Индекс окна процесса

Статистическая мера, количественно определяющая надежность производственного процесса.

Индекс окна процесса ( PWI ) — это статистическая мера , которая количественно определяет надежность производственного процесса, например, процесса, включающего нагрев и охлаждение, известного как тепловой процесс. В обрабатывающей промышленности значения PWI используются для калибровки нагрева и охлаждения паяльных работ (известных как тепловой профиль) во время запекания в печи оплавления .

PWI измеряет, насколько хорошо процесс вписывается в определяемый пользователем предел процесса, известный как предел спецификации. Предел спецификации — это допуск, разрешенный для процесса, и может быть статистически определен. В промышленности эти пределы спецификации известны как окно процесса , а значения, которые отображаются внутри или вне этого окна, известны как индекс окна процесса.

Используя значения PWI, можно точно измерять, анализировать, сравнивать и отслеживать процессы на том же уровне статистического контроля процесса и контроля качества, который доступен для других производственных процессов.

Статистический контроль процесса

Возможности процесса — это способность процесса производить продукцию в установленных пределах . ^[1] Чтобы определить, находится ли производственный или бизнес-процесс в состоянии статистического контроля, инженеры-технологи используют контрольные карты , которые помогают прогнозировать будущую производительность процесса на основе текущего процесса. ^[2]

Индекс окна процесса для термического процесса. Зеленые метки обозначают, что PWI соответствуют спецификации, красные — что они не соответствуют спецификации.

Чтобы помочь определить возможности процесса, статистически определенные верхние и нижние пределы рисуются по обе стороны от среднего значения процесса на контрольной карте. ^[2] Контрольные пределы устанавливаются на уровне трех стандартных отклонений по обе стороны от среднего значения процесса и называются верхним контрольным пределом (UCL) и нижним контрольным пределом (LCL) соответственно. ^[2] Если данные процесса, нанесенные на контрольную карту, остаются в пределах контрольных пределов в течение длительного периода, то процесс считается стабильным. ^{[2] [3]}

Значения допуска, указанные конечным пользователем, известны как пределы спецификации – верхний предел спецификации (USL) и нижний предел спецификации (LSL). ^[2] Если данные процесса, нанесенные на контрольную карту, остаются в пределах этих пределов спецификации, то процесс считается пригодным процессом, что обозначается как . ^{[2] [3]} ${\displaystyle {\hat {C}}_{pk}}$

Производственная промышленность разработала индивидуальные пределы спецификаций, известные как окна процесса . В пределах этого окна процесса значения отображаются на графике. Значения относительно среднего значения окна процесса известны как индекс окна процесса . Используя значения PWI, процессы можно точно измерять, анализировать, сравнивать и отслеживать на том же уровне статистического контроля процесса и контроля качества , который доступен для других производственных процессов. ^[3]

Пределы контроля

Контрольные пределы , также известные как естественные пределы процесса , представляют собой горизонтальные линии, нарисованные на статистической контрольной карте процесса , обычно на расстоянии ±3 стандартных отклонений от среднего значения нанесенной статистики , используемые для оценки стабильности процесса. ^[4]

Контрольные пределы не следует путать с пределами допуска или спецификациями, которые полностью независимы от распределения построенной выборочной статистики. Контрольные пределы описывают, что способен произвести процесс (иногда это называется «голосом процесса»), в то время как допуски и спецификации описывают, как продукт должен работать, чтобы соответствовать ожиданиям клиента (это называется «голосом клиента»).

Использовать

Пределы контроля используются для обнаружения сигналов в данных процесса, которые указывают на то, что процесс не находится под контролем и, следовательно, не работает предсказуемо. Значение, превышающее предел контроля, указывает на то, что на процесс влияет особая причина.

Для обнаружения сигналов может использоваться один из нескольких наборов правил ( Контрольная карта § Правила обнаружения сигналов ). Одна спецификация определяет, что сигнал определяется как любая отдельная точка за пределами контрольных пределов. Процесс также считается неконтролируемым, если есть семь последовательных точек, которые все еще находятся внутри контрольных пределов, но по одну сторону от среднего значения.

Для нормально распределенной статистики область, ограниченная контрольными пределами, в среднем будет содержать 99,73% всех точек графика на графике, пока процесс находится и остается под статистическим контролем. Поэтому ожидается уровень ложных срабатываний не менее 0,27%.

Часто неизвестно, генерирует ли конкретный процесс данные, соответствующие определенным распределениям, но неравенство Чебышева и неравенство Высочанского–Петунина позволяют сделать вывод, что для любого унимодального распределения по крайней мере 95% данных будут инкапсулированы в пределы, установленные на уровне 3 сигма.

PWI в производстве электроники

Графическое представление PWI для теплового профиля

Примером процесса, к которому может быть применена концепция PWI, является пайка. В пайке тепловой профиль представляет собой набор значений времени и температуры для различных процессов, таких как наклон, термическое выдерживание, оплавление и пик. ^[5]

Каждый тепловой профиль ранжируется по тому, как он вписывается в окно процесса (спецификация или предел допуска). ^[6] Исходные значения температуры нормализуются в процентах относительно как среднего значения процесса, так и пределов окна. Центр окна процесса определяется как ноль, а крайние края окна процесса составляют ±99%. ^[6] PWI больше или равно 100% указывает на то, что профиль не обрабатывает продукт в пределах спецификации. PWI 99% указывает на то, что профиль проходит на краю окна процесса. ^[6] Например, если среднее значение процесса установлено на 200 °C, а окно процесса откалибровано на 180 °C и 220 °C соответственно; то измеренное значение 188 °C переводится в индекс окна процесса −60%. Более низкое значение PWI указывает на более надежный профиль. ^{[5] [6]} Для максимальной эффективности отдельные значения PWI вычисляются для процессов пика, наклона, оплавления и выдержки теплового профиля.

Чтобы избежать влияния теплового удара на производство, определяется и выравнивается самый крутой наклон в тепловом профиле. Производители используют специально разработанное программное обеспечение для точного определения и уменьшения крутизны наклона. Кроме того, программное обеспечение также автоматически перекалибрует значения PWI для пика, наклона, процессов оплавления и выдержки. Устанавливая значения PWI, инженеры могут гарантировать, что работа по оплавлению не перегреется и не остынет слишком быстро. ^[5]

Формула

Пример PWI для значений пика, впитывания и наклона

PWI рассчитывается как наихудший случай (т. е. наибольшее число) в наборе данных термического профиля. Для каждой статистики профиля рассчитывается процент использования соответствующего окна процесса, а наихудший случай (т. е. наибольший процент) — это PWI.

Например, тепловой профиль с тремя термопарами , с четырьмя статистикой профиля, зарегистрированными для каждой термопары, будет иметь набор из двенадцати статистик для этого теплового профиля. В этом случае PWI будет наивысшим значением среди двенадцати процентов соответствующих окон процесса.

Формула для расчета PWI: ^[7]

${\displaystyle {\text{PWI}}=100\times \max _{i=1\dots N \atop j=1\dots M}\left\{\left|{\frac {{\text{measured value}}_{[i,j]}-{\text{average limits}}_{[i,j]}}{{\text{range}}_{[i,j]}/2}}\right|\right\}}$

где: ^[7]

i = от 1 до N (количество термопар)

j = от 1 до M (количество статистик на термопару)

измеренное значение [ i ,  j ] = измеренное значение [ i ,  j ] ^{-й статистики}

средние пределы [ i ,  j ] = среднее значение высоких и низких (указанных) пределов [ i ,  j' ] ^-й статистики

диапазон [ i ,  j ] = верхний предел минус нижний предел [ i ,  j ] ^-й статистики

Смотрите также

• Допустимый предел качества
• Контрольная карта § Детали карты
• Пайка оплавлением
• Пайка волной припоя

Ссылки

1. "Что такое возможности процесса?". Справочник по инженерной статистике NIST/Sematech . Национальный институт стандартов и технологий . Получено 22 июня 2008 г. {{cite web}}: Внешняя ссылка в |work=( помощь )
2. Годфри, А. Б. (1 сентября 2000 г.). Juran's Quality Handbook (5-е изд.). McGraw-Hill . ISBN 9780070340039.
3. Холл, Джим; Зарроу, Фил (февраль 2002 г.). PWI: Process Optimization Made Simple (PDF) . Журнал Circuits Assembly. Архивировано из оригинала (PDF) 2011-07-13 . Получено 2008-12-10 .
4. Справочное руководство по статистическому контролю процессов (SPC) (2-е изд.). Группа действий автомобильной промышленности (AIAG). 2005.
5. Хьюстон, Пол Н; Брайан Дж. Луис; Дэниел Ф. Болдуин; Филип Казмерович. «Избавление от боли при пайке без свинца» (PDF) . Журнал Lead-Free Magazine. стр. 3. Получено 10 декабря 2008 г.
6. "Метод количественной оценки характеристик теплового профиля". KIC Thermal. Архивировано из оригинала 2011-07-13 . Получено 2010-09-30 .
7. Kazmierowicz, Phil (2003). "Управление процессами". Журнал SMT . Получено 10 декабря 2008 г.