Přednáška 09 - UMEL - Vysoké učení technické v Brně

NĚKOLIK PRAKTICKÝCH POZNATKŮkJAKOSTI a ŘÍZENÍ VÝROBNÍCH PROCESŮv ELEKTROTECHNICKÝCH VÝROBÁCH+VÝZNAM LEGISLATIVY(9)Doc. Ing. Ivan Szendiuch, CSc., Fellow IMAPSVysoké Učení Technické v Brně, FEKT, ÚMELe-mail: szend@feec.vutbr.cz

Technologie, technologická integrace a smyčka jakostiSoučástkyMateriályProdejMarketingVývojVýrobkuVýrobaTrhyLikvidaceProcesyZařízeníServisJakost a ekologievs. ~ cenaNávrhEkologickálikvidaceProjektServisSmyčka jakostiMateriálProdejProcesVýrobek2

Obsah• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchové montáži• Jakost a legislativa• ZávěrV textu jsou naznačeny oblasti významné pro aplikaci systému jakosti velektrotechnických výrobách. Cílem je upozornit na význam této oblasti vsouvislosti s řízením technologických procesů a pochopení nezbytnostijejího dalšího studia pro uplatnění ve výrobní praxi.3

ÚvodKvalita = JakostJe prakticky všude kolem nás a ovlivňuje i náš život• Zasahuje do naší práce a způsobu jak ji provádíme• Ovlivňuje veškeré dění na trhu práce, služeb a na trhupracovních sil• Začala se rychle rozvíjet, v povalečných letech dosáhlasvého maxima nejprve v Japonsku, později i na celém světePodle Webstera je definice kvality„Stupeň dokonalosti.“4

Úvod – definice jakostiDle normy ISO 9000/2000 je jakostdefinována jako:• „schopnost souboru inherentních znaků výrobku,systému nebo procesu plnit požadavky zákazníků ajiných zainteresovaných osob.“5

W. Edwards Deming(October 14, 1900 – December 20, 1993)• American statistician, professor, author, lecturer, andconsultant.Deming is widely credited with improving production in theUnited States during the Cold War, although he is perhapsbest known for his work in Japan. There, from 1950 onwardhe taught top management how to improve design (and thusservice), product quality, testing and sales (the last throughglobal markets) through various methods, including theapplication of statistical methods.6

14 Demingovych bodu TQM (Total Quality Management)1. Vytvořte stabilitu cíle směrem k zlepšení výrobku a služeb2. Přijímejte nové myšlenky3. Upusťte od hromadných kontrol4. Ukončete praxi oceňování obchodu cenou5. Navždy vylepšete systém výroby a služeb6. Zaveďte moderní školící metody7. Zaveďte řád ve vedení8. Zažeňte obavy9. Eliminujte překážky mezi jednotlivými odděleními10. Vylučte hesla a povzbuzování11. Zbavte se kvót a limitů12. Odstraňte překážky v rozkvětu profesionality13. Vytvořte intenzivní výukový a školící program14. Staňte se hnací silou k uskutečnění přeměn

7 Smrtelných Nemocí Firem podle Deminga1. Nedostatek pevných a jasných cílů2. Zaostření firmy na krátkodobý zisk3. Hodnocení pomocí odhadu zásluh neboročního výkonu4. Nestálost managementu5. Běh společnosti na základě viditelných čísel6. Nadměrné léčebné náklady7. Přílišné soudní výlohy

Systémy jakosti• USA TQM (Total Quality Management)• Europe ISO 9000:2000• Japan Kaizen• Výhody a nevýhody:• TQM … trvalý mírný růst jakosti• ISO … důvody, proč v současnosti není možné aplikovat plnějednotlivé státy mají velice různou technickou úroveň• Kaizen … vychází z japonské mentality, důraz naudržitelný rozvoj• Quality EngineeringQuality engineering je soubor operačních, manažerských a inženýrskýchaktivit, které společnost potřebuje k zajištění toho, aby charakteristikyjakosti jejích výrobků byly na standardní nebo požadované úrovni.

Úvod – SMT - manažerský přístupPodnik (a.s., s.r.o., k.p. …environmentvrcholovýmanagementjakostSt(řízení)řednívýrobalogistikakonstrukceobchodadministrativamanagementVýkonný management10

Úvod – manažerský přístup31 - plánování, 2 - organizování, 3 - vedení, 4 - kontrolovánířízení11

Úvod – SMT - manažerský přístup• Management jakosti- Jakost a spolehlivost (nástroje, systém)- Certifikace (ISO, TQM)• Management životního prostředí- legislativa (ISO, … RoHS, WEEE, REACH)- nakládání s odpady a energiemi + Ecodesign (EuP)12

Total QualityManagementTvoří ho tři základní elementy• závazné zapojení a vůdčí úloha managementu• systém zajištění jakosti• nástroje jakostiTeprve správná součinnost všech tří elementů vytvoří účinný TQM• Total znamená: celý podnik, všechny úseky a všichni zaměstnancimusí být bez výjimky zapojeni do zvyšování jakosti. Platí to nejenpro výrobky, ale také pro činnosti.• Quality - jakost je dle ČSN ISO 8402 definována jako:„Schopnost entity plnit požadavky, stanovené a předpokládanévzhledem k jejímu určení “• Management znamená, že se jedná o aktivně prováděný proces.Všechny vedoucí, plánovací, řídící a kontrolní činnosti působícíprostřednictvím osob, které je vykonávají, na neustálé zvyšováníjakosti a jsou jeho motorem.13

Obsah jakosti• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchové montáži• Jakost a legislativa• Závěr14

Jakost, statistika a elektronické výroby• V elektronické výrobě působí velký početjevů, které nelze všechny kontrolovat.(teplota, atmosférický tlak, tolerance zařízení, tolerancesoučástek … lidský faktor)• Proto povolujeme určité tolerance parametrů,které ale musíme mít pod kontrolou.• Pro takovou kontrolu musíme získat data atyto vyhodnotit statistickými nástroji.15

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnostiStatistik je ten, kdo s hlavou v rozpálenétroubě a s nohama v nádobě s ledem nadotaz, jak se cítí, odpoví: "V průměru secítím dobře."anonym16

Vyjadřování a řízení jakosti• Abychom mohli vyjádřit jakost, a dále na nipůsobit, musíme nejprve získat data, ježvyjadřují hodnoty k ní vztažené.• Tyto data lze získat z výrobního procesu, kdyjsou zpracovávány materiály a komponenty dotohoto procesu vstupující a vystupující ve formědat.• Tyto data jsou chápána jako náhodné hodnoty –veličiny získané měřením nebo pozorováním.17

Výběr dat• Prakticky v každé laboratoři tvoří základ experimentální práceměření na přístrojích. V době počítačů se využívají různé softwares rigorózními postupy, jež umožňují využití statistických metodbez zjednodušení či zanedbání statistických předpokladů.• Např. Interaktivní analýza dat – vyšetřuje stupeň symetrie ašpičatosti rozdělení, ověřuje základní předpoklady o výběru dat avyčísluje nejlepší odhad parametrů polohy, rozptylu a tvaru(aritmetický průměr, rozptyl) atd.

Náhodné veličiny a vlivy• Náhodná veličina X je proměnná, jejíž hodnota x jejednoznačně určena výsledkem náhodného procesu.• Charakteristickým rysem náhodné veličiny je to, že přiopakování náhodného pokusu dochází působenímnáhodných činitelů k proměnlivosti hodnot. Tudížnemůžeme předem určit, jaké hodnoty veličina nabude.19

Dělení náhodné veličiny a distribuční funkceSpojitá náhodná veličina nabývá libovolných hodnot z určitého intervalu(např. odečet z měřicího přístroje)Diskrétní náhodná veličina nabývá konečný počet hodnot z intervalu (např.kostka)Distribuční funkce vyjadřuje pravděpodobnost, že náhodná funkce nabudehodnoty menší než nebo rovné x a je tedy definována vztahem F(x) = P (X < x )(Distribuční funkce je tedy funkce, která každému reálnému číslu přiřazuje pravděpodobnost, ženáhodná veličina nabude hodnoty, která je menší nebo rovna tomuto číslu).20

Diskrétní veličiny• Diskrétní náhodná veličina X může nabýt jen konečného nebo spočetnéhopočtu hodnot. Každé hodnotě x i je přiřazena pravděpodobnost a součettěchto pravděpodobností pro všechny hodnoty x i je roven jedné. Pro diskrétnínáhodnou veličinu X s konečným počtem hodnot spočteme:• průměr (střední hodnotu)• a rozptyl• Druhá odmocnina z rozptylu se nazývá směrodatná (standardní) odchylka .21

Spojitá náhodná veličina• Spojitá náhodná veličina X může nabývat všech hodnot x zurčitého intervalu. Jejípravděpodobnostní rozdělení je popsáno funkcí f(x), která se nazývá hustota (frekvenčnífunkce) rozdělení. Pomocí hustoty počítáme hodnoty průměru a rozptylu spojiténáhodné veličiny. Distribuční funkci spojité náhodné veličiny F(x) lze graficky vyjádřitplochou pod hustotou f(x), viz obrázek .•• Obr.: Velikost vybarvené plochy odpovídá hodnotě distribuční funkce F v bodě x22•

Rozdělení pravděpodobnosti – Gaussova křivkaRozdělení pravděpodobnosti - Gaussova křivkaJedná se o jedno z nejdůležitějších rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny.Za určitých podmínek aproximuje řadu jiných pravděpodobnostních spojitých i diskrétníchrozdělení.Charakteristika normálního rozdělení:Střední hodnota: E(X) = µRozptyl: D(X) = σ ²( x)1 2Hustotu pravděpodobnosti definuje tzv. Gaussova funkce2f ( x) e22μ a σ²: -∞ < μ < ∞σ² > 0, je pro -∞ < x < ∞

Zvyšování spolehlivostiI když spolehlivost je dnes jeden ze základních parametrů každého výrobku, neníjediným ukazatelem jakosti. Na stejné úrovni stojí i ekonomické hlediskovyjadřující náklady na výrobek. K tomu přistupuje také přirozený lidskývztah ke každé činnosti.Potom lze definovat ty nejzákladnější důvody propotlačení počtu výrobních poruch v následujících bodech :1. zlepšení spolehlivosti výrobku a s tím i omezení reklamací(zvýšení celkového image)2. snížení nákladů nejen na kontrolu a opravy, ale i na výrobu,což se promítne do konečné ceny výrobku3. vlastní uspokojení, nebotˇ úspěšně vyrábět znamená i úspěšněprodávat, což přináší potěšení a povzbuzení k dalším aktivitám24

Obsah jakosti• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchovémontáži• Jakost a legislativa• Závěr

Základní statistické nástroje• Osm základních nástrojů na zlepšování jakosti je pevně stanovený souborpředevším grafických technik identifikovaných jako nejužitečnějších přiřešení problémů souvisejících s jakostí. Tyto techniky jsou nazývány„základní“, protože jsou dostatečně jednoduché na to, aby je mohl použítněkdo s pouze základními znalostmi statistiky, přičemž je možné je použít navyřešení téměř všech problémů spojených s jakostí ve výrobě.Čárkovací metoda a kontrolní tabulkaTyčkový diagram, bodový diagramIshikawůvdiagramParetůvdiagramRegulační diagramy.......Histogram a rozdělení pravděpodobnosti(Gaussovo, binomické, Poissonovo ...)26

Tyčkový diagramVýsledky měření lze popsat pomocí nominálního znaku rozděleného např. dotří tříd: podhodnota (se, se), jmenovitá hodnota (Se, se), nadhodnota (Se, Se).Můžeme však také sledovat kvantitativní znak , jehož hodnoty lzeinterpretovat jako výsledky náhodných měření. Počet Se je potom diskrétnínáhodná veličina X nabývající hodnot x = 0,1,2 s pravděpodobnostmi , tudížsprůměrem (střední hodnotou) a rozptylemJejí pravděpodobnostní rozdělení je znázorněno tyčkovým grafem na obrázku28

Diagram příčin a následkůDiagram příčin a následku (nazývaný též Ishikawův diagram, nebo také „rybí kost“) je v oblasti řízeníjakosti pojímán jako metoda analýzy variability procesu, tj. napomáhá odhalovat vztahy mezi příčinamia následky změn v procesu .Postup při sestrojování diagramu je následující:•Stanoví se jednoznačně definovaný problém a napíše se k pravé části hlavní vodorovné centrálnípolopřímky (k hlavě „rybí kosti“).•Definují se hlavní příčiny následku, které jsou zapsány do obdélníků umístěných na koncích větví(„kostí“) směřujících k centrální polopřímce.•Stanoví se všechny možné subpříčiny, které se zapisují do větví směřujících k větvím s hlavní příčinou.Takto sepsaným příčinám lze přiřadit váhy důležitosti.OperátorSítozkušenostiznalostimotivacemateriál sítačištěnírám a napnutí sítamateriálrozměryJakost vytvořenéhomotivuSubstrát29

Paretův diagramParetův diagram umožňuje oddělit podstatné faktory od méně podstatných a ukazuje, kam zaměřit úsilí při odstraňování nedostatků vprocesuzabezpečování jakosti. Jedná se o sloupcový graf, který udává podíl jednotlivých složek v procentech na zvoleném ukazateli.Postup při Paretově analýze:• Sestupné setřídění hodnot podle zvoleného ukazatele do jednotlivých skupin.• Výpočet kumulovaných součtů a jejich vyjádření v procentech• Sestrojení Paretova diagramu – osa x se rozdělí podle počtu sledovaných složek na stejné úseky, do kterých jsou pomocí sloupcůvynášeny sestupně uspořádané složky, roztříděné již v bodě 1. Pokud byla zavedena blíže neurčená složka (skupina „jiné“,„ostatní“ atd.), vynáší se až jako poslední nejvíce vpravo. Levá vertikální osa diagramu udává počty v jednotkách množství tj.kusech, výskytech atd. Pravá vertikální osa udává stupnici relativních kumulovaných součtů od 0 % do 100 %.• Sestrojení křivky kumulovaných četností v procentním vyjádření, která je spojnicí bodů, které se nacházejí nad pravými hornímirohy jednotlivých sloupců ve výši hodnoty relativní kumulované četnosti pro danou skupinu.• Zvolit kritérium vyhodnocení. Je např. možno se zabývat složkami pokrývajícími 80 % relativní četnosti nebo složkami, jejichžhodnota je vyšší než průměrná hodnota všech složek dohromady.1-chybějící součástka 2-mechanické poškození substrátu 3-nedostatečné množství cínu ve spoji4-poškozená součástka 5-zaměněná součástka 6-zkrat mezi spoji 7-posunutá součástka 8-znečistění30

Bodový diagramBodový diagram slouží k podání prvotní informace ostochastické závislosti. Stochastická závislost je výrazemvolného příčinného vztahu závislé proměnné Y anezávislé proměnné X, jež je ovlivňován náhodou.Postup při konstrukci bodového diagramu:•Volba nezávislé proměnné X a závislé proměnné Y(např. hodnoty znaku jakosti získané méně nákladnou améně přesnou metodou a metodou přesnější anákladnější).•Provedení měření minimálně 30 dvojic hodnot nezávisléa závislé proměnné (Xi, Yi).•Sestavení bodového diagramu z naměřených hodnot(Xi,Yi) v pravoúhlé souřadnicové soustavě (X, Y).•Provedení analýzy bodového diagramu (pokud jsoubody jen málo rozptýleny po ploše diagramu a jejichseskupení vykazuje určitý trend, tvar proložené křivkyodpovídá regresní funkci).31

Regulační diagram• Regulační diagram je grafický nástroj zobrazující dynamicky variabilituprocesu a umožňující oddělit náhodné příčiny variability procesu od příčinsystémových (vymezitelných). Regulační diagram je tvořen pravoúhlousouvztažnou soustavou x, y, kde na ose x jsou vynášena pořadová číslavýběrů, na ose y výběrové charakteristiky sledovaného znaku jakosti čiparametru procesu. Dále jsou v této soustavě vyznačeny centrální přímka(střední hodnota) a horní a dolní regulační mez (UCL, LCL), rovnoběžnés osou x. Regulační meze vymezují pásmo, v němž leží s předem zvolenoupravděpodobností hodnoty charakteristik jednotlivých výběrů zapředpokladu, že na zkoumaný proces působí v daném časovém úseku pouzenáhodné příčiny variability procesu.• S pomocí Shewhartových regulačních diagramů je kontrolováno, zdahodnoty regulované výstupní veličiny odpovídají požadované úrovnivariability a vykazují dostatečnou stabilitu, tj. zda-li se tyto hodnotynacházejí v předem určených tolerančních mezích a nevykazují žádnétrendy. V případě splnění kontrolovaných požadavků pomáhají regulačnídiagramy udržovat dosaženou stabilní úroveň variability hodnot danévýstupní veličiny.32

SPC pro kontrolu procesu pájení přetavením„in control" s mezemi (212 až224C) stanovenými jakostandard procesního okna uvnitřlimitních mezí (205 to 230C)Varovný průběh:sedm následných poklesů teploty

Regulační diagramVýrobní proces: Datum: Stroj č.: 2 Typ: BLA71APájení pøetavením 10.6.2005 Operátor:Čas 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:001 Poloha součástky 2 1 2 3 1 4 6 812 Poškozená součástka 5 10 33 Součástka na okraji 1 2 2 1 14 Smáčení/Odmáčení 1 1 25 Vznik kuliček 1 16 Díry/Krátery 17 Poškozená DPS 1 18 Přeb./Nedostatek pasty 1Celkem 4 5 3 8 3 5 7 10 14 4Počet vzorků 3438 3438 3438 3438 3438 3438 3438 3438 3438 3438Chybovost ppm 1163 1454 873 2327 873 1454 2036 2909 4072 1163Chybovost[ppm]5000Chybovost v průb ěhu směny4000300020001000Identifikace defektu Datum Čas Podpis1 Poloha SOT 89 10.6.2005 15:002 Poškozená SOT23 10.6.2005 16:0008:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00Č as35

VývojovýSvítilnanefungujediagramJe dostatečnénapájení?NEVyměnitbaterieANOJe funkčnížárovka?NEVyměnitžárovkuANOVyměnitsvítilnu36

Histogram – rozdělení četnosti37

GaussovorozděleníV normálním rozdělení:• téměř 70 % hodnot leží ve vzdálenosti menší než 1 směrodatnáodchylka od průměru, přesněji• 95 % hodnot leží ve vzdálenosti menší než 2 směrodatné odchylkyod průměru, přesněji• 99 % hodnot leží ve vzdálenosti menší než 3 směrodatné odchylkyod průměru, přesněji38

Faktorová analýzaA1A2B1 B2 B1 B2C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2A1B1C1 A1B1C2 A1B2C1 A1B2C2 A2B1C1 A2B1C2 A2B2C1 A2B2C2(1) C B bc A ac ab abc43,6 % 73,7 % 102,7 % 81,5 % 43,4 % 40,9 % 20,2 % 17,3 %R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8Pro zjištění přechodu z A1 do A2 vypočteme:Za = a + ac + ab + abc – (1) – c – b – bc = 43,4 + 40,9 + 20,2 + 17,3 - 43,6 - 73,7 - 102,7 - 81,5 = - 179,7 %To samé platí i pro parametry B1 a B2:Zb = b + bc + ab + abc – (1) – c – a – ac = 102,7 + 81,5 + 20,2 + 17,3 - 43,6 - 73,7 - 43,4 - 40,9 = 20,1 %A samozřejmě faktory C1 a C2:Zc = c + bc + ac + abc - (1) – b – a – ab = 73,7 + 81,5 + 40,9 + 17,3 - 43,6 - 102,7 - 43,4 - 20,2 = 3,5 %Obdobně můžeme vypočíst interakci mezi jednotlivými faktory:Zab = (1) + c + ab + abc – b - a- bc – ac = 43,6 + 73,7 + 20,2 + 17,3 - 102,7 - 43,4 - 81,5 - 40,9 = - 113,7 %Zac = (1) + b + ac + abc – c – a - bc – ab = 43,6 + 102,7 + 40,9 + 17,3 - 73,7 - 43,4 - 81,5 - 20,2 = - 14,3 %Zbc = (1) + a + bc + abc – c – b - ac – ab = 43,6 + 43,4 + 81,5 + 17,3 - 73,7 - 102,7 - 40,9 - 20,2 = - 51,7 %Je možné vypočíst i interakci všech 3 faktorů na ráz:Zabc = c + b + a + abc – (1) - bc- ac – ab = 73,7 + 102,7 + 43,4 + 17,3 - 43,6 - 81,5 - 40,9 - 20,2 = 50,9 %39

DFM (Design for Manufacture)• Jedná se o paralelní návrh - rozdělení návrhu na několik částí, kteréjsou řešeny více návrháři pro splnění společného cíle, buďrozhodnutími založenými na předdefinovaných pravidlech, neboindividuelně na základě vlastních schopností.Technologie paralelního návrhu potřebuje návrhového správce porad (server) a více klientův navzájem propojené sítí. Software serveru přijímá aktualizované žádosti od každého zákazníka,kontroluje zda nebyly porušeny návrhová pravidla a sladí každého zákazníka s aktualizací. Každýzákazník má svůj vlastní vyhrazený procesor a paměť aby si mohl prohlédnout celý návrh a mohl býtsvědkem úprav od jiného zákazníka, tak jak jej server zpracovává .

DFM (Design for Manufacture)• Výhoda architektury paralelního návrhu je, že může vícenávrhářů pracovat na stejném návrhu současně bez potřeby dělitnávrh. To se celé děje v reálném čase, zařízení spolupracují, atak se vylučují problémy spojené s vymezováním hranic, řízeníma komplexností dat během dělících a slučujících operací. Toumožňuje snížit celkový čas k dokončení návrhu.• Technika paralelního návrhu nabízí mnoho příležitostí jak zkrátitčas návrhu a zvýšit jakost. Je to další změna formy současnéhoinženýrství a otvírá dveře k více pokročilým metodikám běhemnávrhového procesu.

Obsah jakosti• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchovémontáži• Jakost a legislativa• Závěr

Technologický proces• Soubor výrobních operací (činností) vstupujícíchdo procesu tak, že dle předem stanovenýchpředpisů přetvářejí materiál s cílem dosáhnout navýstupu funkční výrobek• Má-li být technologický proces rentabilní(výnosný), musí být kontrolován a koordinován vsouladu s ekonomickými ukazateli43

Technologický procesDle normy ISO 9000/2000 je proces definován jako:• „soubor vzájemně souvisejících nebo vzájemněpůsobících činností, které přeměňují vstupy navýstupy“neboli také jako• „seskupení souběžně nebo následně realizovanýchčinností, prostřednictvím, kterých se přeměnouvstupů vytváří jistý výstup s užitkem pro zákazníka“.44

Technologický proces a jeho sledováníCharakteristiky resp. parametry jakosti jsou významné vlastnosti, definujícíkaždý technologický proces (např. pájení, sítotisk, naprašování, kontaktování,osazování součástek atd.). Proto je pro stanovení jakosti technologickéhoprocesu výroby elektronických celků prvním nezbytným krokem sledování azáznam dat z výrobního procesu. To je prováděno dvěma způsoby, jimiž jsou :• data výrobně-organizační (vychází z blokovéhoschéma postupu výroby, operačního schéma,časového snímku jednotlivých pracovníků apod.)• data výrobně-technická (záznamy o průběhuvýroby z hlediska výtěžnosti a výskytu poruch)45

Technologický proces a jeho sledování• Kontrola a záznam dat může probíhat dvěmazpůsoby :a) kontrola atributů (data získaná na základěalternativního dělení, např. na dobrý/špatný),b) kontrola proměnných (data získanáměřením, představující soubor hodnot).46

Technologický proces a jeho sledováníPři vyhodnocování parametrů jakostiexistují určité tolerance (meze), jejichžpůvod může být dvojího charakteru :• náhodné (obecné), s malým, obyčejněpřijatelným účinkem,• vyvolané (systémové), obyčejně seznačným účinkem.47

Technologický proces a jeho sledováníZařazení kontrolních operací do výrobního procesu je užitečné, ale současnězvyšuje náklady na výrobu, což se promítá do ceny výrobku. Proto je třebavolit způsob kontroly a rozlišit kontrolu namátkovou od kontroly 100%-ní.Namátkovou kontrolu po jednotlivých výrobních operacích(nanášení pájecí pasty, osazování součástek, pájení) provádítechnolog (nebo osoba odpovědná za výrobu – např. mistrvýroby) na prvních kusech, vždy:• po zahájení výroby,• po jejím přerušení a nebo po každém zastavení stroje (např. zdůvodu doplnění pájecí pasty),• namátkově vprůběhu výroby.Při 100%-ní kontrole je kontrolován každý kus, a současně jeprováděn i záznam poruch do formulářů a potom také jejichopravy (rework).48

Poruchy v povrchové montážiNanášení pájecí pastyOsazování Reflow ČištěníTestMI/AOIMI/AOIMI/AOI/XRayMI/AOIMožnost najít chyby:Špatný tisk, špatné roztékáníMožnost najít chyby:Nesprávné osazení,Špatná součástkaMožnost najít chyby:Zkraty/Nezapájení,chudéspoje;tlusté spoje, vynechanéspoje49

Poruchy při nanášení pájecí pastyPrvní výrobní operací v procesu povrchové montáže je nanášení pájecí pasty. Toje realizováno buď tiskem přes šablony nebo dávkovačem (viz kap. 4.1). Ponanesení pájecí pasty se provádí většinou namátková kontrola (pokud nejsouzvláštní důvody ke kontrole 100%-ní).Sledují se poruchy na úrovni 1, jež lze rozdělit do následujících skupin (vztažnouhodnotou je celkový počet pájecích ploch, na něž byla nanesena pájecí pasta):• špatně umístěná pájecí pasta• nadbytek pájecí pasty• nedostatek pájecí pasty• roztečení pájecí pasty• rozmazání pájecí pastyV případě rozšíření na úroveň 2 se u jednotlivých položek sleduje původ poruchy,tj. např. zda se jedná o všeobecný, náhodný nebo lokální výskyt a pod.Stejné poruchy se sledují v případě nanášení lepidla, neboť z hlediska technickéhoprovedení jde o výrobní operaci téměř identickou.50

Poruchy nanášení pájecí pasty51

DfM – špatný návrh PADchybasprávně52

DfM – špatný návrh PAD?

Poruchy při osazováníVýrobní poruchy po osazování součástekPo operaci nanášení pájecí pasty následuje osazování součástek. Tatooperace může probíhat buď na jediném osazovacím zařízení, nebo vpřípadě větších sérií a variabilní skladbě osazovaných součástek i navíce zařízeních. Kontrola se provádí po ukončení, tj. po osazení všechSMD součástek. Tak jako v případě nanášení pájecí pasty se sledujíporuchy na úrovni 1 v následujících skupinách (vztažnou hodnotou jecelkový počet osazených součástek) :• špatně umístěná (nevystředěná součástka) –• chybějící (neosazená) součástka• otočená (špatně orientovaná) součástka• špatná součástka (jiný typ nebo jiná hodnota)• poškozená součástka• součástka v nesprávné poloze (na hraně)54

Poruchy při osazování55

Poruchy po pájeníVýrobní poruchy po pájeníTřetí a stěžejní výrobní opearcí v procesu povrchové montáže je pájenípřetavením. Sledované typy poruch na úrovni 1 jsou následující (vztažnouhodnotou je celkový počet provedených pájených spojů) : špatně zapájená (nevystředěná) součástka chybějící součástka otočená, poškozená nebo v nesprávné poloze (na hraně) osazenásoučástka vadná součástka nezapájená součástka (nesmáčená pájecí plocha) zkrat nebo nadbytek pájky ve spoji nedostatek pájky ve spoji příp. její rozptýlení (kuličky) zvedání součásteknarušený pájený spoj (trhliny, krátery a pod.)poškozená pájecí plocha, příp. substrát samotný nebo znečistěnízbytky tavidla56

Poruchy pájení57

Obsah jakosti• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchovémontáži• Jakost a legislativa• Závěr

ppm (dpm)Poruchy se běžně vyjadřují v procentech, nebohodnotou ppm (parts per million). Ta je obecnědefinována následovně :počet skutečných poruch v souboruppm . x 10 6celkový počet možných poruch v souboruNěkdy se používá odlišné označení dpm (defects per million),případně ppb (parts per billion), což jsou jen jiná označení významověstejného pojmu (1 ppm 1000 ppb).dpm skutečnýpočetporuchmožnýpočetporuch10 659

ppmRegistrované poruchy jsou rozděleny do skupin odpovídajících jejichpůvodu. Jsou to např. :- použité materiály,- aplikace pájecí pasty na pájecí plochy,-součástky,- osazování součástek,- pájecí proces (ať už vlnou nebo přetavením),-různé kombinace a další příčiny.Analýzou zaznamenaných dat pak můžeme dospět k dalšímu dělení poruchna jednotlivé součástky, jednotlivé dílčí části výrobního procesu a pod.Výsledné hodnoty jsou obyčejně vztaženy k následujícím celkům :- na plošný spoj,- na výrobní dávku,- na denní výrobu,-na určitý typ výrobku.60

ppmppm%43,532,521,510,50Týdn y/MěsíceČtvrtletíI/1/II/2/III/3/IV/4/V/5/VI/6/VII/7/VIII/8/IX/9/X/10/XI/11/XII/12/M ěsíc/Týden 1/ 2/ 3/ 4/ 5/ 6/ 7/ 8/ 9/ 10/ 11/ 12/Č tvrtletí/ Rok I/ II/ III/ IV/ V/ VI/ VII/ VIII/ IX/ X/ XI/ XII/Interní:Externí:Celkem:Podpis:Poznámky:61

ppmFirma:VemerProtokol statistického vyhodnocení poruch ve výroběDávka: Množství: Časové období:Výrobek: Datum: List č./ Celkem: Podpis:ppm%300003200002100001000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13Poř: Poruchy interní Počet poruch % ppm Poznámka1234567Poruchy externí Počet poruch % ppm Poznámka8910111213 Poruchy celkem62

Příklad - ppmPříklad záznamu poruch v procesu povrchové montáže je uveden v tab.I. Jedná se o soubor 100 desek plošnýchspojů, na každé z nich je 120 součástek a 1000 pájených spojů. Celkový počet poruch pájených spojů je 200.Tabulka I. Demonstrativní příklad analýzy poruch ze tří různých hledisek_________________________________________________________________________________________Analýza druhu poruchy: Chybějící pájka Zkrat Součástka mimo pájecí plochu Celkem poruchPočet poruch 70 110 20 200(%) 35 55 10 100_________________________________________________________________________________________Analýza vadné součástky: PLCC SOT SOIC8 C Celkem poruchPočet poruch 20 50 105 25 200(%) 10 25 52,5 12,5 100__________________________________________________________________________________________Analýza příčiny poruchy: Návrh Materiál Proces Celkem poruchPočet poruch 30 80 90 200(%) 15 40 45 100__________________________________________________________________________________________________________________________________________• Jak je patrné z tabulky, data mohou být získávána a analyzována z různých hledisek. V našem případě to jepodle typu poruchy, podle typu součástky a podle příčiny poruchy. Poslední případ je významný z tohodůvodu, že ukazuje na to, do jaké míry jsou poruchy způsobeny vlastním technologickým procesem (interníporuchy) a jak se podílí vstupní položky procesu (externí poruchy).Bez ohledu na to, které hledisko sledujeme, lze získat hodnotu ppm následovně :200ppm výroby . 10 6 20001000 . 10063

Řízení výrobního procesu• V průběhu technologického procesu výrobyelektronických výrobků, jehož součástí je výrobasoučástek, integrovaných obvodů ale i ostatních prvků ,osazování substrátů , a konečně i jejich propojování akompletování, se vyskytují chyby, které nazývámevýrobní poruchy (Manufacturing Defects). Tytoznemožňují funkčnost výrobku.• Aby mohl být výrobek předán do užívání, musí býtodzkoušen, v případě výskytu výrobní poruchy musí býttato odstraněna (Rework), a o tomto je třeba véstzáznam.64

Obsah jakosti• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchovémontáži• Jakost a legislativa• Závěr

Řízení výrobního procesu• Obecně platí pravidlo, že výsledná spolehlivostvýrobku je přímo úměrná četnosti poruch, kterése vyskytnou v průběhu výroby.Proto je zřejmá snaha po omezení poruch a veškerýchneshod na minimum, což navíc snižuje výrobnínáklady.66

Systém řízení jakosti v povrchové montáži• Systém řízení jakosti je třeba chápat jako logickoučinnost vedoucí k neustálému zlepšování výrobníhoprocesu.• Je založen na implementaci činností nebo operací, ježeliminují možnosti vzniku chyb resp. jež vedou kezvyšování kvality a snižování nákladů.• Jedná se o rámcově předem stanovený postup a jehoúčinnost závisí na subjektivním přístupu každéhojedince zúčastněného v činnosti tohoto systému.67

Řízení výrobního procesu68

Řízení technologického procesu povrchové montáže• I přesto, že proces je pod statistickou kontrolou (statisticky stabilní), může býtrozsah odchylek sledovaných výrobních parametrů větší než požaduje zadání. Vtom případě není proces pod technickou kontrolou a je třeba provést korekce. To semůže týkat výměny vstupních materiálů, předefinování požadavků, výměny dílůzařízení (např. šablony pro sítotisk) a pod.• Statisticky stabilní proces znamená, že jistý sledovaný resp. měřený parametrvýrobního procesu se pohybuje v časové ose v mezích odpovídajících hranici 3resp. 6 Gaussova (Normálního) rozložení, jak je znázorněno na obrázku.69

Systém řízení jakosti v povrchové montážiVýrobníkapacitaVyužití(výkonost)Chyby,odpadyJakostStatistickéřízeníjakostidynamickénastavenízařízenídefinování tokumateriálustatistické řízeníjakostivstupní kontrolasoučástekDokumentace+průběžnýmanagementInteraktivníoptimalizaceprocesuprůběžnýmanagementvýchozíkomunikacemanagementzásobníkůmanagementsoučástekvýchozíkomunikaceKontrolovat70

Systém řízení jakosti v povrchové montážiPostup při analýze výrobního procesu aplikacístatistického řízení jakosti71

Systém řízení jakosti v SMT - shrnutíAnalýzu výrobního procesu lze shrnout do následujících kroků:• Stanovení cíle musí jasně definovat parametry, jež mají být ve výrobním procesu zlepšeny(např. jedna nebo více operací výrobního procesu).• Definování parametrů je to rozhodování o způsobu posuzování resp. sledování toho, co mábýt v procesu zlepšeno.• Identifikace operace určení operace jež způsobuje změnu parametru, tj operaci jež ovlivňujevytyčený cíl.• Měření procesu je krok k zajištění měření stanoveného parametru. Výstupem obyčejně jeměřená veličina, např. čas, změna či odezva.• Výběr nástroje je dalším důležitým krokem, jenž je řešen ve většině případechprostřednictvím aplikace SPC.• Sběr dat se provádí na základě stanoveného cíle v určených místech procesu (operace)některým ze známých způsobů měření, což vlastně představuje popis výrobního procesu nazákladě získávaných dat z jeho průběhu.• Změny ve výrobním procesu se provádí s cílem zlepšení parametrů a eliminování chyb aodchylek parametrů od stanovených hodnot. Účinnost tohoto kroku je závislá na schopnostianalyzovat výrobní proces a vytvořit jeho schéma zachycující všechny kroky.• Vyhodnocení změn je posledním krokem jehož účelem je posouzení dosaženého efektu a jehosrovnání s předpokládaným cílem. Z tohoto kroku je zavedena zpětná vazba do oblasti, kde serozhoduje o způsobu měření na jehož základě se provádí příslušné zásahy a změny. Právě tenkdo dokáže efektivním a rychlým způsobem aplikovat získané výsledky, získá výhody oprotisvým konkurentům, což se promítá do výsledků na samotných trzích.72

PDCAPLÁNUJstanov cíle aprocesyJEDNEJpříjmy opatření prozlepšeníDĚLEJuplatňuj procesyKONTROLUJmonitoruj a měřPlánPrověřit současnou výkonnost a posoudit případné problémy či omezení procesů. Shromáždit data ohlavních problémech a zaměřit se na hlavní příčiny problémů. Navrhnout možná řešení a naplánovatprovedení nejvhodnějšího řešení.ProvedeníRealizace zamýšleného řešení.Kontrola, měřeníZhodnotit výsledky testu a posoudit, zda bylo plánovaných výsledků dosaženo. Pokud se vyskytnounějaké problémy, zaměřit se na překážky, které brání zlepšení.AkceNa základě otestovaného řešení a vyhodnocení dosaženého zhodnocení rozpracovat konečné řešení tak,aby se stalo kdekoli použitelným trvalým a integrovaným novým přístupem.

DEFINOVÁNÍDEFINEDMAICŘÍZENÍCONTROLMĚŘENÍMEASUREZLEPŠOVÁNÍIMPROVEANALYZOVÁNÍANALYZEDefine - definovat problémKlíčovou součástí definice je návrh, jakého zlepšení se má dosáhnout a za jakou cenu.Measure - měřitCílem je získat maximum objektivních (nebo také kvantifikovatelných) informací o procesech nebo předmětu, který chcemezlepšovat. Zdeí se nejvíce projevuje spjatost celého procesu s modelem Six Sigma. 6σ definuje způsoby vyjadřování metrik, kterkvalitu v organizacích definují.Analyse - analyzovatCílem je nalézt skutečnou příčinu problémů. Analýza jde za hranice intuice i zkušeností pracovníků a musí vystopovat skutečnopříčinu problémů.Pro analýzu se používají různé metody, Six Sigma samotná definuje tzv. CTQ - Critial to Quality Tree, ale metoda je svoupodstatou téměř shodná s RCA - Root Case Analysis a lze najít i jiné metody např. populární 5 Proč (5 Why?).Improve - zlepšeníTato fáze vytváří a přináší skutečné zlepšení. Najít nejlepší způsob, jak dosáhnout zlepšení a tento návrh ověřit na pilotnímvzorku (např. 1 projektu, omezené sérii výrobků apod.). Metody používané při identifikaci zlepšení závisí na oblasti, která jeřešena. Typickým způsobem je brainstormingControl - Kontrola a ověřeníPoslední z etap - ověření - má za cíl dotáhnout změny do konce. V rámci etapy je třeba ověřit, že všechny změny skutečně bylyprovedeny, dostaly se tam, kam měly, a lidé nové postupy znají a používají. Kontrolní etapa má za cíl nejenom dotáhnoutnavržené změny a potvrdit, že se nezůstalo v půli cesty, ale také zajistit dlouhodobé ověření, že změny přinesly zlepšení trvalé ane pouze náhodné, vyvolané aktuální pozorností.

Legislativa• Norma ISO 9000:2000TECHNICKÁ NORMAICS 03.120.10 Březen 2002idt ISO 9001:2000Tato norma je českou verzí evropské normy EN ISO 9001:2000. Evropská norma ENISO 9001:2000 má status české technické normy.This standard is the Czech version of the European Standard EN ISO 9001:2000. TheEuropean Standard EN ISO 9001:2000 has the status of a Czech Standard.UpozorněníPředchozím vydáním této normy byla nahrazena ČSN EN ISO 9001 (01 0321) zprosince 1995, ČSN EN ISO 9002 (01 0322) z prosince 1995 a ČSN EN ISO 9003

LegislativaSystémes de management de la qualité —Systémy managementu jakosti — Požadavky(ISO 9001:2000)Quality management systems — Requirements(ISO 9001 :2000)Qualitátsmanagementsysteme — ForderungenExigences (ISO 9001 :2000)(ISO 9001 :2000)Tato evropská norma byla schválena CEN 2000-12-15.Členové CEN jsou povinni splnit Vnitřní předpisy CEN/CENELEC, v nichž jsou stanoveny podmínky,za kterých se musí této evropské normě bez jakýchkoli modifikací dát status národní normy.Aktualizované seznamy a bibliografické citace týkající se těchto národních norem lze obdržet navyžádání v Řídicím centru nebo u kteréhokoli člena CEN.CENELECEvropský výbor pro normalizaciEuropean Committee for StandardizationComité Européen de NormalisationEuropäisches Komitee für NormungŘídicí centrum: rue de Stassart 36, B-l 050 Brusel

LegislativaISO 9000:1994Odpovědnost vedeníSystém jakostiPřezkoumání smlouvyŘízení návrhuŘízení dokumentů a údajůNakupováníŘízení výrobku dodaného zákazníkemIdentifikace a sledovatelnost výrobkuŘízení procesuKontrola a zkoušeníŘízení kontrolního, měřicího a zkušebníhozařízeníStav po kontrole a zkouškáchŘízení neshodného výrobkuOpatření k nápravě a preventivní opatřeníManipulace, skladování, balení, ochrana adodáváníŘízení záznamů o jakostiInterní prověrky jakostiVýcvikServisStatistické metodyISO 9000:2000Organizace orientovaná na zákazníkaZapojení vedeníZapojení pracovníkůProcesní přístupSystémový přístup k managementuNeustálé zlepšováníRozhodování založené na faktechVzájemně výhodné dodavatelskoodběratelskévztahy

Legislativa

Obsah jakosti• Úvod• Řízení jakosti a příprava dat, náhodné jevy• Nástroje jakosti• Technologický proces PM a řízení jeho jakosti• Matematický pohled na hodnotu ppm• Řízení technologického procesu v povrchovémontáži• Jakost a legislativa• Závěr

Závěr• Sledování spolehlivosti elektronických sestav se přesunulo do oblasti výroby.• Produktivita výroby a její kvalita vykazuje v posledních letech dramatickézlepšení (alespoň u světových výrobců). A to převážně díky programuTQM (Total Quality Management),jenž je silným nástrojem pro zkvalitnění výroby a zvýšení jakosti. Hlavním cílemTQM je uspokojení zákazníka. Základní podstatu lze shrnout do 5 kroků:• zavedení systému statistické řízení procesu (SPC) – tři úrovně dokumentace• přesné pojmenování problému, ozřejmit jej• vytváření prostoru pro neustálé zlepšování• zjednodušování (racionalizace) výrobního procesu• snížení zmetkovitost a tím i spojené náklady80

TQM sám nedokáže zastavit vývoj na trzích, změnitpodmínky konkurence, ani zabránit chybnýmpodnikatelským rozhodnutím. Pomáhá však dělat správnévěci správně.Zavazující úlohamanagementuTýmy pro zlepšení jakostiProduktivita a výsledkySystém zajištění jakostiSérie ISO 9000AuditPožadavky zákazníkůVýsledek a růstNástroje jakostiFMEASPCAuditNáklady na jakostAnalýza problémůStatistické metodyTQM ke zvyšování jakosti [zdroj EXXON]

Srovnání TQM a ISOCelková povaha koncepce ISO je značně direktivní, protože vyžaduje dodržování řadypředpisů a směrnic. To vyvolává odpor a pasivitu zaměstnanců a nedovoluje tak zlepšovánísystému jakosti. Naproti tomu koncepce TQM klade důraz na motivaci a kreativituzaměstnanců.Hledisko Koncepce ISO Koncepce TQMZákladnaNormy a dokumentyManuál a aktivní účastzaměstnancůOrientace Na konečný výsledek Na procesyEliminace neshod Nápravnými opatřeními Neustálým zlepšovánímZapojení Funkčních míst Multidisciplinárních týmůDůraz na předvýrobní etapy Menší MimořádnýOrganizační struktura řízení Formální Spíše neformálníZvažování ekonomiky jakosti Nezávazné SamozřejméChápání zákazníkaFinální spotřebitelKaždý, komu odevzdámevýsledek své práceVazba na systémy CIM, JIT, … Omezená Přímá a úzkáTyp práce top managementu Řízení VedeníPovaha koncepce Direktivní KreativníMěřítko pro prokazování shody Ano Ne82

Kontrolní otázky1. Vysvětlete co je jakost a jak je spojena s Edwardem Demingem2. Vyjmenujte základní statistické nástroje – popište čárkovací metodu a Paretůvdiagram3. Vyjmenujte základní statistické nástroje – popište regulační diagramy4. Vyjmenujte základní statistické nástroje – popište bodový a Ishikawůvdiagram5. Vyjmenujte základní statistické nástroje – popište histogram četnosti aGaussovo rozdělení (střední hodnota a rozptyl)6. Co je to faktorová analýza a sestavte tabulku pro tvar 2 3 a 3 27. Co je to technologický proces, jak ho můžeme sledovat a jaká data z něj lzezískávat8. Popište typy dat a vysvětlete princip analýzy poruch v povrchové montáži9. Definujte pojem ppm a popište tři typy analýzy poruch v povrchové montáži10. Vysvětlete princip řízení technologického procesu a napište výraz pro koeficientvýtěžnosti11. Popište metody zlepšování jakosti označované zkratkami PDCA a DMAIC12. Nakreslete strukturu výrobního subjektu a proveďte srovnání ISO s TQM83