当前存在的主要问题：产品特性参数和质量的“一致性差”、“稳定性不好”。

一致性差：同一批产品中特性参数和质量的分散性较大。

稳定性不好：不同批次的产品之间，特性参数和质量起伏大，不稳定。

1.1关于产品可靠性的基本概念

1.1.1保证、评价产品质量可靠性常规方法存在的问题

（1）常规方法的核心是测试和检验

1）生产过程中的工艺检测：工序工艺监测合格，工序运行状态则无问题。2）产品出厂前的筛选/试验和测试：如军用元器件产品是%的筛选和试验。3）可靠性寿命试验4）产品交付时的批接收抽样检验：整批判定5）现场使用数据的积累6）整机单位保证元器件质量的“再筛选“

（2）常规方法存在的问题

1）工艺表征只能表示满足加工规范要求，不能保证参数一致性和稳定性。国际认为高水平工艺是单道工序的工艺不合格率不大于3.4PPM（PartsPerMillion）,即不大于百万分之3.4，我国要求不大于32PPM。2）筛选只能保证产品使用可靠性，并不能真正提高产品的“内在质量和可靠性“。

元器件行业表征产品质量可靠性的“浴盆曲线“：失效率越低，产品的可靠性越高。实践表明，一批元器件在寿命全周期中失效率随时间变化的关系呈现两头高中间低的形态，即称之为浴盆曲线。

筛选实验的作用只是剔除早期失效的产品，使交给客户的元器件处于偶然失效阶段。偶然失效阶段的失效率主要取决于设计和制造水平的高低，筛选并不能降低偶然阶段的失效率，即不能提高产品的“内在质量和可靠性“。

3）批接收抽样实验方法并不能区分出高水平产品之间的质量差别。

批接收抽样检验相当于非元器件产品是否合格制定了一个“及格“的标准，无法辨别出优秀产品和鼓励供应商进一步提升产品质量，缺乏提升动力和方向。

4）可靠性寿命试验方法正进入“死胡同“

失效率水平标准越高，用于可靠性加速试验方法的试验样品数量就会越多，因此该方法不能继续用于评价可靠元器件的实际质量水平。

5）现场数据采集与积累方法存在“滞后性“

6）元器件“再筛选“方法的有效性考虑

元器件的再筛选时的应力过大，可能使合格产品受到潜在损伤。

1.1.2质量可靠性的基本概念

（1）可靠性是设计、制造、管理出来的，筛选实验不能提高产品的固有可靠性。

应改变只重视对最终产品进行评价的传统方法，将重点放在通过提升设计和工艺的水平来保证和评价产品的内在质量和可靠性。

（2）产品的质量可靠性和成品率有强相关性

Intel公司的芯片实现表明可靠性水平与成品率存在强正相关关系，成品率越高，合格产品的可靠性也越高，且数据的分散性越小。

1）可靠性与功能成品率以及之间的联系：工艺“缺陷“的影响

受到尘埃影响的集成电路（IC：IntegratedCircuit），大颗粒尘埃会造成大缺陷连线开路，导致生产成品率降低。小颗粒尘埃造成连线变窄埋下潜在缺陷，会使缺陷IC早于正常IC产品提前失效，表现为可靠性问题。

2）产品可靠性与参数成品率以及之间的联系：参数“一致性“的影响。

正常生产情况下，产品的特性参数基本服从正态分布，其中TU和TL分别为确定该参数是否满足要求的上、下规范值，参数值超出规范值的产品为不合格品。美国彩电的参数分布为图a），日本为b），其参数值的一致性明显优于美国，表现为正态分布的标准偏差小于美国的。

即同一规格产品的特性参数规范值要求相同，但参数一致性（标准偏差）不同，导致日本彩电的生产成品率明显优于美国同类产品。同时，在使用过程中受到热、电等应力影响，特性参数会发生漂移，特性参数越集中容许参数漂移的范围就越大，在规范值附近的产品则为刚合格品，其的容许漂移范围就较小。

因此不能只满足于产品符合规范要求就是合格产品，而应要求参数值越集中越好，使产品具有较大的裕度。

3）生产过程控制是保证产品可靠性的关键一环

4）除了测试和试验外，还应同时采取其他技术评价产品质量可靠性。

1.1.3保证和评价产品质量可靠性的相关技术

（1）产品设计中必须同时进行可靠性设计（DFR：DesignForReliability）。

（2）制造过程统计质量控制，保证产品是在高水平生产线上，在统计受控的环境下生产的。

（3）产品评价，除了常规的筛选测试和可靠性试验考核外，包括特性参数一致性评价、产品出厂平均质量水平（PPM）考核等技术。

1.2生产过程统计质量控制的技术流程

1.2.1制造过程对参数一致性和稳定性的影响

（1）受控因素：工艺条件

炉温、时间、流量等

（2）非受控因素：随机波动，客观存在且不可避免

同一炉内的一批晶圆氧化，氧化层厚度平均值也不相同。同时，生产过程中决定产品质量的六大因素绝对保持不变是不可能的。六大因素：人（man）、机（machine）、料（material）、法（method）、环（environment）、测（measurement），又称5M1E因素。

（3）可识别因素：异常扰动

如：温控系统故障

1.2.2统计过程控制的目的和相关技术

（1）对生产过程实施质量控制的目的

使随机波动的影响尽量小；尽量不要出现异常扰动。

（2）生产过程实时质量控制的相关技术

1）工序能力指数（Cpk）评价技术：

国际上对先进工艺水平的要求是单道工序的工序能力指数（Cpk）不小于1.5，对应的工艺不合格率不大于3.4PPM。

2）DOE（DesignofExperiments：试验设计）技术：

其作用是优化工艺，充分发挥设备潜力，减小随机波动，提高参数一致性。

3）SPC（StatisticalProcessControl：统计过程控制）技术：

即时识别制造过程是否存在异常因素并提前预防异常因素的影响，保证生产过程处于统计受控状态，从而保证参数稳定性。

4）MSA（MeasurementSystemAnalyses：测量系统分析）：

对测量仪器除了常规的计量校准外，还需要分析测量仪器的精密度，包括重复性和再现性分析。

1.2.3实施质量控制的技术流程

（1）生产过程质量控制基本流程

1）确定关键工序节点

关键工序节点：对最终产品的特征、成品率、质量可靠性有重要影响的工序节点。

2）确定关键工艺参数

*原材料参数*工艺条件餐宿*工艺结果参数（实施统计质量过程较多采用的一类参数）

3）确定工艺条件

采用DOE等技术优化确定设备运转的工艺条件。

4）采集工艺参数

5）生产过程统计受控状态分析

实施SPC，其核心工具是控制图，根据控制图分析结果表明该设备运转处于统计受控状态则进入下一步，否则应查找失控原因，解决问题返回第三步。

6）Cpk评价

只有通过工序能力指数Cpk评价，确认该设备具有足够高的工艺水平，才能表征生产的产品具有较高的成品率，该设备才能正常用于产品的生产加工。

7）常规生产过程统计受控状态分析

设备用于正常生产过程后，实施SPC，继续保持工艺参数数据的连续监测，并调用控制图分析采集的数据。

1.2.4实施SPC的基本条件

（1）人员保证：负责人，专职技术人员，其他人员（公司全体人员）（2）生产线应该处于“连续运转“状态：至少提供SPC评价所需的20批数据（3）满足要求的测试仪器硬件条件：测量仪器的量程、分辨力、精密度、运行状态应使采集的数据具备高可信度，以满足SPC分析的要求。（4）配备合适的软件工具预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇
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