制造/生产技术、硬件和服务


SMT回流焊炉到炉的重复性

EMP 2021电子制造和生产手册制造/生产技术、硬件和服务

设备生产优质产品的能力是每个制造过程的基础。在不同的生产线上快速安装和运行产品的能力可能会在满足客户需求、错过交货日期或盈利方面产生影响。这种生产线的灵活性要求生产线之间具有良好重复性的设备才能成功。为此,工艺工程师需要按照高标准维护其设备,并了解其能力。

20世纪50年代,通用电气公司的温德尔·阿伯特(Wendell Abbott)写了一篇详细的论文,介绍了大量材料(或机器)内以及描述相互作用的大量材料之间的测量分布。虽然他的论文很复杂,但在讨论多条SMT生产线的灵活性时,一个烤箱内以及相同设计和配置的不同烤箱之间的变化概念很重要。


图1。目标和过程平均值相等的完美中心过程。

直到最近,由于设备之间的差异,拥有多条工艺线的SMT工艺工程师需要为每个回流炉确定不同的配方。利用现代技术和控制系统,可以调整一些回流炉,使单个配方在单个产品的炉间工作。一旦这样做了,烤箱之间的重复性就成为一种工艺工具,可以节省时间并使生产更容易。为了适应烤箱之间的控制,我们首先需要讨论烤箱内的变化。


图2.具有比规范限制更大的变形的居中流程。

烤箱内的重复性

工程师经常被问及他们的工艺是否符合制造规范。“几乎所有的时间”或“大部分时间”这样的短语在技术界是不可接受的;因此,建立具有可测量属性的可量化数据非常重要。将一个度量或数字放在一个过程满足一个规范的能力上,已经演变为我们所知的过程能力。该过程能力测量确定了过程变化和规范的比率,并用Cp或CpK表示。


图3.一个变异的两个未识别的过程比规格限制少。

如果我们可以单一测量过程并将其与规范进行比较,但实际的实际并不简单,这将很简单。在我们发表陈述之前,流程有需要量化的变化。它需要多个样本和数学来量化过程变化。


表1。


表2。


表3。


表4。

如果我们希望100%对流程的变化充满信心,我们需要衡量每件作品。但这是不切实际的,所以我们使用采样和统计数据来估计过程中的变化。您可以猜到的是,选择样本大小成为时间和成本的问题与数据的准确性。我们不打算将其转化为统计课程,但将简单概述概念以及我们如何将概念应用于SMT回流烤箱。

由于过程能力是过程输出与规范的比较,因此两者都需要被识别。在回流焊炉的情况下,规格通常是膏体制造商提供的回流焊型材。它包括斜坡速率,通过特定温度范围的浸泡时间,焊料液相线以上的时间,以及峰值温度。

流程输出包括每个指定属性的两段数据。一个是平均值,另一个是标准差。平均值是简单的数学运算(加法和除法),而计算标准差则更为复杂。电子表格、统计程序和一些计算器可以为我们做分析,而不需要手动计算(请参阅统计手册和文本,以获得关于标准偏差的详细解释)。工艺工程师需要知道的是,样品数据的标准偏差可以预测工艺的可变性。

工艺与规格的比例可以用两种方式表示:一种是Cp,另一种是CpK。不同之处在于,Cp关注的是机器的性能,而CpK关注的是单个产品的流程。Cp使用公差范围和标准偏差,而不考虑实际目标来确定机器是否有能力制造好产品。公差范围通常设定为行业标准。另一方面,CpK使用Cp计算和实际目标来确保过程满足单个产品的规格要求。

计算:

•公差范围=规格上限减去规格下限。

•Cp =(公差范围)/(6倍标准偏差)

•CPK = CP次(1减1)。

•其中K =目标的绝对值减去平均值除以总公差范围的一半。

假设我们有以下的峰值温度数据:

•糊料制造商给出的规格为240℃±10℃。

•因此,目标温度为240℃,公差范围为20℃。

•运行十个型材​​后,我们发现平均峰值温度为238,5°C。

•电子表格计算告诉我们标准偏差为0.34。

•因此,Cp = 20/(6 x 0,34) = 9,8。

•K =(240,0 - 238,5)/10 = 0,15。

•则CpK为9,8 x(1–0,15)或8,33。

统计学家告诉我们,当机器能力(CP)为2,0或更大时,无论流程中心如何,我们都有一个能力的过程。他们还说,对于一个进程控制,CPK必须为过程中心的1,33或更大的核算。在这种情况下,CP和CPK很好。

为了帮助清楚,我们可以看看附图。图1描绘了具有相互等于目标的完美居中的过程。统计过程变化良好在规范限度范围内,具有1,33个CPK。这允许在产品仍然在规范内的同时平均移动。


表5。


表6。


表7所示。


表8所示。


表9所示。

图2显示了一个集中的过程,但变化大于规范限值。当这种情况发生时,该过程是在某些产品超出规范窗口的条件下生产的。在这种情况下,CpK约为0,8。

图3显示了两个具有比规范限制的变化的过程,但它们不居中。虽然CP(不考虑目标)是好的,但过程正在制造产品在规范窗口之外的条件。如果他们以中心为中心,他们会没事的。这些情况下的CPK约为0,85。

现在,让我们来看一项为期5天的实际回流过程研究的结果。每天早上和下午在运行无铅焊料配方的10区回流焊炉上拍摄剖面图。该产品是一块350克的电路板,6个TC连接到关键部件上。

每次运行的斜坡、TAL和峰值温度数据被放入电子表格中,以计算平均值和标准偏差。结果如表1所示。将结果与无铅焊料规范进行比较,我们看到平均值非常接近目标(表2)。

这表明该配方对该产品是正确的,但没有指定工艺变化。不知道这种变化让我们想起一个人一只手放在开水里,另一只手放在冰浴里;他感到不舒服,但平均来说体温还可以。因此,我们需要知道这个过程的变化。由于我们是取样,而不是测量每个部分的轮廓,我们可以使用样本的标准差和前面讨论的公式来计算CpK。

这些CPK计算的结果在表3中。它清楚地表明该过程处于统计控制,因为CPKS全部高于1,33。因此,如果工艺规范是正确的,则回流过程是良好的产品。(注意:这项研究在5天的时间内进行,但在一天内连续10次运行也是如此。

烤箱之间的重复性

现在我们知道一个烤箱是控制的,我们如何表明该过程在具有相同配方的多个烤箱之间控制?

我们可以在第二个烤箱上获得一个单独的轮廓,以表明它在糊料规范确定的工艺范围内。但这并不能证明第二个烤箱与第一个烤箱具有相同的过程可变性,我们可能会自欺欺人地认为过程是可控的。答案同样是统计和CpK。

We could complicate our decision making with statistical evaluations such as the Student’s Test and Mr. Abbott’s calculations, but it is possible for the process engineer to keep it simple by comparing the results of CpK calculations on multiple ovens to show that there is repeatability between them.

在我们开始在第二个烘箱上运行10次之前,我们需要在烘箱控制程序中使用TC偏移来微调或调整轮廓。为了获得偏移量,我们需要在第二个烤箱(我们将其称为烤箱B)上运行一些配置文件,并将其与第一个烤箱(烤箱a)上产生的平均值进行比较。我们正在调整烤箱,而不是计算CpK。虽然在烘箱B上多次运行可以获得更准确的数据,但为了节省时间,我们选择了三次运行。

B烘箱的峰值温度和总温度略低,所以如果我们在烘箱控制中使用3°C的偏移来增加峰值温度,总温度应该略长一些。

然后,使用烤箱B中10次运行的偏移量获取概要数据并计算平均值,我们得到了表5中的结果。烤箱A和烤箱B之间的微小差异告诉我们我们选择了正确的偏移量。如果它们不小,我们可以再次修改偏移量。

然后,使用相同的过程规范目标,我们使用的烤箱A和与烤箱B数据的标准偏差来计算烤箱B的CPK B,我们得到了表6中的结果。平均和CPK的比较都证实了烤箱A和烤箱B具有相同的配方。

表7显示了另一个烤箱(C)的相同情况——具有相同的产品、偏移程序、设定点和规格限制。因此,我们有三个使用相同配方的烤箱,它们都在控制之中。这让我们可以说,它们之间存在重复性。

让我们通过比较来自三个烤箱的数据来进行快速审查,如表8和9所示。

我们看到的第一件事是上升,下降,TAL和峰值平均温度非常接近,因此我们有正确的调节抵消。第二点也是最重要的一点是,每个指定的属性都在控制范围内,因为CpKs大于1,33。

我们已经证明,我们在每个炉内和三个炉之间都有重复性,工艺工程师可以相信,他可以在三个回流炉中的任何一个生产出好的产品。


本文的重点是帮助流程工程师在不同设施或不同设施之间的多个相同设计和配置的烤箱上运行单一配方。在某些情况下,使用t检验来确认每个烤箱之间没有显著差异。t检验使用一个零假设统计工具来确定它们是否显著不同。


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