隨著IC工藝設計水平的提高,目前對單個工藝參數進行工序能力評價已不能滿足實際工藝生產的要求,必須考慮多個工藝參數共同對產品質量整體的作用。為此目的,多變量工序能力指數的應用被提上日程。本文首先介紹了目前國際上現有的基于工藝規(guī)范的多變量工序能力指數定義并對其優(yōu)缺點作了分析和研究。然后提出了基于成品率的多變量工序能力指數模型,并且根據概率乘法定理,利用以條件數學期望和方差為參數的一維正態(tài)分布近似代替原來的條件分布,從而得出計算二維標準正態(tài)分布函數值的近似公式。通過數值積分結果比較表明,近似公式計算簡單,應用方便,精度較好。從而保證了基于成品率的多變量工序能力指數模型的可行性與精確度。在對二維正態(tài)分布的點估計研究基礎之上,介紹了針對該分布的優(yōu)化擬合方法。其中介紹了樣本數據的二維正態(tài)性檢驗方法及多維數據經驗分布函數的不同定義。最后,對基于主成分權重的多變量工序能力指數模型作了改進,使之能夠更為全面的表征工藝工序能力水平。同時提出了基于因子權重的多變量工序能力指數模型。通過實例對比表明,基于工藝成品率的多變量工序能力指數模型更為實用化。

【文章頁數】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1工藝參數分布中心μ與規(guī)范中心0T偏離1.5σ

工序能力指數PkC序能力指數的定義的元器件生產中，工藝參數分布中心μ與工藝規(guī)范中心0T，因為在整個工藝流程中不可能全部采用閉環(huán)工藝控制，制，因此在加工工藝參數時，不可能精確控制元器件某一藝參數規(guī)范中心值處時結束該道生產工序，實際上都是先結果調整工藝條件。即使是在閉環(huán)工藝控制條件....

圖2.3兩道工序數據概率分布圖(pkC=0.50)

pkC=0.50)分析圖2.3中兩道工序對應不同的成品率的原因，主要是因為pC表征的是工序的潛在能力，規(guī)范區(qū)間的中間值必須和樣本均值重合，而實際工序能力指數沒有這樣的要求。因此當樣本均值和規(guī)范區(qū)間中間值不重合，并且標準偏差也不一樣時，可以得出相同的工序能力指數，但是成品率卻不....

圖2.4不同偏離情況下工藝不合格品率PPM值與工序能力指數的關系

可以得出相同的工序能力指數，但是成品率卻不相同。對正態(tài)分布的工藝參數，在工藝參數規(guī)范中心與工藝參數分布中心重合以及不同偏離情況下，工藝不合格品率與工序能力指數的關系如圖2.4所示：圖2.4不同偏離情況下工藝不合格品率PPM值與工序能力指數的關系pC只是反映了工藝規(guī)范控制限與工....

圖2.5二維情形下工藝規(guī)范和99.73%工藝分布區(qū)域式(2-14)的具體表達式由Jessenberger.C.Weihs[40]

由數理統(tǒng)計理論知，當工藝數據服從多維正態(tài)分布時2R是橢圓（或橢球）區(qū)域。下圖2.5以二維情況為例，說明了工藝規(guī)范和工藝分布區(qū)域。圖2.5二維情形下工藝規(guī)范和99.73%工藝分布區(qū)域式(2-14)的具體表達式由Jessenberger.C.Weihs[40]提出，稱之為....

本文編號：4014954