Sigma与机器性能有什么关系？

生产设备的Sigma或 Cpk等级非常重要，但其背后的理论很易会引起混淆。统计工艺控制 (SPC)工具可以算出答案，但是假如设备一直达不到制造商声称的性能，那又如何？一些设备供应商甚至对于机器什么时候能达到最理想的重复精度6-Sigma的意见也不一致，当中的不稳定性主要来自如何诠释数据及如何运用适当的变数上限和下限。其实关键在于工艺的标准偏差，幸运地，这是大家都同意的一点。

精度越高，可重复性越大
工业工艺一直要求达到最高的可重复性，以便在质量合格的前提下提高良品率。以电子表面贴装装配为例，随着0201无源元件和CSP等精密封装进入主流生产，装配工艺必须在更高精度的情况下提供可重复性。由于生产的成功有赖于各方面的平衡，这将牵涉到越来越多人员参与，包括产品设计师、机器买主、质量主管和精益求精的工艺工程师等。

本文将破解深藏于机器的规格表内、好象很简单却又难以理解的公式的奥秘。您或许都看过这个公式：
重复精度 = 6-Sigma @ ± 25 mm
表示机器具有极高的重复概率 (6-sigma)，每次重复都处于标称值 ±25 mm以内的理想位置。

很多的分析 -- 其中包括Motorola 6 Sigma质量计划 -- 使到6-Sigma成为整个制造行业公认在可重复性方面的黄金标准 (Gold Standard)。任何设备或工艺如有能力达到6-Sigma肯定是无可责难的。不过这并不正确：许多人都不明白如何根据设备的性能正确计算Sigma值，而最大容差极限的选择也非常重要。事实上，只要这些极限的设定够大，几乎所有机器和工艺都能达到6-Sigma。

这是一个重要的课题，对它的了解可以助您在评估设备投资时，举例说，对不同设备制造商的声称进行有意义的比较。您也可迅速和充满信心地建立生产线和个别机器、解决及处理生产问题，并保证在新兴的芯片级装配时代中不断求进。您将可看清楚机器或工艺在车间工作的能力，以及在分析通过SPC工具 (如QC-CALC) 收集的数据时运用额外知识，以便定期评估设备和工艺的性能。

所以，本文的目的是针对有关课题提供基础的认识，使到各界读者都够在企业的不同层面作出更明智的抉择。

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