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生產設備的Sigma或 Cpk等級非常重要，但其背后的理論很易會引起混淆。統計工藝控制 (SPC)工具可以算出答案，但是假如設備一直達不到制造商聲稱的性能，那又如何？一些設備供應商甚至對于機器什么時候能達到最理想的重復精度6-Sigma的意見也不一致，當中的不穩定性主要來自如何詮釋數據及如何運用適當的變數上限和下限。其實關鍵在于工藝的標準偏差，幸運地，這是大家都同意的一點。

　　精度越高，可重復性越大
　　工業工藝一直要求達到最高的可重復性，以便在質量合格的前提下提高良品率。以電子表面貼裝裝配為例，隨著0201無源元件和CSP等精密封裝進入主流生產，裝配工藝必須在更高精度的情況下提供可重復性。由于生產的成功有賴于各方面的平衡，這將牽涉到越來越多人員參與，包括產品設計師、機器買主、質量主管和精益求精的工藝工程師等。

　　本文將破解深藏于機器的規格表內、好象很簡單卻又難以理解的公式的奧秘。您或許都看過這個公式：
　　重復精度 = 6-Sigma @ ± 25 mm
　　表示機器具有極高的重復概率 (6-sigma)，每次重復都處于標稱值 ±25 mm以內的理想位置。

　　很多的分析 -- 其中包括Motorola 6 Sigma質量計劃 -- 使到6-Sigma成為整個制造行業公認在可重復性方面的黃金標準 (Gold Standard)。任何設備或工藝如有能力達到6-Sigma肯定是無可責難的。不過這并不正確：許多人都不明白如何根據設備的性能正確計算Sigma值，而最大容差極限的選擇也非常重要。事實上，只要這些極限的設定夠大，幾乎所有機器和工藝都能達到6-Sigma。

　　這是一個重要的課題，對它的了解可以助您在評估設備投資時，舉例說，對不同設備制造商的聲稱進行有意義的比較。您也可迅速和充滿信心地建立生產線和個別機器、解決及處理生產問題，并保證在新興的芯片級裝配時代中不斷求進。您將可看清楚機器或工藝在車間工作的能力，以及在分析通過SPC工具 (如QC-CALC) 收集的數據時運用額外知識，以便定期評估設備和工藝的性能。

　　所以，本文的目的是針對有關課題提供基礎的認識，使到各界讀者都夠在企業的不同層面作出更明智的抉擇。