我剛從亞洲回來，在那裡我與客戶進行了一些很好的討論。我經常被問到的一個問題是存在已久的："我們所謂的乾淨是什麼意思？為了定義「乾淨」，我們進行了大量的研究，通常使用一些污染物含量的測量方法：污垢、氧化物或助焊剂殘留物，這些通常被稱為「污染材料」或 CM。
這些使用分析方法的定義的問題在於，它們過度著重於量化清潔過程後剩餘的 CM 含量，而將第二個問題留待他日再回答：「多低的 CM 含量才算足夠低?」這似乎是本末倒置。
SEM 是清潔度判斷測試方法的最佳範例，可用於過度分析 CM。這裡顯示的是一張在 SEM 下以非常高的放大倍率顯示的完全可以接受的不乾淨錫膏殘留物的照片。請注意，我們很難避免想問 「這東西是什麼？這東西又是什麼？」的傾向。更重要的是要知道，數十億個成功的裝置都沒有因 CM 而失效，而且也符合最嚴格的汽車可靠度測試標準。
與其把焦點放在 CM 上，我們更應該關注的是殘留物所造成的失效模式。如此一來，我們就能針對實際情況給予清潔的定義。舉例來說，CM 可能會造成繞線拉力、電化學遷移 (ECM) 或脫層等故障。在每種情況下，故障都可以量化。有一個已被證實的原則：「沒有差異的差異就不是差異」，我們可以將這個原則嚴格地應用在我們嘗試定義 「乾淨」 的過程中。
我們首先要為 CM 所導致故障的程度或發生率（ppm 或 %）確定一個明確的標準。一旦做到這一點，我們就可以建立一個清晰明確的定義： 「如果(1) 未受污染的樣品，與 (2) 曾受污染但後來經過清洗的樣品，在統計學上所看到的故障率沒有顯著差異，那麼清洗程序就夠好了」。這在很大程度上取決於您所選擇的置信度百分比，但它提供了一個簡單、明確地定義清潔度的實用方法，這樣就可以將精力花在建立「足夠好」的清潔規程上，而不是任意追逐污染物為零。
然後可以建立與故障模式相關的關鍵控制變數的製程監控。例如：清洗槽污染（可能使用清洗化學品濃度、渾濁度或電阻）、接觸角、表面反射率 IR、SEM/EDX 等。通常要建立這個關鍵變數和取樣率，並確保樣品和測試方法具有代表性並不容易，可能就是因為這個複雜性，導致人們傾向於將後者視為兩者中更重要的任務。
乾杯安迪
