Leute,
Jeder, den ich kenne, akzeptiert es als Tatsache, dass 2/3rd aller SMT-Fehler lassen sich auf den Schablonendruckprozess zurückführen. Einige von uns haben versucht, eine Referenz für dieses Postulat zu finden, ohne Erfolg. Wenn ein Leser eine kennt, lassen Sie es mich bitte wissen. Wenn man davon ausgeht, dass dieses Sprichwort wahr ist, ist die richtige Menge an Lotpaste, die genau auf das Pad gedruckt wird, eine äußerst wichtige Kennzahl.
Unter diesem Gesichtspunkt habe ich vor einiger Zeit einen Beitrag zur Berechnung des Konfidenzintervalls der Cpk der Übertragungseffizienz beim Schablonendruck. Zur Erinnerung: Die Übertragungseffizienz ist das Verhältnis des Volumens des Lotpastendepots zum Volumen der Schablonenöffnung. Siehe Abbildung 1. Normalerweise wird ein Wert von 100 % angestrebt, wobei der obere und untere Grenzwert bei 150 % bzw. 50 % liegt.
Abbildung 1. Die Übertragungseffizienz beim Schablonendruck ist das Volumen des Lotpastenauftrags geteilt durch das Volumen der Schablonenöffnung. In der Regel wird ein Wert von 100 % angestrebt.
Ich habe mich für Cpk als die beste Kennzahl zur Bewertung der Übertragungseffizienz des Schablonendrucks entschieden, da sie sowohl den Durchschnitt als auch die Standardabweichung (d. h. die "Streuung"). Abbildung 2 zeigt die Verteilung für Paste A, die einen guten Cpk-Wert aufweist, da ihre Daten zwischen den Spezifikationen zentriert sind und eine scharfe Verteilung haben, während die Verteilung von Paste B nicht zwischen den Spezifikationen zentriert ist und die Verteilung breit ist.
Abbildung 2. Paste A hat die bessere Übertragungseffizienz, da die Daten zwischen der oberen und unteren Brille zentriert sind und eine schärfere Verteilung aufweisen.
Kürzlich beschloss ich, eine Excel-Tabelle zu entwickeln, die folgende Aufgaben erfüllen würde Hypothesentests von Cpks. Soweit ich weiß, wurde dies noch nie getan.
Ein Hypothesentest könnte etwa wie folgt aussehen. Die Nullhypothese (Ho) würde lauten, dass der Cpk der Transfereffizienz 1,00 ist. Die Alternativhypothese (H1) könnte lauten, dass der Cpk-Wert nicht 1,00 beträgt. H1 könnte auch lauten, dass H1 kleiner oder größer als 1,00 ist.
Nehmen wir an, Sie möchten, dass der Cpk-Wert für die Übertragungseffizienz 1,00 beträgt. Sie analysieren 1000 Drucke und erhalten einen Cpk von 0,98. Ist damit alles verloren? Nicht unbedingt, da es sich um eine statistische Stichprobe handelt, sollten Sie einen Hypothesentest durchführen. Siehe Abbildung 3. In Zelle B16 wurde der Cpk = 0,98 eingegeben, in Zelle B17 der Stichprobenumfang n = 1000 und in Zelle B18 die Nullhypothese: Cpk = 1,00 eingegeben. Zelle B21 zeigt, dass die Nullhypothese nicht als falsch zurückgewiesen werden kann, da die Alternativhypothese falsch ist. Wir können also statistisch nicht sagen, dass Cpk ungleich 1,00 ist.
Abbildung 3.A Cpk = 0,98 ist statistisch gesehen dasselbe wie ein Cpk von 1,00, da die Nullhypothese Ho nicht verworfen werden kann.
Um wie viel müsste sich der Cpk-Wert in diesem Beispiel mit 1000 Stichproben von 1,00 unterscheiden, um zu sagen, dass er statistisch gesehen nicht gleich 1,00 ist? Abbildung 4 zeigt uns, dass der Cpk-Wert 0,95 (oder 1,05) betragen müsste, um sich statistisch von 1,00 zu unterscheiden.
Abbildung 4. Wenn der Cpk nur 0,95 beträgt, unterscheidet sich dieser Cpk statistisch von einem Cpk = 1,00.
Diese Tabelle dürfte für diejenigen nützlich sein, die an der Überwachung der Übertragungseffizienz Cpks interessiert sind, um Lötfehler am Ende der Fertigungslinie zu reduzieren. Ich werde interessierten Lesern eine Kopie dieser Tabelle zusenden. Wenn Sie ein Exemplar erhalten möchten, senden Sie mir eine E-Mail-Anfrage an [email protected].
Zum Wohl,
Dr. Ron
