飞思卡尔半导体公司
统计过程控制
摩托罗拉半导体产品部是不断
寻求新的方法来提高产品质量。最初的设计
改善是指可以被用于产生一个方法
卓越的产品。以即将离任的产品同样重要
质量是生产的产品，始终能力
符合规范。工艺变化是基本
半导体制造的敌人，因为它会导致
产品的可变性。用在摩托罗拉的产品的所有阶段
制造业，统计过程控制（ SPC ）
替换为可预见性的变化。传统philos-
ophy在半导体行业一直坚持
数据表规范。采用SPC方法保证
该产品将满足特定工艺要求
在整个生产周期。重点是
缺陷预防，而不是检测。通过SPC可预测性
方法要求制造文化集中
不断的和永久的改善。通常这些
改善不能与国家的最先进的买了分析装备
换货或自动化工厂。以质量为中心的设计，工艺
和材料的选择，再加上制造可预测
能力，摩托罗拉生产世界一流的产品。
SPC生产的直接影响是可预测
通过流程控制的能力。产品中心，
在产品规格收益分布以及
摩托罗拉与减少废品，提高产量和降低成本。
直接受益于摩托罗拉的客户提供了更好的
来料质量水平，较少的检查时间和船舶用于─
股票的能力。电路的性能通常取决于
成分变异的累积效应。紧紧
控制组件的分布给客户更大
电路的可预测性。许多客户也转换为
刚刚在实时（JIT）交付计划。这些程序需要
改善循环时间和产量预测函数实现
只能通过SPC技术。从得到的利益
SPC可以帮助制造商满足客户的的期望
更高的质量和更低的成本生产的系统蒸发散。
最终，摩托罗拉将对所有六西格玛能力
产品。这意味着参数分布会
在与产品的规格限制中心
正负六西格玛大约平均分配。六
西格玛能力，在图1中以图形方式示出，详细说明了
受益于产量和出厂质量水平方面。这
一个比较集中的分布与1.5西格玛最差
案例分布转变。
新产品的开发，在摩托罗拉需要更多的
强大的设计功能，使他们较不敏感
轻微的变化处理。这些特点使
实施SPC的要容易得多。
一个完整的承诺， SPC整个存在
摩托罗拉。所有的管理人员，工程师，生产经营，
主管人员和维修人员已收到
对SPC技术的多个培训班。制造
图灵已经确定了22晶圆加工和装配8
步骤考虑到半导体加工临界
产品。过程中， SPC控制方法，有
示显著改善是在扩散， photoli-
thography和金属领域。
-6
σ
-5
σ
-4
σ
-3
σ
-2
σ
-1
σ
0
1
σ
2
σ
3
σ
4
σ
5
σ
6
σ
标准偏离均值
At
±
4
σ
63 ppm的缺陷
99.9937 ％收益率
At
±
3
σ
2700 ppm的缺陷
99.73 ％收益率
配送中心
配送移
±
1.5
66810 ppm的缺陷
93.32 ％收益率
6210 ppm的缺陷
99.379 ％收益率
233 ppm的缺陷
99.9767 ％收益率
3.4 ppm的缺陷
99.99966 ％收益率
At
±
5
σ
0.57 ppm的缺陷
99.999943 ％收益率
At
±
6
σ
0.002 ppm的缺陷
99.9999998 ％收益率
飞思卡尔半导体公司...
图1. AOQL和产量从正常
产品分布的6
σ
能力
为了更好地理解SPC的原则，简要说明
已提供。这包括过程能力， imple-
心理状态和使用。
过程能力
SPC的目的之一是要确保一个过程是
有能力的。
处理能力是一个过程，以测量
始终如一地生产产品，规范的要求。
的处理能力研究的目的是分离的
固有
随机变异
从
转让
的原因。
一旦完成，采取步骤来识别和
消除最显著归属的原因。随机
可变性通常是存在于系统中，并且不
波动。有时，这些被认为是基本的限制
随着机械，材料，人员相关技能或
制造方法。可分配的原因不一致
涉及到时间的变化量，性能或可靠性。
传统上，可分配的原因似乎是随机的，由于
缺乏仔细研究和分析的。图2示出了
在可预测的影响，即分配的原因可能有。
图3示出了过程控制和之间的差
过程能力。
过程能力研究包括采取定期
样品在受控条件下的处理。该
这些样品的性能特性绘制
与时间。随着时间的推移，可分配的原因可识别
并设计了。该过程的详细记录是
键以准确的诊断和成功去除的
可分配的原因。有时，转让原因会
仍不清楚，需要长时间的实验。
该测量过程变差的控制元件和
功能分别为Cp和Cpk 。 Cp是在
规格宽度的过程宽度划分或CP =
（规格宽度） / 6σ 。 CPK是的绝对值
最接近标准值的平均值，减去平均值，
一半的过程中宽度或划分的Cpk = |接近的
规格 - X / 3
σ
.
摩托罗拉传感器设备数据
www.motorola.com/semiconductors
欲了解更多有关该产品，
转到： www.freescale.com
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