那天 CPK 報告出來，全場沉默了三秒
還記得好幾年前，我們機台突然冒出一批良率異常的貨。那時候，日報表上製程參數看起來都綠油油一片，機台工程師拍胸脯保證「參數沒動」，品管也說「抽樣檢測都 OK」。但奇怪的是，wafer 到後段測試就是狂掉良率。良率從原本的 98.5% 一路跌到 96.2%。老闆一看報告，臉都綠了，會議室裡氣氛超凝重，大家你看我我看你，沒人知道問題到底出在哪。
問題出在哪？就是那個「看不到」的漂移
說實話，很多時候我們看機台參數，都只看「點」的數據，例如現在溫度是不是 200 度C、壓力是不是 100 托。但製程參數其實是一個「連續」的變化。光看點的數據，很難發現參數其實已經慢慢「漂」走了，就像溫水煮青蛙一樣。這種「製程漂移」初期很難察覺，但累積久了，就會從良率上狠狠地給你一記重擊。這時候，單純靠參數上下限去抓，根本抓不到，因為它還在控制範圍內。
那要怎麼辦？這時候 SPC（Statistical Process Control，統計製程管制）就派上用場了。它不是只看單一數據有沒有超標，而是透過統計圖表，幫我們監控製程參數的「趨勢」，讓我們能提早發現那些隱形的問題。
實際上怎麼做？看趨勢，不要只看點
當時我們就是用 SPC 的管制圖（control chart）去抓問題。
- 收集足夠的數據： 我們把過去一個月的製程參數數據全部撈出來，不是只有良率異常那天。
- 繪製管制圖： 把這些數據點繪製在管制圖上。管制圖通常會有中心線 (CL)、上管制界線 (UCL) 和下管制界線 (LCL)。
- 判斷異常趨勢： 正常的製程，數據點應該會隨機分佈在中心線上下。但如果出現以下幾種情況，就代表可能有製程漂移：
* 連續 6 點呈現單調上升或下降的趨勢。
* 連續 14 點交替上升或下降。
那次，我們發現某個關鍵蝕刻參數，在管制圖上呈現「連續 8 點都在中心線之上」的趨勢。雖然每一點都還在 UCL 和 LCL 之間，Cpk 值也還有 1.08，看起來不嚴重，但這趨勢就很明顯了。換句話說，雖然參數「沒超標」，但它已經默默地往上限靠攏了，這時候 DPMO 已經從 2000 飆到 6210 了。
最常見的坑：太相信「沒超標」
我跟你說，最常踩的坑，就是太相信「參數沒超標」這句話。很多時候，機台參數確實還在管制範圍內，工程師也覺得「沒事」。但製程漂移就是像溫水煮青蛙，當你發現它超標的時候，通常都已經出大事了。
我記得有一次，一個新來的菜鳥工程師，看到 SPC 圖上有連續 7 點都偏低的趨勢，但他覺得「又沒超下限」，就沒理會。結果幾天後，那批貨的電性表現整個跑掉，良率直接掉到 90% 以下。老闆氣到直接把管制圖丟到他臉上說：「你沒看到趨勢嗎？」所以說，會看趨勢比只看單點數據重要太多了。
今天能做的一件事
回去看一下你們的管制圖，有沒有出現連續七點在同一側的趨勢！