Qualitätsoptimierung in der Elektronikfertigung mit Hilfe von Data Mining Techniken
使用数据挖掘技术优化电子产品生产质量
基本信息
- 批准号:140678520
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:2009
- 资助国家:德国
- 起止时间:2008-12-31 至 2010-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Eine wesentliche Forderung an die Fertigung elektronischer Produkte ist ein hohes Qualitätsniveau (six-sigma Forderung 3,4 DPM). Obwohl sich die Anforderungen an Produkte ständig ändern und komplexe Versorgungsketten mit wechselnden Materialien und Bauteilen bestehen, werden noch immer deterministische und univariate Annahmen über Prozesse, Materialien und Belastungen getroffen. Statistisch verlässliche Aussagen über Wechselwirkungen mit einer Vielzahl von Parametern sind in der Praxis nicht realisierbar, da der Versuchsumfang das ökonomisch sinnvolle Maß deutlich überschreitet. Nominale Variablen können zudem mit klassischen statistischen Ansätzen nur unzureichend modelliert werden. Die Data Mining Methodik verarbeitet Massendaten, die nominal wie metrisch skaliert sein können und analysiert diese multivariat. Haupteinflüsse und Wechselwirkungen zwischen Materialien, Prozessen, geometrischen Abmaßen und den Anforderungen des Kunden können so in der Baugruppenmontage erkannt werden. Die Erfüllung von Qualitäts- und Zuverlässigkeitsanforderungen elektronischer Baugruppen werden durch die Spezifikation von Merkmalen gemessen. Diese Merkmale können mechanischer, optischer und elektrischer Natur sein und nominal oder metrisch erfasst werden. Eines dieser messbaren Merkmale ist der Anteil an Störstellen (Voids) in Lotkontaktstellen, der exemplarisch mittels Data Mining Techniken analysiert wird. Einflüsse auf die Void-Bildung, wieLotpaste (z.B. Legierung, Körnung, Flussmitteltyp, Halogenitgehalt),Leiterplatte (Material) und Layout (Padgeometrien),verwendete Komponenten (z.B. BGA, QFN, passive Bauelemente),Lötverfahren (Konvektion, Dampfphase, einschließlich Prozesseinstellungen)werden multivariat untersucht. Weiterhin sollen Prognoseverfahren hinsichtlich der Dichte, Größe und Verteilung von Voids erarbeitet werden. Mit Hilfe dieser Informationen können Vorhersagemodelle (mittels Finite Elemente Methode) zur Zuverlässigkeit aufgebaut werden, die eine fundierte Bewertung von Einflüssen bei Änderungen in der Versorgungskette, Änderungen an Prozessparametern sowie neuen Layouts ermöglichen.
Eine wesentliche Forderung an die Fertigung elektronischer Produkte ist ein hohes Qualitätsniveau (6-sigma Forderung 3,4 DPM)。 Werden noch immer demistische und univariate Annahmen über Prozesse, Materialien und Belastungen getroffen.德语 überschreitet。 Wechselwirkungen zwischen Materialien、Prozessen、geometrischen Abmaßen 和 Anforderungen des Kunden können 都在 der Baugruppenmontage erkannt werden 中。 Merkmale 机械、光学和电气自然和名义上的机械。线。 (Convektion、Dampfphase、einschließlich Prozesseinstellungen)werden multivariat untersucht。方法)zur Zuverlässigkeit aufgebaut werden,die eine groundierte Bewertung von Einflüssen bei derungen in der Versorgungskette,änderungen an Prozessparametern sowie neuen Layouts ermöglichen。
项目成果
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Professor Dr. Klaus-Jürgen Wolter其他文献
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