如果使用适当的话，DPMO是一个比第一次通过率更有效的品质测量工具。

　　一段时间以来，测量和比较装配过程的品质已经是一个难以捉摸的努力。百万机会缺陷数(DPMO, defects per million opportunities)是顶级的装配工厂所采用的度量标准。它也是允许计算过程中每一步品质成绩的方法的基础，从丝网印刷到波峰焊接和手工插件。这个信息需要用来确认哪些过程步骤和电路板设计要素需要改进。DPMO数据有助于印刷电路装配(PCA)“原始”合格率的计算，即，没有在线补焊发生时所达到的合格率。

　　传统的第一次通过合格率(First-pass Yield)
　　第一次通过合格率(FPY, first-pass yield)已经是评估装配质量的传统准绳。FPY受到三种主要的因素干扰：

1. 原始合格率越差，越可能误导将来的改进。50~90%的FPY可能意味着原始性能非常差，“不错的”90%的成绩不应该得到称赞。
2. 它不提供一个有效的不同产品或竞争对手之间的有效比较，因为它在电路板设计复杂性的影响方面作因素的分解。
3. 它忽视在线检查和补焊，这些都提高FPY数值和增加成本。

　　DPMO方法计算所有出现在装配过程中的缺陷，并以手工和自动检查与测试来确认。通过计数所有缺陷，使得计算相当于FPY的原始合格率成为可能，假设在测试之前没有补焊。原始合格率不是确定基准目的的一个完全满意的标准，因为它本质上随着电路板设计的复杂性而变化，但至少它比FPY更真实地代表过程品质。

　　定义DPMO
　　早在九十年代初开始的DPMO测量方法，没有标准的计算方法，因此结果是不可移动的，不允许不同产品或设施之间的性能比较。例如，DPMO可能唯一的只与在线测试找出的缺陷有联系，忽略那些在装配过程中作为补焊一部分所改正的，以及那些在功能或系统测试所确认的。还有，OFD的总数可能基于元件、引脚或两者一起的数量。当把焊接点列入方程因素时，一些设施包括了通路孔，而其它则只包括引脚或端子的数量。通过少计缺陷和多计OFD，DPMO的值被人为地提高。这是因为DPMO的方程式为：

DPMO = (装配期间产生的缺陷总数 x 10⁶) ÷ (缺陷机会总数)

　　在给定板编号上的OFD数量定义为元件数量与引脚数量的和(表一)¹。这是一个标准，有希望将成为工业规范。对每一个过程步骤的DPMO的分析，可能需要把胶点的数量增加到上述定义的缺陷机会数中。这个只应用于单个过程步骤的DPMO的计算，不是全过程的DPMO。对全过程DPMO，OFD的数量保持等于元件数量加上焊接点数量。

Table 1 Computation of OFDs for a Given Board Part Number Component Number of Parts Number of Leads Number of Defect Opportunities Top SMT 190 2437 2627 Bottom SMT 775 1550 2325 Manual Assembly 7 350 357 Other/Final Manual Assembly 5 - 5 Total 977 4337 5314

　　计算缺陷应该象计算OFD数量一样直接了当。一个缺陷是看作“引脚弯曲”、“开焊”还是“漏焊”，它只是一个缺陷，而不是三个。推荐缺陷计数使用一般常识，例如，跟随表二中的规则。正如OFD计数不应该过度地抬高DPMO性能一样，缺陷计数也不应该低估成绩。

Table 2, Example of Rules for Counting Defects1 Defect Number of Defects Possible Causes All QFP-208 off pad 1 Placement accuracy n leads on QFP-208 off pad n Component vendor, PCB registration, pick-and-place Back ward QFP-208 1 Setup, components in tray one bent lead on QFP (resulting in an open) 1 Component vendor, pick-and-place vision/placement,mishandling n opens on QFP n Damaged component/lead, screen printing n bridges on QFP n Screen printing, reflow n R&Cs lifted after wave n Glue dispensing, curing oven, wave solder, pad vs. termination dimensions n solder balls 1 Wave solder n white stains on PCB 1 Cleaning n trace cuts on PCB n Bare board manufacturer wrong test 1 Fixture, test software

　　对选作最佳性能水平例子的个案研究，从1080块板的样品中找到294个缺陷(表三)。在这个例子中，包含在样品中的板的数量从丝网印刷到在线测试(ICT)都是相同的，因为板是连续地在一条双SMT生产线上装配的。当过程分开时，即低底面、顶面和测试，在每一个这些步骤中处理的板数是经常变化的。

Table 3, Defect Distribution and DPMO by Process Step Defect Origin Number of Defects in Sample Percent of Defects DPMO Board Pritine Yield in % Screen print 120 44 27.9 89.5 Pick & Place 85 29 81.5 92.4 Glue dispensing 2 1 2.4 99.8 Wave 21 7 55.5 98.1 Manual assembly 66 22 5092 94.1 Total 294 100 51.2 76.2

　　按过程步骤分的缺陷
　　有三个步骤来把缺陷归因于它们出自的过程步骤：

1. 列出所有缺陷类型，指出在哪个步骤它们被确认。
2. 用参考标志符来找出每个缺陷出自的位置。许多情况是简单的，但其它的则非常复杂。特别是对于在测试找出的缺陷。虽然这项研究可能艰苦，但它对每一步真正的品质测量是必须的。
3. 把那些与过程无关的缺陷从列表中去掉。没发现缺陷、有缺陷的元件和空板是容易确认的。可能更复杂的项目诸如引脚弯曲，它可能由于元件供应商或装配期间的元件处理。

　　与实际过程源有关的缺陷还不象想像的那么复杂 — 常识与一些经验对复杂的情况都可将过程减少到至多几个小时。对所选择的板和前面所定义的样品的结果在表三中列出。

　　当过程品质处在世界级水平，丝网印刷和元件贴装最可能是缺陷的两个最大原因(图二)。在本文所述的情况中，手工装配不是世界级水平的(最好级别的DPMO应该低于1300，不大于5000)，这解释了它造成总缺陷分布的22%。

　　对除了手工装配以外的所有过程，表三中的DPMO值是世界级的，产生了相当板的复杂性(5314个OFD和每个元件平均4.4个引脚)而言很高的原始合格率。原始合格率(pristine yield)用下列公式计算：

Yield = [1 - (DPMO)/10⁶)]ⁿ
n = 每板的OFD数量

　　表三中的数据证明FPY不是精确的品质测量：有点不讨人好的76.2%的过程合格率歪曲了51 DPMO所显示的高水准品质。对于有接近1000个元件的PCA，28 DPMO的丝印、82 DPMO的元件贴装和 55 的波峰焊接，无疑是两千年的世界级水平。

　　结论
　　过程DPMO分析仍然是比较不同过程与装配线的品质性能的有效工具。对于不板编号的、给定的过程与装配线的DPMO水平变化，有助于比较不同PCA布局的可制造性。这是一个提高为制造着想的设计(DFM, design for manufacturing)过程的无价的参考资料。坚实的过程DPMO数据是在设计阶段预测新的PCA的合格率所必须的。它可影响生产发放前布局与元件选择，提供估算的生产成本，它影响新产品的销售价格和市场竞争性。

References
1. "Best in Class Process Quality Bench-marks," report DPMO 2000, CEERIS International Inc.

Charles-Henri Mangin, is president of CEERIS International Inc., P.O. Box 939, Old Lyme, CT 06371-0939; (860) 434-8740; Fax: (860) 434-8742; E-mail: ceeris@aol.com; Web site: www.ceeris.com.