ŘÍZENÍ VÝROBNÍCH PROCESŮ VELEKTRONICKÝCH VÝROBÁCH A JAKOST

ŘÍZENÍ VÝROBNÍCH PROCESŮ VELEKTRONICKÝCH VÝROBÁCH A JAKOST

Obsah Úvod Technologický proces a jeho sledování ppm Matematický pohled na hodnotu ppm Řízení technologického ho procesu povrchové montáže Způsobilost procesu a metoda 6σ6 Řízení jakosti v povrchové montáži 2

Úvod V průběhu technologického ho procesu výroby elektronických výrobků,, jehož součást stí je výroba součástek, stek, předevp edevším integrovaných obvodů ale i ostatních prvků, osazování substrátů, a konečně i jejich propojování a kompletování,, se vyskytují chyby, neboli výrobní poruchy (Manufacturing( Defects), které znemožň žňují funkčnost nost výrobku. Aby mohl být výrobek předp edán n do užívání, u, musí být nejen odzkoušen, ale v případp padě výskytu výrobní poruchy musí být tato také odstraněna na (Rework( Rework). Obecně platí pravidlo, že e výsledná spolehlivost výrobku je přímo p úměrná četnosti výrobních poruch. Proto je zřejmz ejmá snaha po jejich omezení na minimum. 3

Úvod I když spolehlivost je dnes jeden ze základnz kladních parametrů každého výrobku, není parametrem jediným. Neméně důležité je i ekonomické hledisko, a uvážíme me-li také přirozený lidský vztah ke každé činnosti, lze definovat ty nejzákladn kladnější důvody pro potlačen ení počtu výrobních poruch v následujících ch bodech : snížen ení nákladů nejen na kontrolu a opravy, ale i na výrobu, což se promítne do konečné ceny výrobku zlepšen ení spolehlivosti výrobku a s tím t m i omezení reklamací (zvýšen ení celkového image) vlastní uspokojení, nebotˇ úspěšně vyrábět t znamená i úspěšně prodávat, což přináší potěšen ení a povzbuzení k další ším m aktivitám 4

Technologický proces a jeho sledování Charakteristiky resp. parametry jakosti jsou významné vlastnosti, definující každý technologický proces (např. pájení,, sítotisk, s naprašov ování,, kontaktování,, osazování součástek stek atd.). Proto je pro stanovení jakosti technologického ho procesu výroby elektronických celků prvním m nezbytným krokem sledování a záznam z znam dat z výrobního procesu. To je prováděno dvěma způsoby, jimiž jsou : data výrobně-organiza organizační (vychází z blokového schéma postupu výroby, operačního schéma, časového snímku jednotlivých pracovníků a pod.) data výrobně-technick technická (záznamy znamy o průběhu výroby z hlediska výtěž ěžnosti a výskytu poruch) 5

Technologický proces a jeho sledování Kontrola a záznam z znam dat můžm ůže e probíhat dvěma způsoby : kontrola atributů (data získanz skaná na základz kladě alternativního dělend lení,, např.. na dobrý/špatný), kontrola proměnných (data získanz skaná měřením, představující soubor hodnot). 6

Technologický proces a jeho sledování Při i vyhodnocování parametrů jakosti existují určit ité tolerance (meze), jejichž původ můžm ůže e být dvojího charakteru : náhodné (obecné), s malým, obyčejn ejně přijatelným účinkem, vyvolané (systémov mové), obyčejn ejně se značným ným účinkem. 7

Technologický proces a jeho sledování Nejčast astější způsob sledování jakosti výrobního procesu je záznam z znam a sledování výrobních poruch (chyb), t.j. zjišťov ování (a současn asně odhalování) těch parametrů,, které překročily povolené tolerance. Informace získz skávané statistickým sledováním m poruch jsou čísla, která mohou být získz skávány různým r způsobem, a proto je sběr r dat rozdělen do třít úrovní : - úroveň 1,, záznam z znam základnz kladních poruch bez většív ších detailů,, jež slouží k nalezení příčiny vzniku jednotlivých poruch, případnp padně další ších souvislostí včetně kontroly vývoje výrobního procesu; tvoří základ pro statistické zpracování, - úroveň 2,, zahrnuje jak obecné,, tak i specifické hlediska stejných poruch, což vytváří základ pro provedení diagnostiky a následnn sledné odhalení příčin jednotlivých poruch; to můžm ůže e být provedeno s pomocí hodnoty ppm, procentuáln lního vyjádřen ení nebo přímo p statistickým řízením m jakosti (SPC), - úroveň 3,, je prosté sledování celkového stavu vývoje poruch bez uvedení příčin; používá se u zavedené a fungující výroby. 8

Technologický proces a jeho sledování Zařazen azení kontrolních operací do výrobního procesu je jistě užitečné, avšak ak současn asně zvyšuje náklady n na samotnou výrobu, což se promítá do ceny výrobku. Proto je třeba t rozhodnout o způsobu kontroly a rozlišit it kontrolu namátkovou od kontroly 100%-ní. Namátkovou kontrolu po jednotlivých výrobních operacích ch (nanáš ášení pájecí pasty, osazování součástek, stek, pájenp jení) ) provádí obyčejn ejně technolog (nebo osoba bezprostředn edně odpovědn dná za průběh h výrobního procesu např.. mistr výroby) na prvních kusech, vždy: v po zahájen jení výroby, po jejím m přerup erušení a nebo po každém m zastavení stroje (např.. z důvodu d doplnění pájecí pasty), namátkov tkově v průběhu výroby. Při 100%-ní kontrole je kontrolován n každý kus, a současn asně je prováděn n i záznam z znam poruch do formulářů a potom také jejich opravy (rework). 9

ppm Poruchy se běžně vyjadřují v procentech, nebo hodnotou ppm (parts per million). Ta je obecně definována následovně : počet skutečných poruch v souboru ppm =. x 10 6 celkový počet možných poruch v souboru Někdy se používáodlišnéoznačení dpm(defects per million), případně ppb (parts per billion), cožjsou jen jináoznačení významově stejného pojmu (1 ppm = 1000 ppb). 10

ppm Registrované poruchy jsou rozděleny do skupin odpovídaj dajících ch jejich původu. Jsou to např.. : - použit ité materiály, - aplikace pájecp jecí pasty na pájecp jecí plochy, - součástky, stky, - osazování součástek, stek, - pájecí proces (ať už vlnou nebo přetavenp etavením), - různé kombinace a další příčiny. Analýzou zaznamenaných dat pak můžm ůžeme dospět t k další šímu dělend lení poruch na jednotlivé součástky, stky, jednotlivé dílčí části výrobního procesu a pod. Výsledné hodnoty jsou obyčejn ejně vztaženy k následujn sledujícím m celkům m : - na plošný spoj, - na výrobní dávku, - na denní výrobu, - na určitý typ výrobku. 11

Matematický pohled na hodnotu ppm V průběhu 100%-ní kontroly je třeba t učinit u zásadnz sadní rozhodnutí v následujících ch směrech : definovat jasně hranice kontrolovaných parametrů pro jednoznačné určen ení dobrý nebo špatný patný (musí být opraven - rework) určit způsob jakým budou poruchy počítány a zaznamenávány ny rozhodnout které odchylky je možné opomenout a neuvažovat Výsledkem kontroly jsou získanz skané údaje o počtu poruch. Údaj o poruchách je vyjadřov ován n buď v procentech, hodnotě dpm,, nebo v případě nižší ších hodnot přímo p v ppm.. Správn vné pochopení výpočtu a významu ppm vzhledem k velikosti sledovaných dávek d je založeno na některých matematických pravidlech. 12

Matematický pohled na hodnotu ppm Obecně platné pro náhodnn hodné jevy je Gaussovo (normáln lní) rozdělen lení pravděpodobnosti podobnosti!!! 13

Řízení technologického procesu povrchové montáže Řízení procesu (Process( Control) ) předpoklp edpokládá, že vešker keré vstupní parametry, atˇ se týkají vývoje nebo výroby, materiálů nebo součástek, stek, jsou kontrolovány ny v jednom integrovaném m systému. Proto, aby bylo možné proces řídit je nutné mít t k dispozici příslup slušná data z jeho průběhu, která lze získat kontrolou nebo měřm ěřením. Dokonce i v případp padě, že e jakost není třeba vyhodnocovat, je pro řízení procesu nezbytné určit itá data sledovat. Při P i dobře probíhaj hající výrobě to mohou být např.. výsledky závěrečného testování. 14

Řízení technologického procesu povrchové montáže I přesto, p že e proces je pod statistickou kontrolou (statisticky stabilní), můžm ůže e být rozsah odchylek sledovaných výrobních parametrů větší než požaduje zadání.. V tom případp padě není proces pod technickou kontrolou a je třeba t provést korekce. To se můžm ůže e týkat výměny vstupních materiálů,, předefinovp edefinování požadavk adavků, výměny dílůd zařízen zení (např. šablony pro sítotisk) s a pod. Statisticky stabilní proces znamená, že e jistý sledovaný resp. měřm ěřený parametr výrobního procesu se pohybuje v časové ose v mezích odpovídaj dajících ch hranici 3 resp. 6 σ Gaussova (Normáln lního) rozložen ení,, jak je znázorn zorněno no na obr. 8 15

Řízení technologického procesu povrchové montáže 16

Kvalita = jakost Je prakticky všude v kolem nás n s a ovlivňuje i náš život Zasahuje do naší práce a způsobu jak ji provádíme Ovlivňuje vešker keré dění na trhu práce, služeb a na trhu pracovních ch sil Začala ala se rychle rozvíjet, v povalečných letech dosáhla svého maxima nejprve v Japonsku, později i na celém m světe 17

14 Demingových bodů TQM (Total QualityManagement) 1. Vytvořte te stabilitu cíle c směrem k zlepšen ení výrobku a služeb 2. Přijímejte nové myšlenky 3. Upusťte od hromadných kontrol 4. Ukončete praxi oceňov ování obchodu cenou 5. Neustále vylepšujte systém m výroby a služeb 6. Zaveďte moderní školící metody 7. Zaveďte řád d ve vedení 8. Zažeňte obavy 9. Eliminujte překp ekážky ky mezi jednotlivým oddělen leními 10. Vylučte hesla a povzbuzování 11. Zbavte se limitů a kvót 12. Odstraňte te překp ekážky ky v rozkvětu profesionality 13. Vytvořte te intenzivní výukový a školící program 14. Staňte te se hnací silou k uskutečnění přeměn 18

7 Faktorů Neúspěchu Firem podle Deminga 1. Nedostatek pevných a jasných cílůc 2. Zaměř ěření firmy na krátkodobý zisk 3. Hodnocení pomocí odhadu zásluh z nebo ročního výkonu 4. Nestálost managementu 5. Chod společnosti jen pomocí viditelných ukazatelů 6. Nadměrn rné oživovací náklady 7. Přílišné soudní výlohy 19

Jakost a 6σ program 6σ program je možnost jak dodržet vysokou jakost, cíl l který je statistickým výrazem nikoli metodou jakost musí být implementována na užu v návrhu n produktů a 6σ6 program umožň žňuje dosáhnut hnutí těchto cílů 6σ program mám pozitivní vliv na zkrácen cení doby návrhu, zahájen jení výroby a životnost produktu (LCA) 20

Způsobilost procesu a metoda 6s požadavky VÝROBEK ----------------------------------------fi VÝROBNÍ PROCES # odchylky v procesu # požadované tolerance Znázornění významu pojmu způsobilost technologického procesu 21

Jakost a 6σ program 22

Jakost a 6σ program 23

dpm(defects per million) Je to jednotka pro měřm ěření počtu poruch a určuje uje jak dobře e je daný proces řízen Snaha je minimalizovat hodnotu jednotky dpm ve výrobním m procesu a tím t m zlepšit kvalitu procesu Vyjadřuje se: dpm = skutečnýpočetporuch možnýpočetporuch 10 6 24

Vliv komplexnosti a výtěžnosti výrobního procesu Komplexnost procesu je počet možnost ností,, kdy můžm ůže e při p montáži i dojít t k chybě.. MůžM ůžeme na ni pohlížet ze dvou hledisek u jako na počet dílčích d operací ve výrobním m procesu pro jeden výrobek, přičemp emž každá operace mám své dpm u jako na počet výrobků které projdou jedním výrobním m cyklem s vlastním dpm Výtěž ěžností rozumíme me procento výrobků z celkového množstv ství vyrobených výrobků,, u kterých je statisticky zaručena bezporuchovost po prvním m průchodu celým výrobním m cyklem, bez testování,, korekcí či i oprav 25

Vliv komplexnosti a výtěžnosti výrobního procesu Obrázek ukazuje řetězec výrobních operací uspořádaných sériově,, přičemp emž každá operace mám své dpm Celková výtěž ěžnost všech v výrobních operací je poté rovna: Výtěž ěžnost = 100%.(1.(1 dpm.10-6 ) komplexnost Komplexnost v tomto výrazu znamená počet operaci 26

Vliv komplexnosti a výtěžnosti výrobního procesu Pokud nás n s zajímá kolik výrobků musíme me vyrábět, abychom dosáhli určit itého počtu bezporuchových výrobku, musíme me vypočíst tzv. koeficient lomu K L. K L =100% / výtěž ěžnost 27

6σ program Každý postup v 6σ6 procesech má procesní chybu v rozsahu 3,4 dpm, koeficient možného vykonaní procesu v rozsahu C P 2 a koeficient průběhu výroby C PK 1,5 28

Indexy c p, c pk Index způsobilosti c p je nejjednodušší šším m vyjádřen ením m míry m dodržov ování regulačních mezí procesu c p = UCL LCL 6σ Proces vykazuje nezpůsobilost pro (c p <1), střední způsobilost (<c p <1,3) a způsobilost (c p <1,3) Index hodnotí pouze variabilitu procesu vzhledem k předešlým mezím 29

Indexy c p, c pk Index c pk je přísnější než c p Používá se v případě, že LCL a UCL jsou asymetrické c pk UCL = 3σ µ, µ LCL 3σ V limitním případě(průměr procesu je roven T), může být c pk =c p 30

Systém řízeníjakosti v povrchovémontáži Systém řízení jakosti je třeba t chápat jako logickou činnost vedoucí k neustálému zlepšov ování výrobního procesu. Je založen ená na implementaci činností nebo operací,, jež eliminují možnosti vzniku chyb resp. jež vedou ke zvyšov ování kvality a snižov ování nákladů. Sestává z celé řady logických kroků,, jak je znázorn zorněno no na Obr. 10.11. Jedná se o rámcovr mcově předem stanovený postup a jeho dobrá účinnost závisz visí resp. je podmíněna na subjektivním m přístupem p každého jedince zúčastnz astněného v činnosti tohoto systému. 31

Systém řízeníjakosti v povrchovémontáži Postup při analýze výrobního procesu aplikací statistického řízení jakosti 32

Systém řízeníjakosti v povrchovémontáži Tab.: Přehled nástrojů pro řízení výrobního procesu vtechnologii povrchové montáže Výrobní kapacita Jakost Využití (výkonost) Chyby, odpady Statistické řízení jakosti dynamické nastavení zařízení vstupníkontrola součástek definováníjejich toku Dokumentace vstupníkontrola součástek definování jejich toku statistické řízení jakosti průběžný management Interaktivní optimalizace procesu průběžný management výchozíkomunikace management zásobníků management součástek výchozí komunikace Kontrolovat 33

Systém řízeníjakosti v povrchovémontáži Analýzu výrobního procesu lze shrnout do následujn sledujících ch kroků: Stanovení cíle musí jasně definovat parametry, jež mají být ve výrobním m procesu zlepšeny eny (např.. jedna nebo více v operací výrobního procesu). Definování parametrů je to rozhodování o způsobu posuzování resp. sledování toho, co mám být v procesu zlepšeno. eno. Identifikace operace určen ení operace jež způsobuje změnu parametru, tj operaci jež ovlivňuje vytyčený cíl. c Měření procesu je krok k zajištění měření stanoveného parametru. Výstupem obyčejn ejně je měřená veličina, ina, např. čas, změna či i odezva. Výběr r nástroje n je další ším m důled ležitým krokem, jenž je řešen en ve většinv ině případech padech prostřednictv ednictvím m aplikace SPC. Sběr r dat se provádí na základz kladě stanoveného cíle c v určených místech m procesu (operace) některým ze známých způsob sobů měření,, což vlastně představuje popis výrobního procesu na základě získávaných dat z jeho průběhu. Změny ve výrobním m procesu se provádí s cílem zlepšen ení parametrů a eliminování chyb a odchylek parametrů od stanovených hodnot. Účinnost tohoto kroku je závislz vislá na schopnosti analyzovat výrobní proces a vytvořit jeho schéma zachycující všechny kroky. Vyhodnocení změn je posledním m krokem jehož účelem je posouzení dosažen eného efektu a jeho srovnání s předpokládaným daným cílem. c Z tohoto kroku je zavedena zpětn tná vazba do oblasti, kde se rozhoduje o způsobu měřm ěření na jehož základě se provádí příslušné zásahy a změny. Právě ten kdo dokáže e efektivním m a rychlým způsobem aplikovat získanz skané výsledky, získz ská výhody oproti svým konkurentům, což se promítá do výsledků na samotných trzích. 34

Závěr Produktivita výroby a její kvalita vykazuje v posledních letech dramatické zlepšen ení (alespoň u světových výrobců). A to převp evážně díky programu TQM (Total( Quality Management), jenž je silným nástrojem n pro zkvalitnění výroby a zvýšen ení jakosti. Hlavním m cílem c TQM je uspokojení zákazníka. ka. ZákladnZ kladní podstatu lze shrnout do 5 kroků: zavedení systému statistické řízení procesu (SPC) přesné pojmenování problému, ozřejmit jej vytvářen ení prostoru pro neustálé zlepšov ování zjednodušov ování výrobního procesu snížen ení zmetkovitost a tím t m i spojené náklady 35