数据整体计算，所以当数据量大太时，就不便以操作,而且不符合现场需要。所以一般情况下, 会用样本标准偏差S来代替σ。 S ≈σ Ca (Capability of Accuracy)：制程准确度，Ca 衡量的是“实际平均值“与“规格中心值”的一致性; 1.对于单边规格，不存在规格中心，因此也就不存在Ca;

如何用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。

制程能力分析

制程能力分析緒言在產品生產周期內統計技朮可用來協助制造前之開發活動、制程變異性之數量化、制程變性相對于產品規格之分析及協助降低制程內之變異性。這些工作一般稱為制程能力分析(process capability analysis)。制程能力是指制程之一致性，制程之變異性可用來衡量制程輸出之一致性。我們一般是將產品品質特性之6個標准差范圍當做是制程能力之量測。此范圍稱為自然允差界限(natural tolerance limits)或稱為制程能力界限(process capability limits)。圖9-1顯示品質特性符合常態分配且平均值為μ，標准差為σ之制程。制程之上、下自然允差界限為 UNTL=μ+3σ上自然允差界限 LNTL=μ-3σ下自然允差界限對于一常態分配，自然允差界限將包含99.73%之品質數據，或者可說是0.27%之制程輸出將落在自然允差界限外。如果制程數據之分配不為常態，則落在μ±3σ外之機率將不為0.27%。

(例) 產品外徑之規格為5±0.015cm，由樣本資料得知X=4.99cm，σ=0.004cm，試計算制程之自然允差界限。 (解): UNTL=4.99+3(0.004)=5.002 LNTL=4.99-3(0.004)=4.978 制程能力分析可定議為估計制程能力之工程研究。制程能力分析通常是量測產品之功能參數而非制程本身。當分析者可直接觀察制程及控制制程數據之收集時，此種分析可視為一種真的制程能力分析。因為經由數據收集之控制及了解數據之時間次序性，可推論制程之穩定性。若當只有品質數據而無法直接觀測制程時，這種研究稱為產品特性分析(product characterization)。產品特性分析只可估計產品品質特性之分布，或者是制程之輸出(不合格率)，對于制程之動態行為或者是制程是否在管制內則無法估計。這種性形通常是發生在分析供應商提供之品質數據或者是進貨檢驗之品質資料。

CPK制程能力分析讲解

C P K为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？ CPK：ComplexProcessCapabilityindex的缩写，是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）：上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。上图的CPK值为1.078，与CPK值为0.656的图形对比可以看出，产品的尺寸的波动范围比前一副图约小一点，更趋近中间值。因此当CPK值增大时，该图反应出的过程控制能力就比CPK值为0.656的过程控制能力要好，那么产品超差两端极限的情况也就更小。下面分别为CPK值为1.33和1.67左右的图形从上列4张图片的对比不难看出，当CPK值越大时，过程控制能力越强，加工出的产品越靠近中间值且波动范围越小，产品互换性好质量越高。

制程能力分析程序(含表格)

制程能力分析程序 1.目的：为使产品的制程能力能够正常且稳定的受到控制，既使有异常出现亦能在问题出现初期就被相关人员了解并设法解决，使得质量系统能适切、有效的运作，进一步能提升制程能力。 2.范围：凡本公司各生产制程为生产条件、成品、半成品所做的资料收集以任何形式的控制图做管控、归档、保存与处理均在本程序的规范之列。 3.权责：品质部负责制定控制计划、制程能力分析的实施。 4.名词定义：无 5.作业流程：（见附件） 6.作业内容 6.1 控制图的选用 6.1.1 根据制程上的考虑选择需要的制程站别及管控项目。 6.1.2 依据管控项目及控制图特性选择适用的控制工具。 6.1.3 将控制项目及控制方法标示于《控制计划》上。 6.2 初期制程能力分析

6.2.1 根据《控制计划》进行收集检验与量测的数据。 6.2.2 绘制直方图，判断产品是否在规格范围内，如不在规格范围内，则持续制程改善与数据收集至产品合于规格内。 6.2.3 若产品合于规格范围内，则正式将资料绘制成解析用的控制图。 6.2.4 计算解析用控制图之Ppk值并据此判断制程能力是否充足，若否，则持续制程改善与数据收集至产品制程能力充足。 6.3 统计制程控制 6.3.1 若产品制程能力充足，则根据解析用控制图计算制定控制界限。 6.3.2 对欲控制的制程或产品进行检验并绘控制用控制图。 6.3.3 所有异常情形（如：点超出控制界限；连续七点上升或下降；连续七点位在中心线的上方或下方）皆须标注制程事件。 6.4 制程能力分析及改善行动： 6.4.1 评估该制程稳定或正常否。若正常，则计算Cpk值；若否，则计算Ppk 值。 6.4.2 根据前项计算所得评估制程能力符合否。若Cpk或Ppk值大于等于1.67，则制程正常，可继续生产；若Cpk或Ppk值介于1.33至1.67之间，则可继续生产，但须订定改善目标及执行计划；若Cpk或Ppk值小于1.33，则须修改控制计划或抽样计划针对产品加严抽样或全检，以剔除不合格品。 6.4.3 制程能力不足时，应于制程改善后再从收集检验量测资料步骤重新开始。

运用Minitab进行过程能力(Process+Capability)_1

过程能力概述（Process Capability Overview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。过程指数是评价过程能力的一个简单方法。因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。一、选择能力命令（Choosing a capability command） Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。你可以为以下几个方面进行能力分析： ?正态或Weibull概率模型(适合于测量数据) ?很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据 ?二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据) 注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。在Minitab中，你可以用“Box-Cox power transformation”或Weibull 概率模型。Non-normal data对这两个模型进行了比较。如果你怀疑过程具有较明显的组间变差，使用Capability Analysis (Between/Within)或Capability Sixpack (Between/Within)。子组内部的随机误差之上，子组数据可能还有子组之间的随机变差。对子组变差的两个来源的理解可以为过程潜在能力提供更实际的估计。Capability Analysis (Between/Within)和Capability Sixpack (Between/Within) 计算了组间和组内标准差，然后再估计长期的标准差。 Minitab还为属性数据和计数数据进行能力分析，基于二项分布和泊松概率模型。例如：产品可以根据标准判定为合格和不合格(使用Capability Analysis (Binomial)).。你还可以根据缺陷的数量进行分类(使用Capability Analysis

制程能力分析及评价程序

PE制程能力分析及评价程序 1 目的本程序为收集数据，统计、分析制程能力，从而使制程得到有效的管理和监控，确保制程能力之提升之依据。 2 适用范围适用于本公司之重要制程和制程中之重要参数。 3 术语和定义 PE:Process Engineer制程工程师 4 职责制程工程师是制定整个生产流程，分配各个部门的任务，负责制造过程中的各个细节（标准作业指导书），对制程进行管理与控制; 负责模块生产制程良率的提升与制程改善；负责模块生产线，不良品的制程分析与异常处理及改善 5 程序内容 5.1 新产品导入根据客户要求，制作新产品的生产工艺流程,标准工时的计算,帮忙安装和调试新产品所需要的设备，撰写SOP以及各类制程管控文件，用以明确生产流程步骤 5.2 试产/批量生产各个环节严格按照各工序的作业指导书进行作业 5.3 管控方法 5.3.1 IPQC巡检时抽查，每1个小时测量10 PCS数据，并测量的结果输入电脑。 5.3.2 监控时机:各项作业条件均检查正常，首件被确认合格后开始收集。 5.3.3 监控频率:每1个小时测量10 PCS数据，根据以下情况做适当的调整： 5.3.4 任一工序若制程能力不足须通知生产停线，工程协同提出改善对策 5.3.5 监控频率:原则上每1个小时测量10 PCS数据，根据以下情况做适当的调整： A 若连续监控1个小时后，制程能力表现非常优秀，可将频率调整为2个小时1PCS B 若连续监控1个小时后，制程能力表现一般，则将频率调整为2个小时15PCS

若连续监控10分钟，制程能力表现差劲，则将频率调整为每个整机都要测试一次。 5.3.6 当监控批出现异常PQC通知生产作出调整，若调整无效，知会PE分析原因并提出改善对策 5.3.7 将此改善方案（计划）一起，PE联合相关部门解决问题，再次待IPQC确认改善对策执行有效后，PE并将异常原因和改善对策记录电脑系统 5.3.7 每天统计产品的良率，及时发现良率低的原因并提出解决方案 6 记录 7 相关文件 8 流程图

spc制程能力分析

SPC 概述Statistical Process Control

SPC Introduction 统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)? ? Statistical ... ?统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。 Process ... ?反复性的事情或者阶段 (SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer) Control ... ? Process正在变化的事实早期警报。警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间 (管理图 : 随着时间工程散布的变化) SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。 2

SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于未然。重点在于预防

?電視機彩色密度投机?美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格?日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標

製程- 產品-顧客產品 (Output) Measurement 製程(過程)(Process) 展開特性特徵顧客滿意 Man Machine Material Method Environmental 4M1E

製程，程序影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作結果之製造過程中所有活動的集合管制，控制確保達到要求標準,必要時採取矯正行動何謂製程管制 (程序控制) 工作結果原材料方法環境機器人員原因手段特性目的

制程能力的评价分析

制程能力的评价制程能力与规格之比较，可就制程平均值与规格中心及分散宽度与规格容许范围两方面比较，亦可直接计算超出规格的不良率来表示。将制程能力与规格之比较用简单的数字及等级评定的方法，谓之制程能力评价。工程准确度指数(Capability of Accuracy)的评价设定工程规格中心值的目的，在于希望该工程制造出来的各种产品的实绩值，能以规格中心为中心，成左右对称的常态分配，而制造时也应以规格中心值为目标。工程准确度平价之目的就在于衡量制程平均与规格中心之一制程度，有时工程准确度指数又称为正确度指数。（1）Ｋ的计算制程平均值()与规格中心值之间偏差程度，称为工程准确度，其指数K之计算公式如下：

T=Su-Sl=规格上限-规格下限由上是可知当M与差愈小，也确实是质量接近规格要求的水平。K值为负时，表示实绩值偏低，K值为正时表示偏高。在单边规格的情形，即只有规格上限Su或只有规格下限Sl的情形，因没有规格中心值，故不能计算工程准确度指数。（2）K之等级评定 K等级评定标准（3）等级评定后之处置原则 ?A级：作业员遵守作业标准操作，接着维持。 ?B级：有必要时尽可能改善为A级。

?C级：作业员可能看错规格，不按作业标准操作，须加强训练，检讨规格及作业标准。 ?D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可能阻碍的因素，必要时得停止生产。 K不良时其对策方法以制造单位为主技术单位为副品管单位为辅有时又以Ca表之。工程能力指数Cp(Capability of Process)之评价设定工程上下限的目的，在于希望制造出来的各个产品之特性值，能在规格上下限之容许范围内。工程能力的评价之目的就在于衡量产品分散宽度符合公差的程度。工程能力指数又可称为工程周密度指数 (capability of Precision) (1)Cp之计算由上式可知产品分散宽度愈大时，Cp值愈小，表示制程能力差，反之表示能力好。前者系用于计算双边规格之Cp，而后者用于计算单边规格之Cp。与所

干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析(CPCPK)

干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析（CPCPK）引入过程能力分析的目的 1、在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。因此进行过程能力分析很有必要。过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。 2、哪一个过程最佳?上面三个图中，哪一个过程最佳？你是否想知道，为什么？过程表现如何？什么是最佳的过程？什么是最差的过程？连续数据过程能力指数Cp1、Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。 2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。连续数据过程能力指数CpK1、Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。 2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。 3、中心值无偏离时，Cpk= Cp CP/CPK计算事例[一]中心值无偏离时，Cpk= Cp

CP/CPK计算事例[二]中心值偏离时，Cpk CpCP/CPK计算事例[Minitab]1、例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了32个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该门板的过程能力。 2、首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。 A、数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05，数据符合正态分布；P值小于0.05，则数据是非正态的。 B、实际操作过程中，如果数据为非正态，只要数据的容量大于30个，我们也可以近视认为数据是符合正态分布的。3、用Minitab软件计算CPKSigma计算事例[Minitab]使用Excel计算Sigma水平说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出的长期的σ水平即: Zlt=1.9110；最后加上1.5 σ的补偿，得出短期的σ水平即: Zst=3.411。

产能分析报告及指标明细

产能分析报告及指标明细 The document was prepared on January 2, 2021

产能分析报告模板及指标明细一、产能修改记录及主要产品信息注：产Array能分析报告— —修改记录 1）产能发生变化时以便及时追踪。如进行增产以达到完全生产能力，此时生产线通过一系列步骤可以达到完全生产能力，则应记录下这些变化。填写论证产能时也应同时填写日期。 2）此次产能分析报告均记作初次提交。注：产品信息 1）完成产能分析报告的首先要明确需要分析的产品的详细信息。包括产品名称、型号、产能概况、客户需求信息等。 2）必要时应完善产品主要零部件供应商信息，以便及时掌握配套商供货情况，平衡零部件供货影响系数。二、现有设备产能核算

1、预订工作时间标准注：Array 1）单班时间：每班总时间 -每班的总计可用小时数。 2）班次：表示的是每天每个工艺操作的班次数。 3）作业率：（总工时-无效工时）/总工时。人员休息-如果在人员休息的时候，机器也停止运转，则输入每班中机器不运转的时间长度。计划的维修时间-这是计划的每班中机器停机用于维护的时间长度。 4）年出勤时间：年出勤天数-表示的是每年的工艺运作的天数（扣除法定节假日、双休日）。 5）计算举例：每班8小时、每天2班次、作业率80%、年出勤302天，净可用时间 =8*2*80%*302=时。 2、代表产品制程/线能力计算

1）代表产品：所谓代表产品指产品制程包含其他所有产品制造过程包含的所有工艺过程；如存在两种以上产品包含不同工艺过程、需分别取各类型产品代表产品制程并进行线能力分析。2）评价瓶颈工序应排除可用外协、其他生产线可用设备借代等因素影响。 3）每条生产线选取一种或2种产品作为代表说明制程及瓶颈工序即可，其他产品可直接计算毛产能。 3、毛产能核算