SPI 導入評估｜用 pFMEA 算出錫膏體積是最高風險項

SPI 導入評估：用 pFMEA 算出「錫膏體積」是最高風險項

要不要上 SPI，多數時候是用感覺決定的。這份評估換一個做法：先跑 pFMEA 把印刷環節的失效模式逐項打分，算出 RPN，再讓數字決定該先解決哪一項；接著實機實測，確認設備的 Cycle Time 與重複性撐不撐得住產線。

一、現況：品質靠 FAI 撐著

錫膏印刷要看三件事——錫膏體積是否正確、印刷位置是否偏移、是否有異物污染。規格都訂好了，但實際執行是：主要依賴 FAI（首件檢驗）確認品質，製程中只做抽樣檢查。

難處在錫膏的物性。它是非固態物質，搬運與測量過程中極易變形，本來就難量；現有檢測方法的準確性不足，拿不到精確結果。於是品質與良率的保障過度集中在 FAI 上，缺乏即時且全面的監控——首件過了，中間那幾千片沒人知道。

同時 Pin count 還在往上走：800K → 1KK。點數變多，抽樣涵蓋的比例就更低，靠人看的極限愈來愈明顯。

二、pFMEA：RPN 把優先順序算出來

依製程失效模式與效應分析，對三個風險項各打嚴重度（S）、發生頻率（O）、偵測度（D），相乘得到風險優先數（RPN）：

三項的偵測度都偏高（6～8），意思是現行方法很難即時抓到——這正是 RPN 被推高的主因，也是 SPI 要解決的東西。錫膏體積以 448 排第一，優先處理。

三、實機驗證：Cycle Time 與重複性

評估不能只看型錄。實測條件：設備 CKD VP5200，配備 5 µm／2.5 µm 鏡頭，測試比例 1:10，共檢測 34,243 個焊盤（pads）。

重複性這項要特別看。標準差極低代表設備重複檢測同一物體時能給出高度一致的結果——量測系統自己不能是變異來源，否則後面的判定全部沒有意義。效率與穩定性兩項都過，才建議導入。

四、投資回收怎麼估

SPI 的效益不是「抓到幾片不良」，而是良率。估法很單純，三個數字就夠：

1. 先抓年產值（年產量 × 單位產值）
2. 設定良率提升幅度的情境，例如 +0.5% 與 +1%，各自乘上年產值得到年節省金額
3. 設備總投資 ÷ 年節省金額 = 回收年數

實務上良率每提升 0.5%，回收年數大約就對折。這個算法的好處是把討論從「設備很貴」拉回到「不裝的話每年漏掉多少」——後者才是真正在流失的成本。實際數字依各廠產量與產品單價而異，可依此架構代入試算。

五、結論與後續

• 錫膏體積異常是 RPN 最高的風險項，須優先處理
• 大量生產下檢測週期須嚴格控制在 150 秒以內
• SPI 從源頭減少缺陷產生，而非事後挑揀
• 後續導入高規格工業電腦以支撐資料量，朝 100% 全檢 推進，持續降低人工依賴