波峰焊DOE
运用DOE分析降低波峰焊疵点率的方案设计
参考文献： [1]A.A.Efros and T.K.Leung.Texture Synthesis by Non-parametric
Sampling[C].IEEE International Conference on Computer Vision， 1999： 1033-1038.
[2]L.Y Wei and M.Levoyo Fast Texture Synthesis Using TreeStructured Vector Quantization[C].Proceedings of the 27th annual conference on Computer graphics and interactive techniques.2000：479488.
表1
3.3 DOE试验设计架构
图1 试验条件：确定控制因子状态，同时明确波峰疵点率质量评判标准、 方式等。 全因子试验设计：在控制因子状态确定的情况下，针对主要因子按二 个水准进行全因子试验设计，分析各因子交互矩阵表，通过建立拟合模 型、残差分析、立体图分析，明确各因子之间的交互作用，筛选影响波峰 疵点率的显著因子。 显著因子试验设计：针对筛选出的显著因子，再次选择2-3个水准值 进行全因子试验设计，再次运用minitab软件进行分析，最终确定最佳条 件组合。 最佳参数方案输出：针对试验输出数据结果，利用方差分析等手段， 综合分析实验结果，得出最佳参数组合方案。将试验得出的参数组合方案 应用到波峰焊操作，做进一步验证和数据统计。 持续改进推广：总结DOE试验分析过程，形成SOP作业标准，同时在其 他生产线推广应用。总体架构如图1。 3.4 方案技术要点和技术难点 1）DOE方法的掌握和正确使用。在试验配置方面，DOE主要理论工具 是 直 交 表 ， 在 试 验 解 析 方 面 ， DOE的 主 要 理 论 工 具 是 变 异 数 分 析 法 ， minitab软件的普及使得数据的分析处理简单化。DOE试验应分两个阶段进 行：第一阶段以筛选显著因子为目的；第二阶段从显著因子中找到最适合 的条件。筛选准确的要因和水准是保证试验成功的前提。运用DOE试验分 析法进行质量改善是一个循序渐进的过程，同一阶段的试验受噪声因子的 影响存在多次重复试验的可能。 2）其它因素的交互干扰。本项目是面向制造现场过程质量的提升， 在本项目中暂不考虑人员、设备状况、PCB排版、物料质量等方面的影 响，在进行试验验证数据收集过程中，可能存在其他因素对试验结果的交 互作用，是否能够获得最佳的良品率，是本项目的一个技术难点。 3）项目成员参与改善的程度。目前工艺人员类似于管理岗位工作或 质量岗位工作，真正用于创新性工作的时间很少，而工艺人员参与项目改
波峰焊Wave Solder
波峰焊（Wave Solder) 波峰焊（
波峰焊接缺陷分析: 波峰焊接缺陷分析:
问题及原因 2.局部沾锡不良 2.局部沾锡不良 DE WETTING:
SMA Introduce
对 策
此一情形与沾锡不良相似, 此一情形与沾锡不良相似,不同的是局 部沾锡不良不会露出铜箔面, 部沾锡不良不会露出铜箔面,只有薄薄的 一层锡无法形成饱满的焊点. 一层锡无法形成饱满的焊点. 焊点看似碎裂,不平, 焊点看似碎裂,不平,大部分原因是零件 在焊锡正要冷却形成焊点时振动而造成, 在焊锡正要冷却形成焊点时振动而造成, 注意锡炉输送是否有异常振动. 注意锡炉输送是否有异常振动.
波峰焊（Wave Solder) 波峰焊（
波峰焊工艺曲线解析
預熱開始 與焊料接觸
凝固結束
預熱時間
潤濕時間 停留/ 停留/焊接時間 工藝時間 冷卻時間
波峰焊（Wave Solder) 波峰焊（
波峰焊工艺曲线解析
SMA Introduce
1﹐润湿时间 指焊点与焊料相接触后润湿开始的时间 2﹐停留时间 PCB上某一个焊点从接触波峰面到离开波峰面的时间 PCB上某一个焊点从接触波峰面到离开波峰面的时间 停留/焊接时间的计算方式是﹕ 停留/焊接时间的计算方式是﹕ 停留/焊接时间=波峰宽/ 停留/焊接时间=波峰宽/速度 SMA類型 SMA 類型 3﹐预热温度 單面板組件 预热温度是指PCB PCB与波峰面接触前达到 预热温度是指PCB与波峰面接触前达到 雙面板組件 的温度(見右表） 的温度(見右表） 雙面板組件 4﹐焊接温度 多層板 焊接温度是非常重要的焊接参数﹐ 焊接温度是非常重要的焊接参数﹐通常高于 多層板 焊料熔点（183° 50° ~60° 焊料熔点（183°C ）50°C ~60°C大多数情况 是指焊锡炉的温度实际运行时﹐所焊接的PCB 是指焊锡炉的温度实际运行时﹐所焊接的PCB 焊点温度要低于炉温﹐这是因为PCB PCB吸热的结 焊点温度要低于炉温﹐这是因为PCB吸热的结 果
波峰焊DOE实验报告范本（英文版）WSDOE
Process: Wave SolderingModel: XXXXXXXProcess of DOE:1. Determine the goal and organize the experimental team.2. Plan the experiment.3. Factors list and level.4. Run experiment to collect data.5. Data analysis.6. Draw conclusion.7. Verification and parameter optimization.1. Determine the goal and organize the experiment al teamGoal: To find out the significant effect of wave soldering process and improve the performance of wave soldering process.Team memberXXX (PIE department, Team leader)XXX (IPQC department)XXX (Production department)2. Plan the experimentDetermine sample size: 5 pcs per run.Choose design: Fractional Factorial Design.3. Factor list and level of factorsFactors Low level High levelflux amount (ml/min)4060Preheat 1 temperature (degC)160180Preheat 2 temperature (degC)180200Preheat 3 temperature (degC)200220Conveyor speed (mm/min)10001200Solder pot temperature (degC)2502604. Run experiment and data collectionStd OrderRunOrderCenterPt BlocksFluxflowPreheat1Preheat2Preheat3ConveyorspeedSolderpotPPM2111140160200200 1.22601752 2921140160200220 1.22501460 731140180200200 1.02501168 1341140160200220 1.22501752 3051160160200220 1.0250876 161140160180200 1.02501168 3171140180200220 1.02601460 1581140180200220 1.02601168 2391140180200200 1.02501168 5101140160200200 1.22601460 25111140160180220 1.02601460 16121160180200220 1.22601168 3131140180180200 1.22601460 28141160180180220 1.0250876 24151160180200200 1.22501168 4161160180180200 1.02601168 32171160180200220 1.2260876 9181140160180220 1.02601460 6191160160200200 1.02601168 10201160160180220 1.22601752 8211160180200200 1.22502044 19221140180180200 1.22601752 27231140180180220 1.22501460 2241160160180200 1.22501460 17251140160180200 1.02501168 18261160160180200 1.22501460 14271160160200220 1.0250876 11281140180180220 1.22501168 20291160180180200 1.0260584 26301160160180220 1.2260876 22311160160200200 1.02601168 12321160180180220 1.02508765. Data analysisFactorial DesignFractional Factorial DesignFactors: 6 Base Design: 6, 16 Resolution: IVRuns: 32 Replicates: 2 Fraction: 1/4Blocks: none Center pts (total): 0Fractional Factorial Fit: PPM versus Flux flow, Preheat1, ...Estimated Effects and Coefficients for PPM (coded units)Term Effect Coef SE Coef T P Constant 1277.5 48.28 26.46 0.000 Flux flo -255.5 -127.7 48.28 -2.65 0.018 Preheat1 -109.5 -54.8 48.28 -1.13 0.274 Preheat2 36.5 18.2 48.28 0.38 0.710 Preheat3 -109.5 -54.7 48.28 -1.13 0.274 Conveyor 328.5 164.2 48.28 3.40 0.004 Solder p 36.5 18.3 48.28 0.38 0.710 Flux flo*Preheat1 -0.0 -0.0 48.28 -0.00 1.000 Flux flo*Preheat2 -0.0 -0.0 48.28 -0.00 1.000 Flux flo*Preheat3 -146.0 -73.0 48.28 -1.51 0.150 Flux flo*Conveyor 73.0 36.5 48.28 0.76 0.461 Flux flo*Solder p -146.0 -73.0 48.28 -1.51 0.150 Preheat1*Preheat3 -73.0 -36.5 48.28 -0.76 0.461 Preheat1*Solder p -73.0 -36.5 48.28 -0.76 0.461 Flux flo*Preheat1*Preheat3 36.5 18.3 48.28 0.38 0.710 Flux flo*Preheat1*Solder p -109.5 -54.7 48.28 -1.13 0.274Analysis of Variance for PPM (coded units)Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 6 1598700 1598700 266450 3.57 0.0192-Way Interactions 7 468952 468952 66993 0.90 0.5313-Way Interactions 2 106580 106580 53290 0.71 0.505 Residual Error 16 1193696 1193696 74606Pure Error 16 1193696 1193696 74606Total 31 3367928Main effect plotInteraction plotEffects Pareto for Dppm6. Draw conclusionAccording to above data analysis. The significant effects are flux flow and conveyor speed and the interaction effect by these tow factors.7. VerificationThe significant effects are flux flow and conveyor speed. It is time to verify the result by full factorial design.Use the same sample size to do the experiment.7.1 Factor list and its levelFactors Low level High levelFlux flow (ml/min) 4060 Conveyor speed (mm/min) 1.0 1.27.2 Run experiment and data collectionStd OrderRunOrderCenterPt BlocksFluxflowConveyorspeedPPM711140 1.22336821160 1.21752531140 1.01752441160 1.21460651160 1.0876261160 1.0876171140 1.01752381140 1.220447.3 Data analysisFull Factorial DesignFactors: 2 Base Design: 2, 4Runs: 8 Replicates: 2Blocks: none Center pts (total): 0All terms are free from aliasingFractional Factorial Fit: PPM versus Flux flow, Conveyor speed Estimated Effects and Coefficients for PPM (coded units)Term Effect Coef SE Coef T P Constant 1606.0 51.62 31.11 0.000Flux flo -730.0 -365.0 51.62 -7.07 0.002 Conveyor 584.0 292.0 51.62 5.66 0.005Flux flo*Conveyor 146.0 73.0 51.62 1.41 0.230 Analysis of Variance for PPM (coded units)Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 2 1747912 1747912 873956 41.00 0.002 2-Way Interactions 1 42632 42632 42632 2.00 0.230 Residual Error 4 85264 85264 21316Pure Error 4 85264 85264 21316Total 7 1875808Effect pareto for DppmIt shows previous conclusion is correct.Optimized machine setting is:flux amount (ml/min) Preheat 1(degC)Preheat 2(degC)Preheat 3(degC)C/V speed(mm/min)Solder pot(degC)60+5 180+10 200+10 220+10 1.1+0.1255+57.5 Actions after DOEMonitor the conveyor speed by X-bar/R chart. Fine turn the flux flow base on the response (DPPM).。
波峰焊(WaveSoldering)知识收集
波峰焊（Wave Soldering）知识收集利用已熔融之液锡在马达泵驱动之下，向上扬起的单波或双波，对斜向上升输送而来的板子，从下向上压迫使液锡进孔，或对点胶定位SMD组件的空脚处，进行填锡形成焊点，称为波峰焊，大陆术语称为“波峰焊”。
此种“量焊”做法已行之有年，即使目前之插装与贴装混合的板子仍然可用。
现将其重点整理如下：1. 助焊剂波峰焊联机中其液态助焊剂在板面涂布之施工，约有泡沬型、波浸型与喷洒型等三种方式，即：1.1泡沬型Flux：系将“低压空气压缩机”所吹出的空气，经过一种多孔性的天然石块或塑料制品与特殊滤心等（孔径约50~60骻），使形成众多细碎的气泡，再吹入助焊剂储池中，即可向上扬涌出许多助焊剂泡沬。
当组装板通过上方裂口时，于是板子底面即能得到均匀的薄层涂布。
并在其离开前还须将多余的液滴，再以冷空气约50~60C之斜向予以强力吹掉，以防对后续的预热与焊接带来烦恼。
并可迫使助焊剂向上涌出各PTH 的孔顶与孔环，完成清洁动作。
至于助焊剂本身则应经常检测其比重，并以自动添加方式补充溶剂中挥发成份的变化。
1.2 喷洒型Spray Flux ing：常用于免洗低固形物（Low Solid ；固含量约1~3%）之助焊剂，对早先松香（Rosin）型固形物较高的助焊剂则并不适宜。
由于较常出现堵塞情形，其协助喷出之气体宜采氮气，既可防火又能减低助焊剂遭到氧化的烦恼。
其喷射的原理也有数种不同的做法，如采不锈钢之网状滚筒(Rotating Drum)自液中带起液膜，再自筒内向上吹出氮气而成雾状，续以氮气向上吹出等方式进行涂布。
1.3 波峰型Wave Flux:直接用泵及喷口向上扬起液体，于狭缝控制下，可得到一种长条形的波峰，当组装板底部通过时即可进行涂布。
此法可能呈现液量过多的情形，其后续气刀Air Knife )的吹刮动作则应更为彻底才行。
此种机型之价格较泡沬型稍贵，但却比喷洒型便宜，其中溶剂的挥发量也低于泡沬型。
DOE实验-波峰炉最佳参数研究
DOE 實驗--波峰爐最佳參數研究DOE （Design of Experiment ）試驗設計，一種安排實驗和分析實驗資料的數理統計方法；試驗設計主要對試驗進行合理安排，以較小的試驗規模(試驗次數)、較短的試驗週期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果以及得出科學的結論。
實驗設計源於1920年代研究育種的科學家Dr. Fisher 的研究, Dr. Fisher 是大家一致公認的此方法策略的創始者, 但後續努力集其大成, 而使DOE 在工業界得以普及且發揚光大者, 則非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫屬。
本文以波峰爐最佳參數的研究為例﹐直觀簡捷地向大家介紹實驗的方法及實驗的過程。
隨著無鉛物料及工藝的導入﹐帶來諸多的品質缺陷﹐其中波峰焊接過程是影響品質的重要環節﹐可以使用DOE 實驗方法來確定波峰焊接的最佳參數﹐驗証最佳參數的合理化。
一﹐實驗架構如下﹕圖1 實驗架構二﹐實驗材料選擇﹕根據實際需求﹐選擇實驗材料如表1n1/n(1-C)三﹐確定實驗組數與樣本數﹕1確定實驗組數﹕L 2n+1( 3 )其中n 為控制因子數﹐2n+1為正交行數(實驗分組數)。
本次實驗中﹐n=4,所以實驗分為9組。
2確定每組的樣本數﹕Rc = (1-C)其中C 為信賴性等級﹐Rc 為在信賴性C 的可靠度。
n 為每組實驗的樣本數。
n=logRc本次實驗我們基于 90%信賴性C=0.9和 90%可靠度Rc=0.9計算出每組實驗樣本數n=22。
有以下經驗值可供參考四﹐實驗LAYOUT圖2 樣板layout五﹐參數設計1﹐控制因子控制因子是參數設計中實驗者可以控制的因子。
若該因子在變動水準時，品質特性的變異維持不變，則稱為調整因子，可藉此作為為輸出值微調之用。
本次實驗選取如下四個控制因子﹐每個因子選取三個不同等級進行實驗。
表3 設備物料量測人員方法噴霧壓2﹐Responses不同的調校參數,將得到不同的質量特性及不同的品質結果,我們將列入最能反映調校不同參數而帶來的品質結果,以作為實驗分析手段的一種具體方法﹐本次驗証實驗及使用儀器如下。
波峰焊实验设计分析报告
波峰焊实验设计分析报告为优化波峰焊焊接工艺条件,以最佳的工艺参数设置和控制方式保证焊接质量.我们采用试验设计(DOE，design-of-experiment)方式来评估和优化波峰焊焊接工艺参数。
因为不同的产品在不同的波峰焊设备上进行焊接时的设置参数一般是不相同的，所以就需要针对不同产品和所需要的不同波峰焊设备，分别进行试验，以达到优化设置参数，改进产品质量的目的。
由于各个产品在进行波峰焊实验设计时，其实施流程和分析方法基本是一致的，所以我们采用对一种产品的波峰焊试验进行设计和分析来说明所有产品的试验设计过程和方法。
按照实验设计进行的整个时间流程的先后顺序，将整个过程分为五个部分：实验设计的确定，试验设计实施流程的构建，实验设计之前的准备，实验设计实施的具体内容，实验设计的归纳总结。
下面将按照顺序对这五个部分的内容依次进行说明。
第一部分：实验设计的确定在这个部分我们首先确定了要进行试验设计，并着手解决需要那些人参与试验设计和针对那种产品在那台波峰焊上进行试验的问题。
下面是我们这次试验的实验设计确定部分的内容。
一组建波峰焊DOE小组。
我们组建了以杨艳旭为组长，杨祥强、徐东林、田卫军，孙涛为组员的波峰焊DOE小组。
召开第一次DOE会议，在会上明确本次DOE活动的目的、任务和各个成员的分工,并确定DOE活动时间计划进度表；二确定进行试验的产品。
经过调研分析我们决定把存在较大问题的樱花YH10Q10主板作为开展本次试验的产品。
三确定进行试验设计的波峰焊设备。
经过小组成员协商决定本次DOE试验所用设备为SMS-300B波峰焊；本次试验所用到的PCB板和一些其它材料的基本情况如下表所示：助焊剂类型 YH 10Q10主板组装工艺尺寸材料X-215 SMT通孔混装双面板, BOTTOM面点胶贴装(+AI)+MI+波峰焊255*100双面环氧板第二部分：试验设计实施流程的构建一明确试验目的，确定考核指标这个阶段的主要任务是将试验要达到的目标进行量化，也就是将试验目标转化为可测量的某个量。
DOE实验在波峰焊接品质控制中的应用
DOE试验在无铅波峰焊接品质控制中的应用
Since 1984
DOE基本策略：
田口方法
经典方法
接近预
期目标 制定SPC
标准
制定目标
要因分析
选定试验方案，确
定试验因子和水平
第一阶段试验
弯曲
不
弯
曲
k
3 因子设计
再现性试验
得出试验结果
响应曲面设计
DOE试验在无铅波峰焊接品质控制中的应用
正交表的表示方法：
方法。
主要方法：
西方统计质量专家（以G.E.BOX为代表）提出的经典方法
（重回归分析，适合单一产品大批量生产）
采用统计回归的思想拟合出质量特性和影响因素之间的函数关系，并进行响
应曲面分析，寻找工艺参数的最佳配置，从而使输出质量特性最优。
追求均值最优，统计推导较为严谨，实验阶段较为分明，有序贯性的特点
时可以方便地追踪到次优点。
实验次数较多，实验周期较长，不利于在设计过程中使用
没有充分考虑到误差因素的影响
只适合连续的计量值的拟合，对于离散的计数值设计显得无能为力了
4） 调优设计 （EVOP）
一种是结合响应曲面求出响应曲面模型与等高线，按有限制条件次优
解求解 - 复杂
一种是使用经典调优设计试算求出满意解
筛选主要因子（2N）
找出最佳生产条件组合（3N）
证实最佳生产条件有再现性
1因子 拉丁方程；2因子 希腊拉丁方程；3因子 超希腊拉丁方程
DOE试验在无铅波峰焊接品质控制中的应用
2
什么是DOE方法
Since 1984
DOE试验在无铅波峰焊接品质控制中的应用
Since 1984
波峰焊氮气参数设定DOE--IE胡继辉
• 4管 -0.000324 -0.000162 0.000068 -2.39 0.252
• 流量*压力 0.000378 0.000189 0.000068 2.79 0.219
• 流量*4管 0.000887 0.000443 0.000068 6.53 0.097
• 压力*4管 -0.001206 -0.000603 0.000068 -8.89 0.071
0711 0.1762
0801 0.1754
0802 0.1628
0804 0.1187
0805
0806
0807
0.1142 0.1170 0.1387
成效预估：（改善前单台氮气成本－改善后单台氮气成本）×福清厂年产量 =（0.170 － 0.122) ×30,000,000=1,440,000（元RMB）
改善前平均值
0.02
为0.170元/台
改善后平均值 为0.122元/台
0 0708
0709
0710
0711
0712
0801
0802
0804
0805
0806
0807
液氮单台成本(元RMB)
月份
液氮单台成 本(元RMB)
0708 0.1762
0709 0.1617
0710 0.1705
0711 0.1697
波峰焊氮气参数设定
From: IE-胡继辉、林天 Date： Sep.-04-2008
1
内容
一、问题叙述 二、衡量的评判标准 三、实验因子 四、控制因子和工程记录 五、实验设计 六、产出 七、改善前后数据比对 八、财务效应 九、心得体会
2
一、问题叙述
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某公司焊接DOE案例：重要性分级指标定义指标(技术要求) 调整方法监控方法说明指标名称测量方法A1 焊接时间秒表实测(注①) 3～4 s 调整链条速度秒表/基准确定、维护控制重点A2 预热温度从PCB表面用点温计采样(注②) 80～90 ℃调整加热功率温度计1次/2hr,X-R控制图A3 助焊剂比重用比重计测定 0.82～0.845 g/cm³更换助焊剂 1次/2hr,X-MR控制图B1 焊锡温度 250±5 ℃温度计/实时监测注③B2 波峰高度 10～14 mm 直尺/定期抽检B3 压锡深度 PCB厚度的1/2～3/4 目测/抽检/每次工作前B4 焊剂发泡高度 PCB厚度的3/4 目测/抽检/每次工作前注①焊接时间也要用秒表实测,不能通过链条速度换算出来,因为波峰宽度不固定。
②方法是：在一块空PCB板上打一小洞深至铜箔,点温计探头固定、接触在洞内PCB铜箔上,把PCB放在转动的链条上，到预热结束时读出点温计计数即为预热温度。
③焊锡温度按锡炉最佳值,事先用平均法确定。
Process能否做DOE的关键是:输入可控,输出可测量.具体到波峰焊工艺,有不少因子是噪音,而且无法知道其具体值,实际做DOE时可选的因子有:1.预热温度(直接用设备上显示的值,下同)2.松香流量(发泡制程则用松香比重)3.锡缸温度4.波峰马达转速或频率5.输送速度6.波峰高度(没有显示可转换一下,用测量到的浸锡时间)可操作的DOE大致流程:A.因子水平确认:根据经验值定一个范围,可以大一些,否则响应(如PPM)可能不敏感.B.生成实验表格,做实验.C.筛选,根据结果将有重要影响的因子找出来.D.确认实验(全因子),对找到的因子重做全因子实验来验证结果.E.参数优化,找到最佳参数设置和最佳组合.F.将结果文件化.经上是本人的一点经验,不当之处请高手们指正.By Gerjan Diepstraten本文将研究确定什么参数对无铅焊接有最大和最小影响的方法。
目的是要建立一个质量和可重复性受控的无铅工艺...。
开发一套有效的方法既然生产线中的无铅焊接即将来临，那么我们应该开发出一套有效的方法，来决定正确的工艺设定。
无铅焊接不仅仅是以另一种合金来取代一种合金，不存在“插入式”的取代。
一种新材料的引入影响着整个工艺，因此，所有机器设定都必须再检查。
在回流焊接中，目标是要满足或再现锡膏的正确设定，保持在元件和电路板材料的规格之内。
我们面临的挑战是使用现在生产中使用的机器并保持现有的产量，来达到这个目标。
为了实现这个目标，机器应该具有良好的热传导特性和均匀性(板上的温度差别小)。
大多数今天的热风/氮气对流炉能够焊接无铅合金。
可是，红外灯的炉子将很可能需要取代，因为板上的加热均匀性能差和温度差别大。
对于波峰焊接工艺，转变到无铅也将影响大多数机器参数。
对于这个工艺，目标是在与无挥发性有机化合物(VOC, volatile organic compound)的水基助焊剂的结合中实施无铅合金(消除卤化阻燃剂)，而不减低生产率或产量。
我们必须设计一个适当的试验来决定是否计划中的生产设备可以接纳转换到无铅焊接的目标。
DOE(Design of experiment, 试验设计方法)，特别是Taguchi方法，提供一个调查设备能力的有效方法。
通过学习和使用该技术，可以大大减少试验研究所要求的时间。
设计一个有效的试验Taguchi试验优化产品/设备的设计，以最经济的方式使得性能对变量的不同原因敏感性最小，而不实际上消除这些原因。
包括了研究开发、制造和运作的成本。
Taguchi试验是基于正态阵列，它减少试验运行的次数。
一个Taguchi试验的设计是非常重要的，因为结果的质量取决于一个适当的准备。
这个准备要求仔细的计划、审慎的试验布局和输出数据的专家分析。
试验以一个集思广益的会议开始，邀请来自不同部门(设计、运作、品质和制造)的雇员参加。
所有个人都应该对焊接有第一手资料。
每个成员在所有必须由这个小组所作的选择中都有一个投票权。
因此，小组成员数量应该是奇数。
小组的工作是列出问题。
目标是要通过确定设计因素的最佳结合，以尽可能最高的品质和可能获得的最好性能实现无铅焊接。
第一步是要列出控制因素，或者那些将对焊接品质有主要影响的参数，或者可以控制的输入。
对于波峰焊接，控制因素的例子包括助焊剂数量、预热设定、传送带速度和焊锡温度。
在回流焊接中，控制因素可能包括氮气的使用、传送带速度和保温与峰值区的温度设定。
助焊剂类型和板的表面涂层是受控的输入因素的例子。
如果在这些因素的有些之间出现相互影响，那么它们也应该列出。
每个小组成员分别按照其对于影响输出品质的重要性的次序排列这些因素。
噪音因素是那些影响变化、但又或者不可能控制或者控制成本太高的工艺或产品因素。
例子有板的质量、空气温度和湿度。
当必须量化一个设计的稳定性时，这些因素可以集中到一个试验中，以一个所谓的外部阵列。
现在，必须选择试验的方式。
Taguchi方法使用正交阵列，这些是可以用同时变化的因素填充的严格定义的矩阵。
每个因素的每个级别按照每个因素级别的每个级别测试相同的次数。
正交阵列和将选作试验的重复次数取决于成本、时间和现有的材料。
有许多矩阵可用；例如，L4(23)，它代表4(次运行)、2(个级别)和3(个因素)；L8(27)、L9(34)、L12(211)和几个L18变量。
现在选择运行次数(有正交阵列决定)和重复次数，变化因素的级别也必须定义。
小组在这一步应该大胆一点，因为在这类试验中的主要目的是要看到变化。
如果品质差别没有看到，那么该小组还不够大胆，或者甚至更差，所选择的控制因素不能影响品质。
品质特征和方法输出特征(反应数据)允许试验运行的结果被量化。
这些特征将表示是否该产品按照品质规格焊接的，或者是否焊点质量差。
对来自该工艺的焊接缺陷的Pareto分析可以提供在输出特征选择中的良好输入。
可是，应该清楚，无铅焊接将有一些特殊的品质问题，如焊角升起、空洞和锡球。
因为无铅焊接温度比锡/铅更接近于熔点，孔的填充和可靠性也必须量化。
无铅焊接试验做一个实际的试验来显示Taguchi分析法可以怎样应用。
对于这个试验，小组决定在一个基本的波峰焊接机上做这个焊接，使用一个L8阵列，重复三次运行(图一)。
在外部阵列中，测试了两种助焊剂。
这个试验结果总共48次运行：八次对L8运行，三次重复和两次对外部阵列(表一)。
表一、试验方案L8 正交矩阵因素单位级别1 级别2A 锡锅温度°C255 265B 氮气- 开关C 接触时间秒 2.3 4.3D Smart波- 开关E 预热温度°C最小最大F 助焊剂数量- 低高G 板面涂层- OSP NiAu选择锡/银/铜(SnAgCu)合金来焊接。
使用了两种无VOC的水基助焊剂，预热温度由助焊剂规格决定。
波峰焊机装备有一个主波和一个"Smart"波。
Smart波有一根六角形轴在波中转动，因此产生波上的紊流。
其结果是较高的焊锡垂直力，提供更好的通孔渗透。
图一、在波峰焊机内的测试PCB使用了1.6mm的FR-4板。
总共，装配了14个插针连接器(280个插针，等于280个潜在的锡桥)。
输出特性在这个试验中，研究了通孔渗透和插针之间的桥接问题。
因为使用无铅合金的通孔填锡更加困难(图二)，应该将那些可以帮助焊锡流动到通孔顶部的变量进行量化。
可能帮助这个响应因子的变量是接触时间、氮气、助焊剂、板面涂层和焊锡温度。
焊锡温度限制到265°C，以防止板的弯曲。
图二、部分充满的通孔例子较早的试验显示，在桥接、助焊剂和预热设定之间的关系中，预热起主要的作用。
太高的预热设定可能使助焊剂活性剂不稳定，因而造成在波峰出口处缺乏助焊剂，使得氧化物产生桥接。
为了避免这种情况，不能超过如助焊剂供应商所规定的板顶面最高温度。
分析数据在表二中列出了填充差的通孔数量。
使用助焊剂A的第七次运行得出最好的结果，4,000多个通孔中只有四个对SnAgCu焊锡的填充效果差。
表二、通孔渗透结果因素外部矩阵运行 A B C D E F G 助焊剂A 助焊剂B 锡锅温度氮气接触时间Smart波预热温度助焊剂数量板面涂层 A B C A B C1 1 1 1 1 1 1 1 26 232 0 22 712 1 1 1 2 2 2 2 5 18 28 38 60 713 1 2 2 1 1 2 2 9 10 304 1 04 1 2 2 2 2 1 1 87 58 51 36 29 385 2 1 2 1 2 1 2 5 8 0 33 80 266 2 1 2 2 1 2 17 0 118 3 67 2 2 1 1 2 2 1 4 0 0 5 14 178 2 2 1 2 1 1 2 72 86 77 61 79 79表三、锡桥的结果因素外部矩阵运行 A B C D E F G 助焊剂A 助焊剂B 锡锅温度氮气接触时间Smart波预热温度助焊剂数量板面涂层 A B C A B C1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 6 02 1 1 1 2 2 2 2 0 0 0 0 0 03 1 2 2 1 1 2 2 0 0 0 5 8 84 1 2 2 2 2 1 1 0 2 3 52 106 1205 2 1 2 1 2 1 2 0 0 0 0 0 06 2 1 2 2 1 2 1 0 0 0 0 0 07 2 2 1 1 2 2 1 0 0 0 0 12 48 2 2 1 2 1 1 2 8 4 0 0 70 0表三列出锡桥的数量。
几次运行没有锡桥，而用助焊剂B的第四次运行显示278个插针有锡桥。
通孔填充是用Anova软件进行评估的(表四)；ρ 列显示各因素对通孔填充影响的百分比，ρ 是根源贡献收益率(ρ 等于根源纯变量S' 除以标准偏差)。
表四、通孔渗透的Anova分析结果根源DF 根源自由度fS 根源偏差V 根源变量1F 根源变化率2S'根源纯变量3ρ (%)A 锡锅温度 1 44 44 11 40 0.1B 氮气 1 1,704 1,704 417 1,700 4.3C 接触时间 1 2,241 2,241 549 2,237 5.7D Smart波 1 7,701 7,701 1,886 7,697 19.6E 预热温度 1 4 4 合并F 助焊剂量 1 10,502 10,502 2,572 10,498 26.8G 板面涂层 1 2,581 2,581 632 2,577 6.6B 助焊剂类型1 494 494 121 490 1.3e1 主要错误7 6,621 946 232 6,592 16.8 e2 次要错误32 7,301 228 56 7,171 18.3 (e) 合并 1 4 4 192 0.5 总计47 39,195 8341. V = S/f,2. F = V/Ve, Ve是合并变量,3. S' = S - Ve x f表五、锡桥的Anova分析结果根源DF 根源自由度fS 根源偏差V 根源变量1F 根源变化率2S'根源纯变量3ρ (%)A 锡锅温度 1 1,657 1,657 20 1,572 6.0B 氮气 1 2,214 2,214 26 2,129 8.1C 接触时间 1 1,519 1,519 18 1,434 5.4D Smart波 1 1,323 1,323 16 1,238 4.7E 预热温度 1 1,408 1,408 17 1,323 5.0F 助焊剂量 1 1,452 1,452 17 1,367 5.2G 板面涂层 1 1,541 1,541 18 1,456 5.5B 助焊剂类型1 1,925 1,925 23 1,840 7.0e1 主要错误7 10,642 1,520 18 10,047 38.1 e2 次要错误32 2,720 85 合并(e) 合并 1 2,720 85 3,995 15.1总计47 26,402 5621. V = S/f,2. F = V/Ve, Ve是合并变量,3. S' = S - Ve x f助焊剂量对通孔填充有最大的影响。