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从数学角度来看,GR&R就是指实际测量的偏移度。测试工程师必须尽可能减少设备的GR&R值,过高的GR&R值表明测试设备或方法的不稳定性。 如同GR&R名字所示,这一指标包含两个方面:可重复性和可复制性。可重复性指的是相同测试设备在同一个操作员操作下反复得到一致的测试结果的能力。可复制性是说同一个测试系统在不同操作员反复操作下得到一致的测试结果的能力。
当然,在现实世界里,没有任何测试设备可以反复获得完全一致的测试结果,通常会受到5个因素的影响: 所有这些因素都会影响到每次测试的结果,测试结果的精确度只有在确保以上5个因素的影响控制到最小程度的情况下才能保证。 有很多计算GR&R的方法,下面将介绍其中的一种,这个方法是由AutomotiveIdustryActionGroup(AIAG)推荐的。首先计算由测试设备和人员造成的偏移,然后由这些参数计算最终GR&R值。
EquipmentVariation GR&R的计算则是由上述两个参数综合得来。 必须指出的是测试的偏移不仅仅是由上述两者造成的,同时还受PartVariation(PV)的影响。PV表示测试目标不同所造成的测试偏差,通常通过测试不同目标得到的数据计算而来。 现在让我们来计算总偏差:TotalVariation(TV),它包含了由R&R和PV所构成的影响。 TV=sqrt((R&R)**+PV**) 在一个GR&R报表中,最终的结果往往表示成:%EV,%AV,%R&R,和%PV。他们分别表示EV,AV,R&R和PV相对TV的百分比。因此
%EV=(EV/TV)x100% %R&R如果大于10%,则此测试设备和流程是良好的;%R&R在10%和30%之间表示可以接受;如果大于30%则需要工程人员对此设备和流程进行改良。
很多测试工程师都会发现测试的结果往往都不能预见,即使是用最先进的ATE也不能保证测试结果的正确性。很多情况下,必须对产品重新测试(retest),浪费了大量时间。 电气测试可信度简而言之就是衡量一个测试设备提供给使用者测试结果正确性的指标。一个电气测试可信度很高的测试设备无需作重复的retest,从而节省大量宝贵的测试时间。 如果把第一次测试下来的失效器件(rejects)重测,其中有些可能会通过测试,原因在于原始的错误可能由测试设备造成的,而非器件本身。这样的失效被称为“非正常失效”(invalid),测试可信度可以通过衡量这些“非正常失效”的数量来计算。 非正常失效产生有很多原因:
很多公司试图解决这个问题,毕竟其他的问题可以在产品测试正式release之前解决:
由此可见,电气测试可信度很大程度上依赖于电气接触可靠性。具体的说,就是电气测试中各部件正确良好接触的几率。90%的电气测试可信度就表示平均100个被测器件中有90个获得良好接触而其他10个则遇到了电气接触问题。 假设初测成品率为Y1,那么这批产品真正的成品率为Y=Y1/C,其中C为该系统电气测试可靠度。 如果这批产品重测成品数量为R2,R2=Q(1-Y1),其中Q为产品总数。 重测成品率为YY,YY=Rinvalid/R2而重测后增加的成品率Y2=(Rinvalid/R2)xC. 通过计算可得:C=1-[Y2(1-Y1)/Y1]
C:测试系统测试可信度
有人观察过RFIC测试的结果得出如下结论: 当然以上数据不一定适合所有公司和所有产品,公司的测试经理应该通过计算得适合自己产品的测试原则,这是对测试专业人员提出的挑战。
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