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S'appuyer sur les données

Les gens,

On m'a récemment demandé de faire une présentation et un audit d'une ligne d'assemblage concernant la minimisation du "tombstoning" des matériaux passifs chez un grand assembleur électronique.
Comme l'a montré ma présentation, le "tombstoning" peut être causé par de nombreux facteurs : le profil de refusion, la composition du métal de soudure (pour le sans plomb, le SAC 387 a tendance à tomber plus que le SAC 305), le placement décentré, l'atmosphère de refusion à l'azote, les vias enterrés, etc. Après avoir donné une présentation de deux heures, j'ai fait le tour de la ligne qui "avait un problème de tombstoning".

Lorsque j'ai commencé à poser des questions, il est devenu évident que personne ne connaissait l'ampleur du problème. "Combien y a-t-il de passives sur chaque tableau ? ai-je demandé. Personne ne le savait. "Combien de DPMO (défauts par million d'opportunités) pour les pierres tombales avez-vous eu récemment ? Cette mesure était également inconnue. Au fur et à mesure que les gens se précipitaient pour obtenir des données, il est apparu clairement que les pierres tombales n'étaient peut-être pas un problème aussi important que tout le monde le pensait. Il s'agissait plutôt d'une légende locale.

Enfin, nous avons obtenu quelques données. Chaque planche avait environ 1000 passives, ils avaient produit 100 planches avec un total de deux pierres tombales au cours des deux dernières heures. Les pierres tombales étaient le seul défaut. Hmmmmm deux mauvaises cartes sur 100 = 98% de rendement au premier passage, pas mal ! Du point de vue du DPMO, ils ont eu 2 défauts pour 100 000 opportunités, soit 20 DPMO, ce qui est un niveau de classe mondiale. Il serait très difficile d'améliorer ce niveau de DPMO sans investir massivement dans l'ingénierie. Il est "dans le bruit" et il est probablement dû à des variations de "cause commune". J'ai ensuite demandé combien coûtait la réparation d'une pierre tombale et, comme on pouvait s'y attendre, personne ne le savait. Il s'agit d'un cas rare où les rendements sont si bons qu'il n'est pas forcément rentable d'investir dans l'ingénierie pour les améliorer.

Ce n'est pas le sujet de l'histoire, cependant, quoi que l'on fasse dans un cas comme celui-ci, il faut s'appuyer sur des données. Ce n'est qu'en disposant des données appropriées sur le taux de défaillance, en les reportant dans un diagramme de Pareto et en comprenant les coûts, que l'on peut élaborer le plan d'action approprié.

Soyez toujours guidés par les données !

Santé.
Ron