通过了解测试精度的基础知识，提高良率并降低风险

提高良率与降低风险的关键：深入理解测试精度

77% 的公司认为，更严格的容限、更复杂的制造工艺和更苛刻的客户要求使得产品更难达到预期质量。产品测试不准确会带来巨大的风险。无论您的产品是微型芯片还是大型卫星，测试精度和可重复性都是决定技术和业务成功的关键。通过测试，您可以确保产品符合质量标准。准确的测试测量结果可以最大限度地降低风险并提高业务回报。您采取了何种测试策略，决定了您应该选择哪种测量方法。测试策略包括三个方面：

• 测试系统的设计
• 测试系统的性能（精度和可重复性）
• 测试系统的操作

风险可能导致您丧失市场机遇，需要召回产品，声誉受损以及收益亏损。稳健的测试策略是降低风险的最有力工具之一。测试设备提供的准确结果可帮助您确保自身产品达到预期技术指标和良率目标。校准是保障测试设备精度和可重复性的关键。然而，有 92% 的公司因为测试设备没有得到适当校准而遭遇产品召回、拒收、退货增加或良率下跌。

第1章 - 推动测试精度提升的新时代

裕量叠加给实现这种测试精度带来了很大麻烦。77%的公司认为，更严格的容限使得产品更难达到预期质量。

第2章 - 测试风险的基础知识

与测试的四种可能结果一样，标准组织也对风险进行了定义。超出容限、漂移和测量不确定度（MU）等因素会影响这些结果。

第3章 - 计算测试风险

计量学指南联合委员会用联合概率密度函数方程定义风险。通过降低测量不确定度（MU）或使用保护边带，可以降低风险。

结论 - 转到结论，了解公司受测试设备精度的影响，在利润和产品质量方面所面临的挑战。

第1章 - 推动测试精度提升的新时代

产品质量挑战

为了更好地了解市场变化，Dimensional Research 对全球的电子制造商进行了一次调查。调查发现，制造商的目标仍然是希望其产品更小、更快、更便宜，同时仍具有出色的可重复和可预测性。然而，62% 的公司认为，维持产品质量的最大挑战是更严格的容限、更复杂的制造工艺和更苛刻的客户要求。您的测试策略是决定产品质量的关键。测试系统策略有三个方面至关重要。 77% 的受访公司表示他们越来越难以达到预期的产品质量。其他调查结果如下：

• 测试系统的设计：80% 的公司认为，测试系统设计的三个最关键方面是客户要求、测试极限设置和容限叠加。
• 测试系统的性能：94% 的公司认为，测试设备的精度、可靠性和可重复性是决定其性能的最关键要素。
• 测试系统的操作：近一半的公司认为，环境因素对优化测试设备操作最重要。众所周知，环境因素会导致仪器发生漂移。

测试设备的精度决定了产品质量和利润水平。

第2章 - 测试风险的基础知识

定义的测试误差

误差的定义简单地说就是真实值减去测量值的结果。以天平上面的砝码为例。砝码就是被测器件（DUT），它表示真实值，而天平上显示的数值表示测量值。测量不确定度指的是统计学上的误差极限。世上没有完美的测量，所有的测量都有误差。设置误差的极限：

计算测量值加或减（±）测量不确定度（MU）的结果。

在最终质量检查时，被测器件会接受测试，确保符合设计规范。有些被测器件合格，而有些不合格。但是，由于存在测量不确定度（MU），很可能将有缺陷的产品判定为合格（虚假合格），良好的产品判定为不合格（虚假不合格）。这些虚假合格和虚假不合格都会影响风险、成本和进度。

测试的4 种结果

虚假合格、虚假不合格、真实合格、真实不合格图 2 中的矩阵显示了被测器件可能接受的测试，以及所获得的测量值与真实值对比的实际结果。它显示了四种可能的测试结果：真实合格、真实不合格、虚假不合格和虚假合格。

定量分析虚假合格对于降低风险至关重要。当不合格的被测器件通过测试时，会导致产品召回、保修和责任成本增加，并且还可能损害公司的声誉。将虚假合格的（即超出规范的）被测器件交给客户，会破坏供应链的生态系统。检测到测试误差时，公司必须迅速解决这个质量问题。为了解决测试误差，公司可以制造更多的被测器件或购买性能更好的测试设备。将虚假合格的产品交给客户，会给公司带来最大的风险。

量化分析虚假不合格，对降低成本至关重要。当一个合格的产品未通过测试时，要么废弃，要么返工重新制造，因而使得制造成本增加。在制造业中，虚假不合格通常被称为未发现故障（NFF）。因其对成本的影响，制造业一直在努力降低该关键指标。当组件价格低而维修的人工成本超过单件产品成本时，产品会被废弃。当人工和组件成本低于单件产品成本时，产品通常会返工。

风险定义

计量学指南联合委员会（JCGM）是由七个国际组织组成的小组，它提供了风险定义。全球生产者的风险指的是“基于未来测量结果而将合格产品判定为不合格的概率。”全球消费者的风险则相反：“基于未来测量结果而将不合格产品判定为合格的概率。”

图 3 用简化的二维视图显示了四种结果 — 虚假不合格、虚假合格、真实合格和真实不合格。x 轴表示真实值，指代被测器件。我们在前面用天平上的砝码为例进行了说明。y 轴表示测量值，我们用前面例子中天平上的输出数值来指示。测量值就是测试的输出结果。量化确定虚假合格和虚假不合格的红色区域，可以降低测试风险和成本。

风险量化

JCGM 的联合概率密度函数对风险做出了定义JCGM 106:2012 在第 9.5 节“全局风险计算”中定义了计算全局风险的数学公式。如下式所示，使用联合概率密度函数，可以计算出出现四种可能结果的概率。 JCGM 的联合概率密度函数用于定义风险联合概率密度函数包括器件总体变化和测试过程不确定度。器件总体变化呈钟形曲线下的正态分布，测试极限通常设置为 95% 置信度。合格的器件代表良率。测试过程的不确定度是整个测试系统的测量不确定度（MU）。由于多个测量不确定度（MU）合并成总体不确定度，JCGM 的公式可以表示一个从简单到复杂的测试系统。图 5 显示了三维的联合概率密度函数。钟形曲线表示器件总体变化良率和测试过程不确定度的正态分布。散点图中，最高数据密度显示为黄色，最低为紫色。

超差风险

漂移影响测量精度

所有电子仪器都会发生漂移。此外，所有测试设备制造商都在其产品技术资料中给出了推荐的校准间隔。校准间隔通常规定为每年一次。冲击漂移、振荡、温度、湿度、电流和电压等环境因素都会影响校准频次。当仪器超出规定的容限范围时，称为超差（OOT）。从超差（OOT）测试设备获得的测量结果可能是不准确的。

两项测试（包括先前执行的测试）得到的测试结果（合格和不合格）现在都是可疑的。为分析 OOT 是否会损害测试的有效性，您必须知道仪器在哪里发生超差，以及超差的程度有多大。您需要在收货时和校准后的设备性能数据，以执行这一必不可少但十分耗时的分析。根据这些信息，您能够采取纠正措施，例如重新测试或召回产品。

必须执行校准，以确保测试结果的准确性。超差（OOT）测试设备会影响风险。若使用超差（OOT）测试设备，您的测试过程将会失去控制，而且得到的测试结果可能并不正确。

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