电子制造里总说的良率，到底怎么算、怎么提，新手也能看懂的关键问题都在这？

先跟大家掰扯清楚，咱们电子制造圈天天挂在嘴边的 “良率”，到底是个啥？其实简单说，就是一批产品里 “合格能用的” 占总生产数量的比例，比如做 100 个芯片，90 个能正常工作，那良率就是 90%。但别觉得这数看着简单，背后藏着好多影响因素，从原材料到生产设备，哪步出问题都可能拉低良率，所以搞懂良率相关的问题，对咱们做生产、控成本太重要了。

一、基础概念篇：先把 “良率” 的底摸透

啥是电子制造里的 “最终良率”？跟 “过程良率” 有啥不一样？

最终良率就是整个生产流程走完，最后拿到手的合格产品数量，除以最开始投入的总生产数量，比如从投料到封装测试完，总共投了 2000 片晶圆，最后合格的芯片是 1800 颗，那最终良率就是 1800÷2000=90%。而过程良率更细，是生产中每个环节的合格比例，比如晶圆光刻环节，投了 2000 片，合格 1980 片，那这个环节的过程良率就是 1980÷2000=99%，每个环节的过程良率都会影响最终良率。

为啥良率对电子制造企业特别重要？差几个百分点影响很大吗？

那可不！良率直接跟钱挂钩啊。比如生产一款手机芯片，每片晶圆成本要几十万，要是良率从 90% 降到 85%，看起来就差 5 个点，但意味着每 100 片晶圆里，多了 5 片的成本白扔了，长期下来就是几百万、几千万的损失。而且良率低会导致产能跟不上，订单交不出去，还可能影响客户信任，毕竟谁也不想买到有问题的电子产品，所以差几个百分点，对企业利润、市场口碑影响都特别大。

不同电子产品的良率标准一样吗？比如芯片和电路板，良率要求有区别吗？

不一样，差别还不小。像芯片这种精密程度极高的产品，尤其是先进制程的芯片（比如 7nm、5nm），生产环节多、技术复杂，良率要求通常更高，一般得达到 90% 以上才算合格，有些甚至要 95% 以上，因为稍微一点瑕疵就会让芯片没法用。而普通的电路板，比如家电里的简单电路板，生产工艺相对简单，良率要求可能在 85% 左右就够了，只要不影响基本功能，一些小瑕疵可能通过修复解决，所以不同产品根据复杂度、用途，良率标准会调整。

二、计算与检测篇：良率怎么算、怎么查问题

计算良率的时候，“合格产品” 是怎么定义的？是只要能工作就算，还是有更细致的标准？

肯定不是 “能工作就行” 这么简单！每个产品都有明确的合格标准，比如芯片，要检测它的电压、电流、运行速度、稳定性这些参数，必须都在规定的范围内才算合格；像手机屏幕，要检查有没有坏点、漏光、色彩偏差，哪怕只有一个小坏点，可能就判定为不合格。而且不同客户的要求还不一样，比如给高端手机厂商供货的屏幕，合格标准会比给入门级手机供货的更严，所以 “合格产品” 是按预先定好的、具体的技术指标来判断的。

除了最终的合格数量除以总数量，还有没有其他计算良率的方法？比如考虑中间返工的情况？

有的，这种情况常用 “滚动良率”（也叫累计良率）来算。比如生产电路板，先做基板，不合格的部分返工后再进入下一个环节，那滚动良率就是把每个环节的合格比例乘起来。比如基板制作良率 95%，元器件焊接良率 98%，测试良率 97%，那滚动良率就是 95%×98%×97%≈90.3%。这种方法能更准确反映生产过程中 “返工后” 的实际合格情况，毕竟有些中间环节的不合格品不是直接扔掉，而是能修复后再用，滚动良率就能把这个因素算进去。

生产过程中怎么检测良率？是每个产品都查，还是抽样检查？

两种方式都用，看环节和产品情况。比如芯片的最终测试环节，因为每颗芯片都很贵重，而且一旦流入市场出问题损失大，所以基本是 100% 全检，每颗都要过测试设备，确保合格。但在中间环节，比如晶圆切割，要是每片都仔细查，效率太低，就会用抽样检查，比如每生产 100 片，抽 10 片来检测，根据抽样的合格情况判断这一批的良率大概是多少。不过抽样比例也有讲究，要是之前良率不稳定，抽样比例就会提高，甚至临时改成全检。

发现良率突然下降了，第一步该做啥？怎么快速找到问题出在哪？

第一步肯定是 “溯源”，先看是哪个环节开始出问题的。比如今天突然发现最终良率降了 10 个点，那就先查最近几个生产环节的过程良率，看是光刻环节、蚀刻环节，还是封装环节的良率先掉下来的。找到可疑环节后，再查这个环节的细节：比如设备是不是出故障了（比如光刻机的精度有没有偏差）、原材料是不是换了批次（比如晶圆的纯度有没有问题）、操作工人是不是换了新手（比如焊接时温度没控制好）。另外，还可以对比之前的数据，比如昨天用的是 A 批次的锡膏，今天用的是 B 批次，良率就降了，那大概率是原材料的问题，这样一步步缩小范围，就能快速定位问题。

三、影响因素篇：哪些环节会拉低良率

原材料质量会影响良率吗？比如芯片用的晶圆，要是有点小瑕疵，会有多大影响？

太会了！原材料是 “源头”，源头有问题，后面再怎么努力也难救。比如晶圆，要是表面有个微小的划痕或者杂质，在光刻的时候，这个地方的电路就会刻不准，最后这片晶圆上的芯片可能就全废了。再比如生产电路板用的铜箔，要是铜箔的厚度不均匀，焊接元器件的时候，厚的地方可能焊不牢，薄的地方可能会被烧穿，都会导致电路板不合格。所以原材料质量必须严格把控，进来之前都要做检测，不合格的坚决不能用，不然后面只会白白浪费生产时间和成本。

生产设备的状态对良率影响大吗？比如机器老化了，会不会悄悄拉低良率？

绝对大！设备就像生产的 “手”，手不稳，活肯定干不好。比如芯片制造里的光刻机，要是镜头有灰尘，或者运动精度下降了，刻出来的电路图案就会模糊或者偏移，芯片自然不合格；再比如贴片机，要是吸嘴磨损了，吸元器件的时候会掉件或者贴歪，电路板就成了不良品。而且机器老化是 “潜移默化” 的，一开始可能只是良率轻微下降，比如从 92% 降到 91%，不容易察觉，但时间越长，故障越严重，良率会掉得越来越快，等发现的时候可能已经损失不少了，所以设备要定期维护、校准，该换零件就换，别等出大问题才补救。

操作人员的技术水平会不会影响良率？现在自动化生产多了，人工的影响是不是变小了？

就算自动化程度高，人工影响也没完全消失。比如有些环节还需要人工辅助，像电路板焊接后，要是有虚焊的情况，需要人工补焊，要是工人技术不行，补焊的时候把相邻的焊点连在一起，反而会让电路板报废；再比如设备调试，自动化设备的参数需要人工设置，要是参数设错了（比如温度设高了 10 度），可能整批产品都会不合格。而且就算是全自动化生产线，也需要人工监控，要是工人没及时发现设备的异常信号，等设备出故障了，已经生产出一批不良品了。所以就算自动化程度高，操作人员的技术和责任心还是很重要，得定期培训，确保他们能正确操作和监控设备。

环境因素对良率有影响吗？比如车间的温度、湿度，会不会影响产品质量？

当然有！电子制造对环境要求特别严，尤其是精密产品的生产。比如芯片制造车间，必须是 “无尘车间”，要是空气中有灰尘，落在晶圆上，就会导致电路短路或者断路，良率直接下降；再比如生产液晶屏幕，车间湿度太高的话，屏幕内部可能会受潮，出现漏光的情况，湿度太低又容易产生静电，静电会击穿屏幕里的元器件。还有温度，比如焊接环节，车间温度不稳定，会影响焊锡的熔点，导致焊接不牢固。所以车间都会严格控制温湿度、洁净度，比如芯片车间的洁净度要达到 “百级”（每立方米空气中大于 0.5 微米的灰尘不超过 100 颗），温湿度也要保持在固定范围，这样才能减少环境对良率的影响。

四、提升方法篇：怎么把良率提上去

想提升良率，从生产流程优化入手的话，有哪些具体的做法？

可以从 “减少环节浪费” 和 “提前预防问题” 两方面做。比如把生产环节里重复的步骤合并，比如之前芯片测试要分两次测，一次测电压，一次测速度，现在调整设备，让一次测试就能完成两个项目，既节省时间，又减少了测试过程中对芯片的损伤，间接提高良率。另外，还可以在容易出问题的环节前加 “预检测”，比如在焊接元器件之前，先检测一下元器件的质量，把不合格的元器件挑出来，避免焊接后才发现问题，还要拆下来重新焊，既浪费时间，又可能损坏电路板。还有，优化生产顺序，比如把对环境敏感的环节（比如光刻）放在前面，避免后面环节的污染影响它，这些都能帮着提升良率。

用自动化设备代替人工，真的能提升良率吗？有没有可能反而出问题？

大部分情况下能提升，但前提是设备选对、调试好。人工操作难免有误差，比如焊接时手一抖，温度就可能偏高，而自动化设备能精确控制参数，比如温度误差不超过 1 度，焊接位置误差不超过 0.1 毫米，这样不良品就少了。但要是设备没选对，比如用普通贴片机贴精密元器件，或者调试时参数设错了，反而会让良率下降。还有，自动化设备也需要定期维护，要是零件磨损了没换，精度下降，也会影响良率。所以用自动化设备提升良率，得选对设备、做好调试和维护。

员工培训对提升良率有帮助吗？具体要培训哪些内容？

太有帮助了！员工是生产的 “最后一道防线”，要是他们能及时发现问题、正确操作，良率肯定能提上来。培训内容得针对性来，比如对操作工人，要培训设备的正确操作方法，比如怎么校准贴片机、怎么判断焊接是否合格，还要教他们识别常见的不良品，比如芯片表面有划痕、电路板有虚焊，发现后及时停机，避免继续生产不良品。对技术人员，要培训数据分析能力，比如怎么看过程良率数据，从数据里找问题，比如某个环节的良率突然下降，怎么快速定位是设备还是原材料的问题。还有安全和质量意识培训，让大家明白每个操作步骤都影响良率，不能马虎，这样从下到上都重视质量，良率自然能提升。

遇到良率瓶颈，比如不管怎么调，良率都卡在 85% 上不去，该怎么办？

这种时候就得 “深挖根源”，不能只在表面调参数了。首先可以找外部专家帮忙，比如请设备厂商的技术人员来，看看是不是设备有潜在的问题，比如某台光刻机的镜头精度已经到极限了，没法满足现在的生产需求，需要升级设备。然后可以做 “实验对比”，比如换不同品牌的原材料，比如之前用 A 品牌的光刻胶，现在试试 B 品牌，看良率有没有变化；或者调整生产工艺的关键参数，比如把蚀刻时间从 30 秒改成 28 秒，看会不会减少瑕疵。另外，还可以分析不良品的类型，比如大部分不良品都是因为某个特定的缺陷（比如芯片边缘有漏电），那就专门针对这个缺陷做改进，比如优化光刻的边缘对齐精度。要是这些都没用，可能就得考虑是不是产品设计有问题，比如设计的电路太密集，生产时容易出故障，这时候就需要和设计部门沟通，调整产品设计，让它更适合生产，从而突破良率瓶颈。