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1、浅析SPC在元器件生产中的作用内在质量和可靠性的关系元器件可靠性与成品率有很强的关联性。只有成品率很高的产品，可靠性才会高。可靠性是靠设计。制造来保证的，不能靠筛选和试验来保证。参数越集中越好，只有工艺过程稳定受控，即参数的起伏变化不出现异常，才能持续地生产出质量好、可靠性高的元器件。在元器件生产中，工艺起伏波动总是存在的。从数理统计角度考虑，其原因分为两类：随机原因和可识别原因。随机原因不可避免，随时起作用，带有偶然性和不确定性，总体循环一定的统计规律。若工艺中只存在由随机原因引起的起伏，不存在异常原因，则称工艺处于统计受控的状态。SPC技术的主要作用是采集工艺参数数据进行分析，确定是否存在
2、异常原因使工艺参数波动。如何实施SPC技术 确定关键工序：对元器件生产工艺来说，工序多、流程长。必须首先确定需要实施SPC技术的关键工序。通过对关键工序实施SPC技术，实现工艺过程可控，并逐步实施至所有工序。 关键工艺参数：关键工艺参数指能表征工序的水平又适合于采集的工艺参数。正是通过对这些参数的SPC分析，确定该节点的是否处于统计控制状态，并在出现失控（或失控倾向）时帮助查找原因。工艺参数数据的采集：元器件生产过程统计质量控制和评价的基础是数据。为了保证控制和评价结果的正确性，对数据采集的时间间隔、数据个数、测试精度等都有具体要求。考虑人、机、料、法、测、环这6种因素保持不变。工艺过程受控状
3、的判断规则：以控制图的数据点为基础，是否有数据点超出控制线并非是判断工艺过程是否处于统计受控状态的唯一正确准则。数学基础为小概率事件通常不会出现，一旦出现小概率事件，即证明超出正常范围。测量仪器的能力评价：测量仪器在开展SPC工作时，必须对其测量能力进行评价，评价的方法是任意抽取20个样品，3个测试人员对其分别测试2次，根据测试数据计算仪器精密度水平。芯片键合工序SPC统计过程：芯片键合工序关键变量键合拉力符合正态分布，采用均值方差分布图进行控制，如图所示。通过对关键变量键合拉力进行SPC过程统计，确定过程是否处于受控状态，采样点随机分布在均值附近，并未超出上下控制限即可证明过程可控。可见，通过在元器件生产过程中使用SPC技术，可以保证元器件产品的可靠性，提高元器件产品的成品率并可保证工艺过程统计受控状态，保证产品的内在质量和可靠性。