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一季度生产合格率数据产品1产品2产品3产品4产品5合计订购数量3300800048008500640031000合格数量3100720043007700630028600一季度返厂75600210500901475报损12520029030010925合格率93.94%90.00%89.58%90.59%98.44%462.55%二季度生产合格率数据产品1产品2产品3产品4产品5合计订购数量5500430058006600400026200合格数量4100320046005500370021100二季度返厂2755003505002901915报损1125600850600103185合格率74.55%74.42%79.31%83.33%92.50%404.11%生产合格率550043005800660040004100320046005500370030004000500060007000123456订购数量合格数量330080055004302500350045005500650075008500012订购数量一季度订购数1012140200400600产品1产品2产品3产品4产品5一季度返厂二季度返厂12520029030010报损产品1产品2产品3产品4产品5合格率3300800048008500640031007200430077006300100020003000400050006000700080009000产品1产品2产品3产品4产品5订购数量合格数量800048008500640043005800660040003456合格数量订购数量一季度合格数量93.94%90.00%89.58%90.59%98.44%图表标题产品1产品2产品3产品4产品51125600850600100200400600800100012001400产品1产品2产品3产品4产品5一季度报损二季度报损。
服装工厂绩效考核模板1.生产效率部分考核指标：- 生产计划完成率：该指标评估员工完成工作计划的能力。
计算方法为实际完成的订单数量除以计划的订单数量，并乘以100%。
- 生产良品率：该指标评估员工生产出的良品数量占总生产数量的比例。
计算方法为良品数量除以总生产数量，并乘以100%。
- 生产成本：该指标评估员工在完成工作任务时所用的成本。
计算方法为员工完成工作所用的成本金额。
2.质量控制部分考核指标：- 产品质量评分：该指标评估员工对于产品质量的掌控能力。
评分标准可以根据产品的不同指标来设定，例如材料的质量、加工工艺的标准等。
- 售后服务评分：该指标评估员工对于售后服务的满意度。
评分标准可以根据客户的反馈来设定，包括客户的满意度调查结果、售后处理问题的效果等。
3.团队合作部分考核指标：- 团队合作精神：该指标评估员工在团队中的合作能力。
评估标准可以包括员工与其他团队成员的沟通能力、分享信息的习惯、相互支持的态度等。
- 团队贡献度：该指标评估员工对于团队目标的贡献程度。
评估标准可以包括员工在团队会议中的发言质量、解决问题的效果、推动团队项目的推进等。
4.个人素质部分考核指标：- 专业知识和技能：该指标评估员工所需的专业知识和技能水平。
评估标准可以根据员工所在岗位的要求来设定，例如懂得使用相关生产设备、了解产品设计原理等。
- 学习能力和创新意识：该指标评估员工的学习能力和创新意识。
评估标准可以根据员工参加培训的次数、学习新知识的能力等来设定。
以上是一些常用的绩效考核指标，具体考核模板可以根据公司的实际情况和要求进行调整。
第六章工艺良品率概述高水平的工艺良品率是生产性能可靠的芯片模并获得收益的关键所在。
本章将结合影响良品率的主要工艺及材料要素对主要的良品率测量点做出阐述。
对于不同电路规模和良品率测量点的典型良品率也在本章中列出。
目的完成本章后您将能够：1.指出三个工艺良品率的主要测量点。
2.解释晶圆直径，芯片模尺寸，芯片模密度，边缘芯片模数量和制程缺陷密度对晶圆电测良品率的影响。
3.通过单步工艺制程良品率来计算出累积晶圆生产良品率。
4.能够解释及计算整体工艺良品率。
5.对影响制造良品率的四个主要方面作出解释。
6.建立良品率相对时间的曲线来反映不同的工艺和电路成熟程度。
7.解释高水平的工艺良品率和器件可靠性之间的联系。
良品率测量点维持及提高良品率（yields）对半导体工业至关重要。
任何对半导体工业做过些许了解的人都会发现，整个工业对其生产良品率极其关注。
的确如此，半导体制造工艺的复杂性，以及生产一个完整封装器件所需要经历的庞大工艺制程数量，是导致这种对良品率超乎寻常关注的基本原因。
这两方面的原因使得通常只有20%至80%的芯片模能够完成从投片开始的晶圆生产线全过程，成为成品出货。
对于大部分的制造工程师来说，这样的良品率看上去真是太低了。
可是当我们考虑一下所面临的挑战，是要在极其苛刻的洁净空间中，在1/2平方英寸的芯片模范围内，制做出数百万个微米量级的元器件平面构造和立体层次，就会觉得能够生产出任何这样的芯片已经是半导体工业了不起的成就。
另外一个抑制良品率的重要方面是大多数生产缺陷的不可修复性。
不象有缺陷的汽车零件可以被更换，这样的机会对半导体制造来说通常是不存在的。
缺陷芯片或晶圆一般是无法修复的。
在某些情况下没有满足性能要求的芯片可以被降级处理做低端应用。
废弃的晶圆或许可以发挥余热，被用作某些制程工艺的控制晶圆或假片（见第6.5.1节及第7章中关于氧化工艺的讨论）。
除了以上这些工艺方面的因素外，规模化的量产也使得良品率益发重要。
利用excel表格制作各种品质图表0.3146100.324990.337580.353470.374260.40350.44740.523 130.70712K3例如:样板数目为10时,取值为0.3146经过=I7G29运算可得出PV值ndc=1.41(PV/GRR)分级数:步骤4:由结果编写条件式判别原则:当GR&R<10%时,可以接受;当<10GR&R<30%时,条件下接受;当GR&R>30%时,不可以接受;当ndc>=5时,可以接受;当ndc<5时,不可以接受=IF((J20/100)<10%,"可以接受",IF((J20/100)>30%,"不可以接受","条件下接受"))=IF(J28<5,"不可接受","可以接受")%GR&RExcel版本制作完成!2.交叉法与EXCEL的结合运用随机选取50个产品（最好包含10个左右不良样品）并编号。
确定测量系统所有参数与正常检验时一样。
三个测量员分别对每个产品测量三次并对号记录结果，测量时打乱产品顺序）。
将测量结果（合格记录1/OK，不合格记录0/NG）输入交叉法计算表格。
首先回顾以下交叉法的评估方法:所涉及的函数:1.逻辑函数:执行真假值判断，根据逻辑计算的真假值，返回不同结果。
可以使用函数IF对数值和公式进行条件检测。
AND在其参数组中，任何一个参数逻辑值为TRUE，即返回TRUE；任何一个参数的逻辑值为FALSE，即返回FALSE。
OR步骤1：计算人与人交叉（AB,BC,AC）交叉法运算法则：AC≡BDABDC=G5E9/G9A=BD/C注：‘期待数量’是运算出来的，而‘数量’则是实测出来的，‘数量’详细计算如下页。
1507476期望数量1507476数量总计7537.0038.00期望数量75714数量17537.0038.00期望数量75372数量0A10总计B由上表可以看出需要根据测量的数据计算出：A=0&B=0A=0&B=1A=1&B=0A=1&B=1同理得B&CA&CB=0&C=0B=0&C=1B=1&C=0B=1&C=1A=0&C=0 A=0&C=1A=1&C=0A=1&C=1+Excel中键入的表达式（参考）：=IF(AND(测量数据!B2=0,人与人交叉!B5=1),1,0)A=0,B=0A-B(same)=IF(测量数据!B2=测量数据!E2,1,0)得出的运算结果如下：根据运算的结果用SUM函数算出对应的个数，引用到指定的单元格中人与标准交叉（AS,BS,CS）步骤2：人与标准交叉A&SB&S(同A)C&S(同A)A=0&S=0A=1&S=0A=0&S=1A=1&S=1步骤3：计算交互的Kappa结果0.930.92C0.930.91B0.920.91ACBAKappa设计的运算公式：其中：Po为相同判别（如A=0&B=0和A=1&B=1）的对应数量占的比率；Pe为相同判别（如A=0&B=0和A=1&B=1）的对应期望数量占的比率。
工厂产能报告模板1. 引言本文档旨在提供一个工厂产能报告的模板，用于记录和分析工厂在特定时间范围内的产能情况和相关指标。
通过准确记录产能数据，工厂管理层可以更好地评估生产效率，发现潜在问题并制定改进措施。
2. 报告日期和范围•报告日期：[报告日期]•报告范围：[报告起始日期 - 报告结束日期]3. 概览在报告日期和范围内的总体产能概览：•生产线数量：[总生产线数量]•平均日产量：[平均日产量]•总产量：[总产量]•当前产能利用率：[当前产能利用率]4. 产能利用率分析4.1 产能利用率趋势根据报告范围内的数据，绘制产能利用率趋势图，以便更直观地观察工厂的产能利用率变化情况。
[插入产能利用率趋势图]4.2 产能利用率变化原因分析根据报告范围内产能利用率的变化，结合以下因素进行分析，并记录可能的原因：•销售订单情况•原材料供应情况•设备维护和故障•人力资源问题•其他可能影响产能的因素5. 产线效率分析5.1 产线效率指标根据报告范围内的数据，计算和记录以下产线效率指标：•生产线平均停机时间：[平均停机时间]•平均换线时间：[平均换线时间]•平均故障时间：[平均故障时间]•平均生产周期：[平均生产周期]•平均良品率：[平均良品率]5.2 产线效率改进建议根据产线效率指标的分析结果，提出可能的改进建议，以提高工厂的产线效率：•减少停机时间的方法和措施•加强设备维护和预防性维护•提高员工技能和培训•优化生产计划和排程流程6. 总结在报告日期和范围内，根据产能利用率和产线效率的分析结果，总结工厂的产能状况，并提出改进建议。
通过持续监测和改进，工厂可以提高产能利用率，提升生产效率，实现更好的经济效益和竞争力。
以上是工厂产能报告的模板。
可以根据实际情况进行调整和补充，以达到更好的可读性和实用性。
注意：本文档仅为模板，需要根据实际情况进行具体填写。
1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月合计1000120013001200144016001500120013001100110012001514020013501450180016701900200016001600140016001500180706070807882907060705068628401401280137017221588181019301540153013501532143817230714.3%93.8%94.9%69.7%90.7%88.4%77.7%77.9%85.0%81.5%71.8%83.4%87.87%-714.29%-93.75%-94.89%-69.69%-90.68%-88.40%-77.72%-77.92%-84.97%-81.48%-71.80%-83.45%-87.87%周 次第1周第2周第3周第4周第5周月度合计车间一车间二61.73%76.54%87.65%损失工时5566426累计比例39.51%32506271出勤工时12512515510035540累 计比例39.51%22.22%14.81%11.11%产出工时120120150802049095.24%合 计3218129生产效率100.8%100.0%68.4%100.8%95.2%322实际投入工时11912011711942517第5周57432损失工时6586328第4周第3周8432出勤工时12512512512545545480第2周5421产出工时1201208012040第1周7322差 异2.每周各车间/工序生产效率明細(5月份，日期： 日至 日)3.异常工时统计分析异常原因原因1原因2原因3原因4总体产出工时人员出勤工时挡产工时/损失工时实际投入工时总体生产效率目 标 值 生产管理工具——生产计划与控制管理生产效率分析图表说明：生产效率是指固定投入量下，制程的实际产出与最大产出两者间的比率。
统计数学良品率统计数学是一门应用数学的分支，主要研究如何收集、整理、分析和解释数据。
良品率是指在生产过程中，产品合格的比例。
在工业生产中，良品率是一个非常重要的指标，它直接关系到产品质量和生产效率。
良品率的计算方法通常是将合格产品的数量除以总产品数量，然后乘以100%。
例如，某工厂生产了1000个产品，其中有950个是合格品，那么它的良品率就是950/1000*100%=95%。
良品率的计算可以帮助企业及时发现生产过程中的问题，调整生产策略，提高产品质量。
在实际生产中，我们可以通过统计抽样的方式来计算良品率。
抽样是指从总体中随机选择一部分样本进行测试和检验。
通过对样本的检验结果进行统计分析，可以推断出整个生产过程的良品率。
通常情况下，我们会选择一定数量的样本进行抽样，并根据抽样结果来估计整个生产过程的良品率。
为了确保统计结果的准确性，我们需要注意以下几点。
首先，抽样样本的选择要具有代表性，即样本要能够反映整个总体的特征。
其次，抽样过程要随机进行，避免主观偏差。
最后，样本的数量要足够大，以保证统计结果的可靠性。
在实际应用中，我们还可以使用控制图来监控和管理良品率。
控制图是一种统计工具，可以帮助我们分析过程中的变异性，并判断是否存在特殊原因导致良品率变化。
通过控制图，我们可以及时发现异常情况，并采取相应的措施进行改进。
除了工业生产，良品率在其他领域也有广泛的应用。
例如，在医疗领域，可以通过统计分析患者的康复情况来评估治疗效果和疗效良好的比例。
在市场调研中，可以通过样本调查来统计消费者对产品的满意度和购买意愿，以此评估市场潜力和产品竞争力。
统计数学在计算和分析良品率中发挥着重要的作用。
通过合理的抽样和统计方法，我们可以准确地评估生产过程的良品率，并及时发现问题，提高产品质量和生产效率。
良品率的统计分析不仅在工业生产中有重要意义，也在其他领域具有广泛的应用前景。
通过不断改进和优化统计方法，我们可以更好地应对各种实际问题，为社会经济发展做出贡献。
