谢恩DOE在失效分析与效率提升中的应用.ppt

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谢恩DOE在失效分析与效率提升中的应用潘景伟潘景伟2010.082010.08JustusedinTrina绪论绪论改善项目的确立与前期处理改善项目的确立与前期处理线索生成工具线索生成工具主要内容正式的正式的DOE工具工具试验设计优化试验设计优化总结总结JustusedinTrina绪论绪论改善项目的确立与前期处理改善项目的确立与前期处理线索生成工具线索生成工具主要内容正式的正式的DOE工具工具试验设计优化试验设计优化总结总结JustusedinTrina绪论1.1应用说明应用说明本报告重点参考谢恩DOE的思想世界级质量管理工具世界级质量管理工具DOE（中文第二版（中文第二版pdf），报告提及方法可用于电池车间失效分析及效率提升，但所有方法在其它任何行业、任何场合都有可能用到。

JustusedinTrina绪论1.2基本概念基本概念1.2.1帕累托定理帕累托定理（也称柏拉图法则或20/80法则）指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。

谢恩DOE就是基于帕累托定理而发明。

JustusedinTrina绪论1.2基本概念基本概念1.2.2绿Y、红X、粉红X、浅粉红X通常，用DOE找到某特定绿Y的红X、粉红X、浅粉红X的解决办法后，变量可以减少7895。

绿绿YXXXJustusedinTrina绪论1.2基本概念基本概念1.2.3利克特度量尺寸是将一个属性转换成一个变量的工具，它通过将属性分为若干等级来实现。

（如1表示最差，10表示最佳等）JustusedinTrina绪论1.2基本概念基本概念1.2.4图基检验图基检验的目的是确定一个特定的质量参数是否重要，其重要性具有很高的置信度。

JustusedinTrina绪论1.2基本概念基本概念1.2.4图基检验图基检验的程序如下（详见P211）：

顶端终结计数（全差）顶端终结计数（全差）44底端终结计数（全好）底端终结计数（全好）33重叠区域重叠区域合计终结计数4+3=7合计终结计数的数目置信度690%795%1099%1399.9%2、为12个或16个排列好的原始数据读数中的每一个，标注“好的部件”（G）或“差的部件”（B）3、当“全部是差的”第第一次一次改变为“全部是好的”（或相反）时，划一条由这些读数的顶端开始的直线，这些是终结计数。

4、同样，当“全部是好的”第一次改变为“全部是差的”（或相反）时，划一条由这些读数的底端开始的直线。

5、将顶端和底端的终结计数相加以确定合计终结计数。

1、不管好与差，把与指定的质量特性或参数相关的一组读数从高到低（或相反方向）排列起来。

JustusedinTrina绪论1.3解决问题的路径（谢恩解决问题的路径（谢恩DOE）第二章第二章改善项目的确立与前期处理第三章第三章线索生成工具第四章第四章正式的DOE工具第五章第五章实验设计优化实验设计优化JustusedinTrina绪论绪论改善项目的确立与前期处理改善项目的确立与前期处理线索生成工具线索生成工具主要内容正式的正式的DOE工具工具试验设计优化试验设计优化总结总结JustusedinTrina改善项目的确立与前期处理2.1项目的确定项目的确定帕累托定理帕累托定理将80的资源投入到20最核心的问题中。

隐裂、烧结不良、特殊隐裂、烧结不良、特殊Pattern是最值得关注的绿是最值得关注的绿Y。

JustusedinTrina改善项目的确立与前期处理2.2绿绿Y检验单（检验单（P112）在DOE开始之前，重要的是说明、定义并量化问题，即绿Y。

DOE工作组应使用相应的检验清单作为起点，以查明涉及的所有问题。

JustusedinTrina改善项目的确立与前期处理2.3测量准确度检验测量准确度检验在定义绿Y之后，第一个应问的问题是：

测量仪器好到什么程度？

它相对于产品变量是多少？

产品容许偏差TP和仪表容许偏差TI的比值为5:

1是一个比较合理的工业标准工业标准。

只有量测系统符合要求，之后的试验才有意义。

只有量测系统符合要求，之后的试验才有意义。

JustusedinTrina绪论绪论改善项目的确立与前期处理改善项目的确立与前期处理线索生成工具线索生成工具主要内容正式的正式的DOE工具工具试验设计优化试验设计优化总结总结JustusedinTrina线索生成工具滤掉不重要的变量多变量分析、集中图、部件搜索、成对比较、过程搜索等5中线索生成工具相互结合，形成了“与部与部件对话件对话”的能力，它们所提供的线索是可靠的，并且不会干扰生产不会干扰生产。

7080的问题都可以通过以上5中方法得以解决。

JustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.1鱼骨图不宜作为试验的开始鱼骨图不宜作为试验的开始如果试验从鱼骨图开始，因子数量将令人深感困惑，并且田口试验、经典DOE等都将显得无能为力，无法找到问题所在。

JustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.2多变量分析的目标多变量分析的目标多变量分析的目标是为了把大量未知的和不可处理的变量的原因减少为少得多的一族相关变量减少为少得多的一族相关变量，其中包含红X。

这是一种通过去掉一些无关紧要的变量原因来定位最可能的原因的图表技术。

JustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.3多变量分析的原理多变量分析的原理扑克法图解多变量原理扑克法图解多变量原理红红XJustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.3多变量分析原理多变量分析原理在工业管理中，也能将扑克戏法作为解决问题的方法。

分解问题时，最常用的方法是将其分为3族：

位置变量位置变量（部件内的族系）（部件内的族系）在一个部件内的变量（例如左面对右面；顶面对底面；中心对边缘；锥度；不圆度；偏转；铸件厚度）；包含许多部件的单一部件中的变量；在成批加料时出现的位置或方位的变量；机器对机器的变量；试验位置对试验位置的变量，夹具对夹具的变量；操作者对操作者的变量；生产线对生产线和工厂对工厂的变量。

周期性变量周期性变量（部件对部件族系）（部件对部件族系）在同样的时间框架内，从一个生产过程中抽取的连续的部件间的变量；部件组中的变量；批次对批次的变量；批量对批量的变量。

暂时性变量暂时性变量（时间对时间族系）（时间对时间族系）暂时性变量（时间对时间族系）小时对小时；班次对班次；每日对每日；每周对每周。

JustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.4多变量分析的过程多变量分析的过程1、设计多变量研究

（1）鉴别绿Y

（2）量测系统评估（3）确定可出现的变量的族系数目（4）画出族谱（5）估计所要求的时间对时间采样的数目（6）确定在加工过程中连续抽取的部件对部件的数目（7）确定在部件内族系的各子族系的采样数目（8）将第3、4、5步中的数目相乘，以确定需要研究的部件的总数目（9）设计一个图表，以简化多变量数据的收集2、进行多变量实验

（1）不要混淆一个给定的产品内的模型，仅对此产品中最差的模型进行实验

（2）进行多变量研究，扩展时间对时间采样的数量，直到找到80%以上的重要的变量或技术规格要求公差（即使很小）为止（3）在多变量研究过程中，应使过程中的各种调整的次数最小化（4）要特别注意任何不连续性（如休息、吃午饭、换班、PM等）3、解释和分析多变量图

（1）确定重要的变量族系（注意：

红X仅可能存在于几个族系之一种，虽然粉红X或浅粉红X可能存在于另一个族系中）。

（2）根据重要族系特点采取相应的应对措施（3）寻找非随机的趋势或其他线索（4）寻找一个或几个村庄不寻常图形的样本。

不相等的灵敏度说明可能存在交互的影响JustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.5应用案例应用案例P134JustusedinTrina3.1多变量分析：

自动寻找红多变量分析：

自动寻找红X3.1.5实际应用举例实际应用举例离职率研究（学历、入职年限、祖籍等）效率差异（机台差异、批次差异、批内差异等）背场脱落（暂时性变量，突发性）JustusedinTrina3.2集中图：

重复出现问题的精确定位集中图：

重复出现问题的精确定位3.2.1集中图目的集中图目的如果多变量研究表明重复性变量族是在部件内部件内，那么下一步就应当是绘制部件内问题的精确位置。

用集中图就可以很好地做到这一点。

JustusedinTrina3.2集中图：

重复出现问题的精确定位集中图：

重复出现问题的精确定位3.2.2集中图画法集中图画法一制作一张包括重现缺陷的图或模板二如果需要，画一些网格，这样可以找出问题的精确位置三在检查每个部件时，请检验人员标出如下内容：

每种缺陷类型的位置以及每种缺陷类型的适当的编码在每个位置上每种缺陷类型的数量JustusedinTrina3.2集中图：

重复出现问题的精确定位集中图：

重复出现问题的精确定位3.2.3应用案例应用案例P169JustusedinTrina3.2集中图：

重复出现问题的精确定位集中图：

重复出现问题的精确定位3.2.4实际应用举例实际应用举例同一条线的每场脱落都在相同位置翘曲方向都与主栅线方向平行特殊Pattern失效位置在硅片的相同位置相同位置烧穿最可能是铝浆污染所致连续隐裂也常常发生在相同位置同一位置断栅同一位置虚印JustusedinTrina3.3部件搜索：

简便而平滑的交换部件搜索：

简便而平滑的交换3.3.1部件搜索目的部件搜索目的如果你已经知道重要的变量是存在于部件对部件，或者如果在同样的运行下和同样的时间里都存在着“好”和“差”的部件时，可以绕开多变量分析，开始部件搜索过程以进一步分流多变量。

JustusedinTrina3.3部件搜索：

简便而平滑的交换部件搜索：

简便而平滑的交换3.3.2部件搜索特点及要求部件搜索特点及要求部件必须可拆卸不需要有太多专业知识即可完成试验JustusedinTrina3.3部件搜索：

简便而平滑的交换部件搜索：

简便而平滑的交换3.3.2部件搜索原理（对切试验）部件搜索原理（对切试验）G1G3G4G2G5最好好部件最差差部件B1B3B4B2B5红红XJustusedinTrina3.3部件搜索：

简便而平滑的交换部件搜索：

简便而平滑的交换3.3.3部件搜索步骤部件搜索步骤1、球场阶段确定在被研究的部件中是否选择了正确的变量从1天的产品里仅仅采样2个部件，一个最好（BOB）、一个最差（WOW），还要测量他们的绿Y值。

拆卸并重新组装BOB和WOW两次，再测量他们重现的绿Y两次以上。

显著性检验，看是否BOB与WOW间的差别是显著的：

a.BOB的3个绿Y值必须全都好于WOW的绿Y，并且它们之间没有交叉覆盖；b.D/d的比率必须大于1.25，或者最小要等于1.25。

如果D/d=1.25,阶段1成功，可以开始下步。

将各零件按递减次序排列。

JustusedinTrina3.3部件搜索：

简便而平滑的交换部件搜索：

简便而平滑的交换3.3.3部件搜索步骤部件搜索步骤2、排除阶段除了红X之外，就有95的把握排除掉大量的主效应及其相互作用将最高一级的零件A互换，测量并记录两个新绿Y值。

在上一步，可能会有3个结果：

a.BOB依然是BOB，WOW依然是WOW，零件A是不重要的。

b.BOB变成了WOW，而WOW变成了BOB，则零件A是红X，部件搜索结束。

c.BOB部分变差，WOW部分变好，但还没有完全达到，这表明零件A部分重要或与其他零件间有相互作用。

（数学方法判断）对第7步交换的零件还原并验证装卸无问题。

对于随后最有可能的零件重复7、8步。

一旦在7（c）和第9步有两个或多个部件被识别为是重要的，就要把它们作为整体做7、8步，直到红X发现。

JustusedinTrina3.3部件搜索：

简便而平滑的交换