金牌质量数字化管理实践-SMT数字化应用

01
SPI&AOI设备一致性分析
普遍问题：
     SPI & AOI 作为重要管理设备，很多公司没有对其检测力进行有效系统性分析：

1.   设备验收没有从自身产品较多进行科学数据评估。

2.   很少结合现场应用的量测系统稳定性和变异分析

3.   不同线体，设备间检验能力差异性没有科学有效评估。

上述问题，造成检测精度不足，失去了对印刷的管理价值，只是发挥了单站拦截价值而且还误判&漏失 很高！

数字化管理改善：

 收效：

        检验设备误判率由15%下降至6%，相关客诉问题降低80%
02
SPI&AOI SPC分析
普遍问题

     过程管理设备有作为它的管理属性而言，有2个重要的内容点之一：

     *监控过程

     通过过程数据分析是前工序（比如印刷）是否存在变异，并及时通知出来，避免不良品产生。   

     这一点，很多SMT企业没有系统化，闭环落实。

数字化管理改善：

收效：

       产线质量停线机会下降43%，产品可靠性问题下降35%

03
前工序工艺能力绩效认定

 普遍问题：

过程管理设备有作为它的管理属性而言，有2个重要的内容点之二：

    * 评价绩效

       通过过程质量数据的统计，给作业工序的绩效测定提供精确可靠的依据，引导持续改进走向更好！   

 这一点，很多SMT企业因缺少数据工具支撑，而无法落地。

改善方法：

收效：

       持续改进方案由之前3件/年，26件/年，过程能力1.31è1.76

04
钢 参数建模
 普遍问题

      钢 开刻是SMT产品质量的重要关系源，

      当前大部分SMT公司的钢 开刻均是按照“经验主义”来操作，

      1. 技术可迭代性不足，都在师傅脑子里

      2. 参数设定的精度不够，容易造成过程良率波动。

改善方法

      钢 建模分析：
收效：

       钢 开刻造成的事故下降83%

 05
数字分析对工业应用之价值总结

    通：数据采集-数据分析-数据应用“全链路”打通 真正起到数据服务决策作用。

    算：将复杂的数据分析过程嵌入系统，简单高效输出结论。

    管：通过数据分析手段以及数据模型应用，有效降低成本提升过程能力。