Моделирование технологических процессов, страница 3

4. Сделать заключение о качестве технологическогопроцесса.8.Пп. 4, 5 выполняются на ЭВМ. Величина допуска на выходной параметр иуровень значимости задаются преподавателем.Содержание отчета1.Название работы и ее цель.2.Формализованное представление многооперационного технологическогопроцесса и математические модели технологических операций/см. формулы (8), (9).3.Результаты измерений электрического параметра я их статистическойобработки, проверки статистической значимости коэффициентов регрессия, корреляции иуравнения регрессии в целом.4.Статистическая модель технологической операции, полученная на основеэкспериментальных данных.5.Формулы и расчеты операционных технологических допусков.6.Результаты оценки качества технологического процесса по показателямточности (1), (2) и вероятности выхода годных.7.Выводы по проведенному анализу технологического процесса.Описание лабораторной установкиВ лабораторных условиях невозможно провести анализ всего технологическогопроцесса изготовления одной партии изделий.- Поэтому исследования в данной работепроводятся для двух одинаковых партии гибридных интегральных микросхем объемом 40штук каждая.

Первая партия соответствует окончанию операций установки и монтажакомпонентов, вторая - окончанию операции технологической тренировки.В обеих партиях микросхемы подобраны так, что электрические параметрыкомпонентов элементов у соответствующих i-х микросхем из каждой партии довыполнения указанных операций технологического процесса имели близкие значения.Тем самым достигается идентичность партий микросхем в исходном состоянии (передвыполнением операций), и если бы технологический процесс не вносил погрешностей, томатематическое ожидание и дисперсия выходного параметра микросхем для двух партийбыли бы одинаковыми. Такой подход дает возможность рассматривать эти партии какодну на разных стадиях технологического процесса.Лабораторная установка включает в себя макет и прибор для измерениявыходного параметра микросхем, в качестве которого рассматривается электрическоесопротивление.Макет состоит из двух плат (А и В) с установленными на них микросхемами.

Наплате А размещена партия микросхем, прошедших операции сборки, а на плате В - партиямикросхем после операции технологической тренировки. На платах микросхемы разбитына четыре группы по десять штук в каждой.Для каждой, платы предусмотрены элементы коммутации (переключатели группмикросхем с. положениями 1—1У и переключателями микросхем внутри групп сположениями 1—10).

Подключение выхода микросхем к измерительному приборупроизводится следующим образом: в каждом из положений 1-1У групповогопереключателя поочередно устанавливаются положения I-10 переключателя микросхем вгруппе. Величина выходного параметра определяется по показанию измерительного14прибора, который подключен к выходным клеммам макета.СТАБИЛЬНОСТЬ И УСТОЙЧИВОСТЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССАОсновные понятия о стабильности и устойчивости технологического процесса иих оценкахТехнологический процесс производства электронной аппаратуры представляетсобой определенную систему взаимодействующих факторов, влияющих на параметрыкачества изделий.В общем случае система факторов не остается неизменной во времени.

Поэтомуанализ технологического процесса только по показателям точности может оказатьсянедостаточным ввиду того, что в нем не учитывается фактор времени. В связи с этимрассматриваются понятия и проводятся исследования устойчивости и стабильноститехнологического процесса.Устойчивостью технологического процесса называют его свойство сохранятьточность параметров качества изделий во времени, а стабильностью - его свойствосохранять постоянным во времени параметры и закон распределения производственныхпогрешностей параметров качества изделий.Стабильность технологического процесса является более общим понятием,поскольку устойчивый технологический процесс в ряде случаев может быть инестабильным.

Процесс нельзя считать стабильным, если незначительность отклоненийпараметров закона распределения погрешностей достигается за счет периодическойподстройки процесса.Оценка стабильности технологического процесса осуществляется выборочнымметодом. При этом используются текущие выборки, извлекаемые по ходу выполнениятехнологического процесса и дающие мгновенные распределения.Мгновенным распределением φt(х) называется распределение значений случайнойвеличины X за такой малый отрезок времени, в течение которого воздействие всехвнешних факторов остается неизменным.

Примером мгновенного распределения являетсяраспределение отдельных параметров интегральных элементов, полученных на общейподложке за один технологический цикл на данной установке.Распределение производственных погрешностей параметров качества одной илинескольких партий изделий, выпущенных за некоторый сравнительно большойпромежуток времени ∆t, представляет собой полное или суммарное распределение.Примером такого распределения может служить распределение параметров элементовинтегральных микросхем, полученных за несколько технологических циклов вотносительно большой календарный период (смену, неделю, месяц и т.д.).Такое представление о распределениях до некоторой степени является условным,поскольку в зависимости от задачи исследования технологического процессарассматриваемому распределению можно придать смысл мгновенного или полного.При нестабильном технологическом процессе полное распределение как почисловым характеристикам, так и по форме закона распределения отличается отмгновенного из-за воздействия, различных факторов, меняющихся во времени ипреобразующих мгновенное распределение..

На практике стабильность технологических процессов оценивается с помощь»контрольных карт или точностных диаграмм.В первом случае оценка носит приближенный характер. Более точноепредставление, о стабильности процесса дает его точностная диаграмма.Строится точностная диаграмма в прямоугольных координатах: ось абсцисс время, ось ординат - значения статистических характеристик мгновенных распределенийпараметра качества Х (среднее, стандартное отклонение, поле рассеяния).

При этом15предполагается, что за рассматриваемый промежуток времени ∆t вид закона мгновенногораспределения не меняется.На оси абсцисс могут также отмечаться номера выборок. От линии изменениясредних значений параметра откладываются вверх и вниз отрезки, равные по величинесреднему квадратическому отклонению, а через концы этих отрезков проводятсясоответствующие линии, область между которыми штрихуется.На рис. 6 представлена точностная диаграмма технологического процесса, длякоторого изменения средних, среднеквадратических отклонений и полей рассеяниямгновенных распределений в интервале времени ∆t=t0-tk соответствуют линейномузакону.Рис.

6. Точностная диаграмм технологическою процесса: a(t) - линия изменениясреднего значения параметра качества; b(t) линия изменения среднего квадратическогоотклонения; φt0(x), φtk(x) мгновенные распределении; a0, ak – центры группированияпогрешностей в мгновенных распределениях; t0, tk - начальное и конечное значенияаргумента;- границы изменения полей рассеяния погрешностейКоличественностабильностьследующими соотношениями:технологическогопроцесса,оцениваетсягде la - диапазон изменения функции смещения средних параметров качества завремя ∆t;lb - диапазон изменения функции смещения среднеквадратических отклоненийпараметра качества за время ∆t;σ0 - среднеквадратическое отклонение параметра качества в начальный моментвремени ∆t.При стабильном технологическом процессе λa = λb = 0.По виду точностной диаграммы и типу закона полного распределения можносудить о состоянии анализируемого процесса и выявить дестабилизирующие факторы ипричины.

Для этого необходимо еще знать теоретическую схему, по которой возникаетрассеяние значений случайной величины X и которая тем самым отображает реальнуюсущность исследуемого технологического процесса.16Теоретическое представление условий возникновения производственныхпогрешностей параметров микроэлектронной аппаратурыНаиболеераспространеннойтеоретическойсхемойвозникновенияпроизводственных погрешностей является схема, согласно которой погрешностьпараметра качества изделия представляется в общем случае суммой значительного числаслучайных и неслучайных частных погрешностей (слагаемых). В зависимости отструктуры суммы и свойств ее слагаемых эта схема имеет множество разновидностей,основными из которых являются следующие.1.Сумма случайных слагаемых, число и характеристики распределениякоторых не зависят от времени и факторов технологического процесса.

Здесь слагаемыевзаимонезависимы или слабо зависимы, среди них нет резко доминирующих, а их числоможет быть сколь угодно большим. Это соответствует выполнению условий центральнойпредельной теоремы и, следовательно, гауссовскому закону распределенияпроизводственных погрешностей параметра качества изделия.Технологический процесс, подчиняющийся данной разновидности схемы, имееттеоретическую точностную диаграмму (рис. 7). Полное распределение параметра качестваизделия φΣ(х) за время от t0 до tk подчиняется закону Гаусса.

Это говорит о высокомкачестве данного технологического процесса.2.Сумма, в которую кроме случайных слагаемых Yi входам одно или группанеслучайных слагаемых, число или значения которых закономерно изменяются вовремени или в зависимости от некоторого другого аргумента t, т.е.(25)где Ct=f(t) - сумма неслучайных слагаемых, соответствующих определенномузначению аргумента t. При этом мгновенные распределения случайной величины Xt длякаждого конкретного значения t будут гауссовскими с параметрами at=a0+Ct, σ0 в силувыполнения условий центральной предельной теоремы, где а0, σ0- значения среднего исреднеквадратического для гауссовского распределения суммы случайных слагаемых уi.Рис. 7.

Точностная диаграмма технологического процесса при гауссовском законеполного распределения погрешностейВ целом же для суммы (25) условия центральной предельной теоремы невыполняются, что приводит к отличию полного распределения случайной величины Xt отгауссовского. Аналитическое выражение полного распределения для данной схемы имеетвид17(26)где |dt/da| модуль производной функции t(a), обратной монотонной функции a(t).Вид закона распределения (26) зависит от вида функции a(t) и влияниянеслучайного слагаемого С(t) в сравнении с группой случайных слагаемых уi в сумме (25).На рис.