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1、新产品质量目标评估如何评定新产品质量？一般而言,我们会从以下几个方面来考虑:指标性能、生产成品率、 使用寿命、退货率。其中指标性能是客户的基本需求，平均使用寿命反映产品的长期可靠工 作的能力，退货率（早期失效了）反映客户对产品的满意程度,生产成品率则和生产成本息息 相关。本文主要考察生产成品率及早期失效率这两个指标，意在对这两个指标进行量化的评估， 以保证这设计阶段控制新产品的质量.1 故障树分析及数学建模面按照故障树的分析方式，生产成品率和早期失效率进行故障树分析DFMEA 原材料工艺平台PFMEA 熟练度 合格率生产成品率工艺设计 制造过程原材料建模建模退货率质量目标产品制造产品设计建模根
2、据以上的故障树分析，我们分别对生产成品率及早期失效率进行建模 影响生产成品率的有3 个因素：工艺设计、制造过程及原材料成品率，将这三个模式看 着串联模型，则P = P P P总 工艺设计 熟练度 原料影响早期失效率的主要有2 个因素:设计缺陷和工艺缺陷,其中设计缺陷和设计原理和原 材料的选型有关，而工艺缺陷则和工艺平台的适用性、工艺的掌握情况、熟练度有关。入总=（入设计*伸入原料大n）栋工艺m表示设计权重系数、n表示原料系数、k表示工艺成熟度系数2 生产成品率2。1 生产成品率中工艺设计建模 使用该方式建模的前提条件是产品的理论设计是稳定可靠的。设产品制造工艺有N个步骤，N个步骤可能引发失效的
3、故障总共有k种，设在第i步骤 引入失效率为P,设在第i步骤引起第j种（j包含于k种失效故障中）故障的概率为P则：在工艺流程中 N 个步骤是独立的，换句话说只要有任何一个步骤中发生故障，则必然 导致产品发生失效。则由工艺设计不当引入的不良率为：片的评估：在 Qualification 阶段，已经有完整的工艺流程的设计及根据工艺流程进行风险预估的PFMEA表，在PFMEA中,针对每一个工艺步骤，我们都有进行详细的严重度、发生率、及探 测度的评估。在这几个系数中,探测度对成品率是没有影响的，对成品率最直接的影响是严 重度和发生率，只有当比较严重失效发生时，产品才会出现不合格，因此，我们需要对PFME
4、A 进行一些筛选以便求出 Pi每一个工艺步骤，对严重度较低、不会引发产品质量问题的模式删除不予计算，对于其 他模式（这些模式之间是独立不相互影响），我们按串联模型进行计算，即当所有的模式都 不发生时，产品视为合格0口表示第i道工序中第j种失效模式的发生率，当然，这种方法是有缺陷的，因为有时候 我们并不能探测到所有的失效模式，所有该值会比实际值会高一些。2.2 熟练度对于手工产业，不同的熟练度的员工的生产成品率是不一样的,因此我们对不同熟练度 阶段进行一个划分,并给出一个经验的系数熟练度阶段样品阶段试量产阶段量产阶段系数小于0.750.75 0.850。 8512。3 原材料合格率不合格的原料一
5、般而言是做不出合格产品的，因此最终成品率应该乘以原材料的合格率, 此处的合格率应该是所有物料的最低合格率。3 早期失效率（退货率）3。1 设计缺陷评估设计之初，DFMEA表是我们进行评估的主要依据，因为此时我们还没有任何的实验数 据，如何根据DFMEA来评估早期失效率呢？汽车行业有一个关于此的经验公式:这里的质量目标指早期失效率的PPM数。引用以上公式，但是,针对公司产品类型的不同,我们需要对公式进行一定的变形，首先 便须确定 score 的取值。由上可知， score 是与发生率相关的，对于不同系列/类型的产品，对于发生率系数的定义是不同的，目前公司定义发生率系数如下：评分109876543
6、21频度1/101/201/501/1001/5001/20001/100001/1000001/10000000其中我的质量目标退货率是以PPM来衡量的，而1PPM=1/1000000，在RPN的三个系数 中SD代表了失效严重程度x探测难易程度，一定程度上说明失效的严重性和是否能探测到失 效原因；而O表示发生率，代表该失效发生的概率，换句话说O表彰了该失效模式对于整个 产品失效的权重，我们需要将该权重转化为PPM的形式，因此定义：频度三发生率评分Fscore=1PPM则有如下评分表:评分10987654321Score20000100005000300070020050710对于DFMEA表
7、,我们应该删除掉发生率极低的项目，因为他们基本上不会导致失效，暂定发生率低于100PPM的项目不参与计算，则可依据公式求得基于DFMEA的一个质量目标。入 =设计3。2 原材料失效率该项依照SR332标准中的方式对产品的失效率进行计算,然后在计算出1年的累积失 效率，可轻易得出原材料建模的质量目标.若根据SR332评估出该产品的失效率为AFIT，而早期失效了指在一年内产品失效的概 率，则：入=8。76大A PPM原料3.3 权重 m、n、k 的评定查询公司近5 年产品的失效分布，有如下规律：A 纯光学平台的产品，失效分布如下：1 用胶不当或胶失效 约占 50 设计问题2 封装方式不当或密封不良
8、 约占 20 设计及工艺问题3 未采取清洁方式或清洁不良 约占 15% 工艺问题4 其他原料问题 约占 15% 原材料问题B 光电混合模块类产品,失效分布如下:1 电学设计导致不良(包括 EMC 防护、绑线、焊接设计、软件设计) 40 设计问题2 光学部分设计不良 15 设计问题3 原材料自然老化或不良 20% 原材料问题4 其他工艺问题 25 工艺问题综上，对于纯光学的无源产品，设计问题约占60,工艺问题占25，原材料问题占15, 因此m取0。6,n取0。15, K取1。52对于光电混合模块产品，设计问题约占55，原材料问题占20%，工艺问题占 25，因此m取0.55, n取0.2, K取1
9、.534 表格输出完成以上计算及整理后,可以以下列方式进行整理输出。产品名称产品分类预估生产成品率预估早期失效率XXX产品无源器件/模块XX%XXPPM5 实例说明下面以公司新产品ICR为例，来评估上述方法是否适用。首先评估早期失效率，ICR产品属于光电混合类模块。其中评分方式 如下,对每一个失效模式进行评分严重度(S)频度数(0)探测度(D)RPNSCOREX621121250424。 26831241667979.898118500178.88621121250424。 26821161250565。 68最终得其失效率为：610PPM，具体计算如下：然后对原材料进行评分，参照SR-332,可得其评分结果为：8.76*510=4473PPM,具体计 算如下：由于该工艺比较复杂且没有类似的相关经验，所以 k 值需取得相对大一些，这样结果才会更加保守，所以在此取m=0。6，n=0.2, k=3最后得早期失效率(退货率)：:(610*0。6+4473*0.2) *3=3782 PPM其次评估生产成品率，由于目前还没有完整的PFMEA的报告，暂时不作评估.
