统计过程控制理论与实践 SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术PDF电子书下载

第1章 概论 1

1.1 关于产品质量可靠性的基本理念 1

1.1.1 保证、评价产品质量可靠性常规方法存在的问题 1

1.1.2 关于质量可靠性的基本理念 6

1.1.3 保证和评价产品质量可靠性的相关技术 8

1.2 生产过程统计质量控制的技术流程 8

1.2.1 制造过程对参数一致性和稳定性的影响 8

1.2.2 统计过程控制的目的和相关技术 9

1.2.3 实施质量控制的技术流程 10

1.2.4 实施SPC的基本条件 12

思考题与习题 13

第2章 工序能力指数与6σ设计 14

2.1 预备知识——工艺参数分布规律的定量描述 14

2.1.1 正态分布函数 14

2.1.2 正态分布特征值的统计特性 19

2.2 工序能力的定量表征和工序能力指数 21

2.2.1 工艺参数一致性与工序能力 21

2.2.2 工序能力指数（Cp） 22

2.2.3 实际工序能力指数（Cpk） 23

2.2.4 工业生产对工序能力指数的要求 26

2.3 工序能力指数的计算 26

2.3.1 均值（μ）和标准偏差（σ）的计算方法 26

2.3.2 工序能力指数计算实例 27

2.4 6σ设计与等效工序能力指数 28

2.4.1 从工序能力指数理解6σ设计的含义和目标 28

2.4.2 pσ设计水平与DPMO 29

2.4.3 基于6σ设计理念的ECpk 31

2.4.4 ECpk计算中涉及的两个算法 32

思考题与习题 33

第3章 工序能力指数评价的特殊模型 36

3.1 工序能力指数常规计算方法的适用条件 36

3.2 非正态分布工艺参数的工序能力指数计算方法 37

3.2.1 非正态分布工艺参数数据 37

3.2.2 计算方法一：基于数据转换的计算方法 38

3.2.3 计算方法二：基于工艺成品率的计算方法 40

3.2.4 非正态分布参数工序能力指数计算方法讨论 41

3.3 多参数情况工序能力指数计算方法 43

3.3.1 多变量工序能力指数MCpk计算思路 43

3.3.2 MCpk计算步骤 44

3.3.3 MCpk应用实例 45

3.3.4 多元正态分布函数的高精度积分算法 47

3.4 计件值工序能力指数 47

3.4.1 描述计件值数据分布规律的二项分布 48

3.4.2 计件值工序能力指数的计算思路 49

3.4.3 计件值工序能力指数计算方法一：每批样本量相同 50

3.4.4 计件值工序能力指数计算方法二：每批样本量不相同 53

3.5 计点值工序能力指数 55

3.5.1 描述计点值数据分布规律的泊松分布 55

3.5.2 计点值工序能力指数的计算思路 56

3.5.3 计点值工序能力指数计算方法一：每批样本量相同 56

3.5.4 计点值工序能力指数计算方法二：每批样本量不相同 59

思考题与习题 61

第4章 统计过程控制与常规控制图 62

4.1 SPC与控制图 62

4.1.1 SPC基本概念 62

4.1.2 “统计受控”与“加工结果是否合格”的关系 64

4.1.3 控制图的结构和作用 66

4.1.4 控制限的计算原理 68

4.1.5 工艺过程受控／失控状态的判断规则 68

4.1.6 常规控制图的分类 70

4.2 常规计量值控制图 71

4.2.1 “均值—标准偏差”控制图 71

4.2.2 “均值—极差”控制图 75

4.2.3 “单值—移动极差”控制图 78

4.3 常规计件值控制图 80

4.3.1 不合格品数控制图（np图） 81

4.3.2 不合格品率控制图（p图） 82

4.3.3 通用不合格品率控制图（pT图） 85

4.4 常规计点值控制图 87

4.4.1 缺陷数控制图（c图） 87

4.4.2 单位缺陷数控制图（u图） 88

4.4.3 通用单位缺陷数控制图（uT图） 91

4.5 常规控制图的应用 92

4.5.1 关于“分析用控制图”与“控制用控制图” 92

4.5.2 常规计量值控制图应用实例 93

4.5.3 常规计数值控制图应用实例 98

思考题与习题 105

第5章 特殊控制图 107

5.1 特殊控制图的基本原理 107

5.1.1 常规控制图的适用条件 107

5.1.2 需要采用特殊控制图的典型情况 108

5.1.3 特殊控制图的基本原理 112

5.2 适用于非正态分布数据的控制图 112

5.2.1 非正态分布数据的控制图分析方法 112

5.2.2 制造过程非正态分布数据控制图实例 113

5.2.3 非制造过程中非正态分布数据控制图实例 113

5.3 适用于多品种情况的回归控制图 118

5.3.1 回归控制图原理 118

5.3.2 回归方法一：标准正态处理方法与应用 118

5.3.3 回归方法二：“相对偏差”方法与应用 120

5.3.4 关于“双重回归”情况 123

5.3.5 对多品种情况的一种不正确处理方法 124

5.4 适用于多品种小批量情况的T-K控制图 125

5.4.1 T统计量与T控制图 125

5.4.2 K统计量与K控制图 127

5.4.3 T-K控制图的特点 128

5.4.4 T-K控制图应用实例 128

5.5 适用于批加工参数的嵌套控制图 131

5.5.1 “批加工”生产特点与参数的嵌套性 131

5.5.2 工艺参数数据的嵌套性检验 134

5.5.3 一阶嵌套控制图模型与应用 136

5.5.4 二阶嵌套控制图模型与应用 137

5.6 适用于多参数情况的多变量控制图 142

5.6.1 多参数问题与多变量控制图 143

5.6.2 多变量T2控制图 144

5.6.3 单值多变量T2控制图 148

5.6.4 多变量控制图的应用实例 149

5.6.5 针对多参数问题的一种不正确处理方法 153

5.7 综合控制图 154

5.7.1 关于综合控制图 154

5.7.2 综合控制图应用实例 154

5.8 分位数控制图 158

5.8.1 分位数控制图的原理 158

5.8.2 计点值分位数控制图 160

5.8.3 计件值分位数控制图 163

5.8.4 适用于非正态计量值的分位数控制图 165

5.9 缺陷成团控制图 170

5.9.1 缺陷成团模型 170

5.9.2 缺陷成团控制图 171

5.9.3 缺陷成团控制图应用实例 172

思考题与习题 174

第6章 Cpk和SPC应用实践 176

6.1 工序能力指数评价实施方案的制订 176

6.1.1 Cpk评价流程和实施方案的制订要求 176

6.1.2 关键工序过程节点与关键工艺参数 177

6.1.3 用于Cpk评价的数据采集 178

6.1.4 工序能力指数计算 180

6.2 提升Cpk的技术途径 182

6.2.1 提升工序能力指数的技术途径 182

6.2.2 工序能力指数提升实例 184

6.3 SPC实施方案的制订 187

6.3.1 SPC实施方案的制订要求 187

6.3.2 用于SPC评价的数据采集 188

6.3.3 控制图的正确选用 189

6.4 失控问题分析 192

6.4.1 失控问题分析的基本思路 192

6.4.2 控制图综合应用分析实例1 194

6.4.3 控制图综合应用分析实例2 197

6.4.4 控制图综合应用分析实例3 202

思考题与习题 206

第7章 过程改进工具——DOE技术 207

7.1 DOE的含义与作用 207

7.1.1 引例——PCB挖槽工艺的优化 207

7.1.2 什么是试验设计 209

7.1.3 试验设计中基本术语 210

7.1.4 符号化与效应计算 212

7.1.5 试验设计的作用 215

7.2 试验设计的基本步骤与关键技术 216

7.2.1 试验设计的基本步骤 216

7.2.2 步骤1：明确试验目的、确定表征对象 217

7.2.3 步骤2：确定影响表征对象的因素及其变化范围 218

7.2.4 步骤3：选择试验类型、制订试验方案 219

7.2.5 步骤4：实施试验、采集数据 221

7.2.6 步骤5：数据分析 222

7.2.7 步骤6：基于表征模型实现过程的控制与优化 222

7.2.8 步骤7：结论与建议 222

7.2.9 试验设计类型 223

7.2.10 试验设计数据分析方法 224

7.3 方差分析 226

7.3.1 一个示例——方差分析的作用 226

7.3.2 单因素试验的方差分析 228

7.3.3 多因素试验的方差分析 230

7.3.4 方差分析的基本假设 237

7.3.5 数据转换 237

7.4 回归分析 239

7.4.1 回归分析的基本概念 240

7.4.2 一元线性回归 240

7.4.3 一元非线性回归 244

7.5 两水平全因子试验设计 247

7.5.1 因子试验设计与两水平因子设计 247

7.5.2 两水平全因子试验设计实例——外延层生长工艺 248

7.5.3 基于模型的优化策略——晶体外延层生长工艺的优化 255

7.5.4 讨论——试验类型的选取 257

7.6 试验设计应用实例与分析 259

7.6.1 微电路热氧化工艺的表征与优化 259

7.6.2 基于D最优化的等离子刻蚀工艺的表征与优化 267

思考题与习题 275

第8章 常用的统计分析工具 277

8.1 直方图 277

8.1.1 直方图的含义与作用 277

8.1.2 直方图的绘制步骤 278

8.1.3 直方图的使用 278

8.2 概率纸 280

8.2.1 什么是概率纸 280

8.2.2 正态概率纸 281

8.2.3 对数正态概率纸应用实例 282

8.3 箱线图 283

8.3.1 箱线图的构成 283

8.3.2 箱线图的应用 284

8.4 检查表和分层法 284

8.4.1 检查表 285

8.4.2 分层法 286

8.5 Pareto图 286

8.5.1 Pareto图的基本构成 286

8.5.2 Pareto图的其他应用方式 287

8.6 因果分析图 288

8.6.1 因果分析图的构成 288

8.6.2 因果分析图的绘制步骤 289

8.7 散点图 290

8.7.1 散点图的构成 290

8.7.2 散点图上显示的相关关系 290

思考题与习题 291

第9章 MSA与测量仪器精密度评价 292

9.1 测量仪器评价的相关概念和基本要求 292

9.1.1 测量仪器评价的相关概念 292

9.1.2 测量仪器评价的基本要求 294

9.2 测量仪器精密度和分辨力对SPC评价结果的影响 295

9.2.1 仪器精密度对工序能力指数评价结果的影响 295

9.2.2 仪器分辨力对参数分布评价结果的影响 296

9.2.3 仪器分辨力对SPC评价结果的影响 296

9.2.4 仪器精密度对产品合格与否评价结果的影响 297

9.2.5 测量仪器精密度的评价流程 299

9.3 测量仪器精密度评价的步骤 299

9.3.1 步骤1—数据采集 300

9.3.2 步骤2—统计受控状态的评价 301

9.3.3 步骤3—“重复性”的评价 304

9.3.4 步骤4—“再现性”的评价 305

9.3.5 步骤5—“精密度”的评价 306

9.3.6 步骤6—计算总的标准偏差σ总 306

9.3.7 步骤7—σ仪器与σ总之比的评价 308

9.4 仪器精密度评价实例 310

思考题与习题 315

第10章 出厂产品不合格水平PPM评价 316

10.1 PPM评价的概念和要求 316

10.1.1 PPM评价的基本原理 316

10.1.2 PPM评价数据的采集途径 317

10.2 产品出厂平均质量水平的评定 318

10.2.1 PPM分类 318

10.2.2 PPM计算方法一 318

10.2.3 PPM计算方法二 320

思考题与习题 321

参考资料 322