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透过倾向管理,揪出异常征兆---SPC管制法
来源: | 作者:LiLi | 发布时间: 2024-06-05 | 13 次浏览 | 分享到:

前一节,就统计上的制程管理(SPC)进行了图表说明。在SPC中,如图6-7-1所示,当某管理项目的量测值,超出管理界限(上限、下限),必须立即停止该批次的生产,并厘清原因。

若该制程能够以重做(re-work)解决,则该批次将被送去重做。若无法以重做解决,该批次(或是部分危险批的晶圆)则必须进行报废处理。同时,为了找出该管理项目有影响的制程及装置、设备,必须透过处理该产品批次的装置、设备的机号层别,进行生产履历的调查与分析。

若调查结果发现,特定装置、设备有不良情形,则必须停止使用该装置,并进行改善及修复。

即使在管理界限内,也能看出征兆

SPC除了上述的界限管理外,也有预测、预防的管理方法。

一般称此种管理方法为“倾向管理”,主要透过管理图表上即使是在管理界限内的数据,也能依其漂移倾向,借助电脑,来进行统计上的数据处理及判断。

此时,针对什么样的状况下,必须视为异常征兆,而发出警示,可透过软体自由设定爱更。例如下述这些判断标准经常被使用

        相对于中心值,整体呈现向上或向下的偏移

        数据持续增加、或持续下降(例如连续七次出现同一倾向变化)

        数据上下变动很激烈

        数据的漂移倾向具有时间规则性

虽没有发现特定异常,但相较于前一段期间数据(例如一周前、一个月前),变化量较大。

上述这些统计倾向,均可以视为“发生异常征兆”,或表示相关的装置、设备其性能上产生了变动。接收到警示的负责技术人员,借由厘清原因并进行必要的对策,则能够快速的提出改善。

倾向管理,对于产品或装置、设备的不良,具有预测、预防的功用,对于安性的生产及品质的维持及改善,具有贡献。