Количественный показатель качества
Когда мы имеем дело с разработкой или любым процессом, есть четыре категории показателей, применимых к продукту:
- Количественные показатели: и продукт, и процесс можно измерить физическими данными, используя техники SPC и TQM. (Прогнозирующий процесс разработки)
- Количественный показатель качества (FOM): и продукт, и процесс рассчитываются линейными уравнениями, разработанными экспертными мнениями (Процесс экспертного мнения)
- Мнение: мнение, даже от эксперта, применяется после или параллельно с разработкой (Процесс инспектирования производства)
- Нет мнений: отсутствие попыток инспектировать или улучшить разработку/процесс во время этапов спецификации, разбивки на разделы и разработки (Процесс «За стеной»).
Критическим параметром для расчета выхода продукции с первого предъявления (FPY) является количественный показатель качества – показатель сложности. Это параметр без измерений, как я называю псевдо-независимая переменная – он заменяет некоторое количество важных независимых переменных, которые очень сложно рассчитать индивидуально. Эта переменная выдумана, но она вытекает из нескольких псевдо-независимых переменных, которые необходимы для современной инженерии, таких как безразмерный комплекс (который будет обсуждаться в следующих статьях к концу года). Примером, который вы может быть помните, является критерий Рейнольдса (сила инерции разделенная на силу вязкого сопротивления), используемая в расчете жидкостного потока. Число Рейнольдса было впервые количественно описано Рейнольдсом в 1883 году. Рейнольдс обнаружил, что скорость жидкости (l/t), плотность жидкости (m/l), вязкость жидкости (ml/t) и диаметр трубы (l) определяют природу потока в трубе. Четыре переменные объединены в единый безразмерный параметр. Фактически существуют 154 безразмерных параметра, используемых в инженерии и около 304 переменных, чье соотношение формирует безразмерные числа. Многие из вас помнят или работали с некоторыми из них: число Маха, Стэнтон, Грасгофф, Эйлер, Прандтль или Кнудсен. В этой большой работе не было никаких причин, почему бы мне не создать Показатель сложности для представления всех критических переменных в производстве печатных плат. Когда речь идет о способности к производству, всегда предпочтительно иметь количественные показатели. Но если их нет, тогда экспертные мнения лучше, чем ничего. Проблема с мнениями в том, что их трудно защищать и объяснять, и когда они используются в связи с способностью к производству и много раз, у каждого эксперта они различны. Попытки решить эту проблему с помощью включения в команду разработчиков опытных производственных инженеров приносили определённую пользу, но есть проблема в том, что чтобы стать опытным производственным инженером необходимы многие годы образования и опыта и они очень необходимы на производственных площадях. Команды разработчиков могут быть сформированы из выпускников колледжа! У них просто нет достаточного опыта производственного инженера.
Именно поэтому процесс показателей качества (FOM) так популярен. Совсем маленькая работа экспертов создает процесс расчета, который может быть понят и использован любым. С помощью FOM только что вышедший из колледжа молодой специалист в производственной инженерии может играть роль значительно более опытного производственного инженера. Количественные показатели также устанавливают общий язык, который соединяет производство и разработку. «Показатели способности к производству» формируют базис, который позволяет команде создать в результате качественный, конкурентный по затратам продукт. Этот подход будет использоваться для создания разработки для производства и монтажа (DFM/A) в моей следующей статье.
Стратегия применения этих измерений показана на Рис.1. Процесс анализа уникален для каждого человека или компании, но определенные условия должны быть выполнены и учтены, если продукт планирует быть успешным. Если расчеты совпадают с требованиями к производству, тогда выбирайте этот подход, если нет, тогда оцените другие возможности и повторите процесс.