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来源:今日光电发布时间:2023-03-261640浏览
询问 AI
本篇文章分享了SPC的作用、常用计数数据SPC分析——P图制作流程、控制图异常判定方法，以及我们应该如何运用SPC帮助企业改善品质。
SPC即统计过程控制，控制对象为产品特性或过程特性，通过数据识别过程异常。
产品特性，主要通过原材料、半成品、成品表现出来，直接体现在输出上，如矿浆浓度、H+和Cu+含量。
过程特性，主要通过人、设备、工装、工艺参数、环境表现出来，如PH、合成温度，过程特性直接影响输出的结果。
预防作用：
通过过去和现在的数据分析，识别到特殊原因，从而起到预警作用，减少因过程异常导致的损失。控制图有上下控制线，如果有异常的点，即使没有超过规格线，我们还是要预警，以减少损失。因为如果超过规格线再来预警就太迟了，那时候，大量的不良品已经产生了。
比较作用：
可以比较白晚班哪个班品质稳定、几个机台中哪个品质更稳，以及哪个改善方案更好等。
识别过程产生变异的原因：
这个要具体看是普通原因还是特殊原因造成的。如果是普通原因，根据结果有些是可接受的；相反，如果是特殊原因，那就说明过程有大问题，必须改善不可。例如，从控制图看，没有任何异常的点，但CPK就是小于1.33，这种情况就要进行分析了，看是不是要采取系统措施，如更换设备、更换材料、变更生产场地等。
在批量生产前，我们就要评估过程能力是否充足，不充足就不能转量产。主要是避免量产后出现批量不良，导致频繁变更，从而影响公司信誉及交货。
在量产时，通过SPC提前预警，在出现不良前进行及时改善调整，避免品质事故、减少品质不良、降低品质成本。
UCL/CL/LCL
通过控制图，可以帮助我们针对品质问题进行原因分析，找到失效的主要缘由，并对普通原因与特殊原因加以区别，以避免改善的盲目性。
QC七大手法
第一步：确定要进行不良率控制的机种或不良性质、测量工具、统计频率。如PCB导通不良率P图，一天统计一次。某某机种不良率P图，这个是所有不良性质P图。
第二步：制作P图表一般用三张纸：第一张收集数据，第二张绘制P图，第三张注明变更、异常、原因分析及对策。
第三步：检测并计算不良率，并在图上描点。
第四步：得到100个数据后，计算控制线。
第五步：删除异常的点，得到真正的控制线。
第六步：把控制线带入下张控制图，先描上控制线。
第七步：检测、描述、预警、原因及对策分析。
第八步：得到100个数据后，重新计算控制线。
样本点落在管制界限之外
控制点异常判定图（1）
连续7点在同侧的C区或C区之外
控制点异常判定图（2）
测量结果单边的影响组装，风险极大，不能接受。出现这种情况必须进行原因分析、停止生产、采取对策。3.连续6点以上持续地上升或下降。
连续6点以上持续地上升或下降
控制点异常判定图（3）
可能出现螺丝松动等异常，必须停机，检讨原因。
连续14点交互一升一降
一般会产生这样的疑问，这么整齐的数据会不会有假？
相连3点中有2点在同侧的A区或A区之外
控制点异常判定图（4）
控制点异常判定图（5）
相连5点中有4点在同侧的B区或B区之外
控制点异常判定图（6）
连续15点在中心线上下两侧的C区
点异常判定图（7）
过程能力太好，还是要检讨一下数据是否真实、测量系统是否异常。
有8点在中心线之两侧，但C区并无点子。
控制点异常判定图（8）
常规判定异常的方法主要有前面提到的这五种，其他方法一般很少用到。
来源：半导体封装工程师之家
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2026-06-29