利用大數(shù)據(jù)現(xiàn)已成為重要的質(zhì)量控制實踐。1 TB 內(nèi)存相對便宜，因此制造商能夠收集更多有關其流程的可操作信息。目前有一些大數(shù)據(jù)挖掘程序已在使用，還有一些更強大的程序即將問世，它們可以發(fā)現(xiàn)關鍵趨勢，預測何時可能會發(fā)生質(zhì)量問題。Wade 表示：“Qorvo 多年來一直在晶圓廠使用這些類型的人工智能(AI)工具，以便及早發(fā)現(xiàn)潛在問題。通過使用 AI 類型的機器人來實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)問題，盡可能減少由此造成的麻煩。通過掃描這類大數(shù)據(jù)，我們可以及早發(fā)現(xiàn)關鍵問題或異常，避免問題變得更嚴重。這樣，我們就可以更好地防止出現(xiàn)問題，減少被動解決問題的幾率。”

測試少量產(chǎn)品可以發(fā)現(xiàn)偶發(fā)性問題，測試大批量產(chǎn)品則能夠發(fā)現(xiàn)重復性和/或每百萬單位缺陷率(DPM)較低的問題。更大批量的樣本可以提供更準確的檢測結(jié)果，以及可行度更高的結(jié)果。為此，我們每年在 Qorvo 可靠性實驗室中通過烤箱和測試室營造的惡劣條件下，測試數(shù)百萬個產(chǎn)品。我們將發(fā)現(xiàn)的故障送交故障分析實驗室進行分析，以找出導致故障的物理缺陷。之后，質(zhì)量團隊會解決問題，找到導致缺陷的根本原因，并采取糾正和預防措施，確保該故障不會再次出現(xiàn)。

這項質(zhì)量控制趨勢與異常檢測相關，是通過查看產(chǎn)品之間的差異，并通過差異獲取信息。“如果你偶然發(fā)現(xiàn)一個產(chǎn)品的指標與標稱值相差甚遠，這就是個異常產(chǎn)品。在整個生產(chǎn)流程中，有多個地方可能出現(xiàn)這種問題。將異常產(chǎn)品挑出來，并評估導致異常的源頭，是非常值得的。”

這項質(zhì)量控制趨勢與異常檢測相關，是通過查看產(chǎn)品之間的差異，并通過差異獲取信息。“如果你偶然發(fā)現(xiàn)一個產(chǎn)品的指標與標稱值相差甚遠，這就是個異常產(chǎn)品。在整個生產(chǎn)流程中，有多個地方可能出現(xiàn)這種問題。將異常產(chǎn)品挑出來，并評估導致異常的源頭，是非常值得的。”

理想情況自然是客戶始終收到?jīng)]有問題的產(chǎn)品。要確保這一點，需要收集過去的問題，確認并防止關鍵問題重復發(fā)生。Wade 表示：“Qorvo 不懈努力，致力于實現(xiàn)我們所說的‘干凈量產(chǎn)’。如果有問題阻礙實現(xiàn)干凈量產(chǎn)，我們會安排問題解決團隊予以解決。在進行量產(chǎn)之前，我們會認真核驗清單，確保遵循所有最佳實踐規(guī)程進行。”

我們要遵循的另一種實踐方法并不是行業(yè)質(zhì)量控制趨勢，而是一種通常做法——只需傾聽客戶的意見。客戶自己也有必須解決的問題，在解決問題的過程中，他們也許能夠找出最佳做法。通過傾聽客戶的意見，Qorvo 可采用憑借自身可能無法發(fā)現(xiàn)的最佳實踐，進一步提高產(chǎn)品質(zhì)量。“如果回顧一下我們跟蹤的某個關鍵指標——百萬出貨量的評論量或退貨量——就會發(fā)現(xiàn)該數(shù)字大幅下降，從百萬之一級下降到十億分之一級。”很顯然，堅持并及早采用這些質(zhì)量控制方法帶來了回報。

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