一、過程能力Cp和Cpk
Cp和Cpk都是過程能力指數（Process Capability Index）的英文縮寫，二者的區別見後文所述，現在通常稱為過程能力指數，又稱工序能力指數或工藝能力指數，是應用統計過程控制（Statistic Process Control，SPC）進行質量控制的重要指標，在IPC9850標準中，要求以Cpk為貼片機過程能力指數，並且規定了Cpk的計算方法。
1、過程能力分析基礎——直方圖與正態分布曲線
在統計分析中，我們面對大量數據，例如，用貼片機貼裝400個1608片式元件，我們通過測試實際貼裝位置與標準位置的偏差，將得到 X 方向和 Y 方向各400 個數據。如果貼裝元件數量更多，將獲得更多數據。
獲得數據僅僅是統計分析的開始，首先必須對數據進行加工整理，找出其統計規律，即分析數據分布的形態以便對其總體的分布特徵進行統計推斷。形象直觀的直方圖是過程能力分析中最常用的方法。
（1）直方圖
直方圖是將所收集的測定值特性值或結果值，分為幾個相等的區間作為橫軸，並將落入各區間的測定值數目作為縱軸，用橫縱軸圍成的面積依次排列成矩形圖形，由於類似用「柱子」排起來的圖形，因此，直方圖也叫做柱狀圖。直方圖可以直觀地表示出數據在各區間出現的頻數，在統計過程控制技術中又稱頻數圖。
我們通過一個實例說明直方圖的形成與含義。為了簡化，我們假設在貼裝後的測試板上測定100個元件 X 方向與基準點的距離尺寸，得到100 個測定值。我們把這100 個數從小到大排列，發現最小值為24.620mm，最大值為24.728mm，其他數都處於它們中間。為了分析方便，我們按照統計要求把測定值分組，分組數見下表。
例如，我們把100個數分為9組，計算組距
（24.728−24.620）/9=0. 108/9=0.012
據此確定各組界限，並計算各組的組中值，然後按組界把數據歸入各組，將落入各組的數據數目作為頻數，形成如下表所示的表格。從下表 中可以看出測量值的集聚和離散趨勢。但是表格的可視化不如圖形，根據表2.1，按照形成直方圖的方法可以繪製出如下圖所示的更加直觀的直方圖。根據直方圖可以了解數據的分布形態，分析數據偏差的趨勢，制定偏差控制的界限，進而實現對過程進行有效控制。
組界數據與頻數
（2）正態分布圖和正態分布曲線
上圖所示的直方圖中間高兩邊低，左右基本對稱，說明數據向一個中心位置集聚，這種分布規律稱為正態分布，即正常狀態下的數據分布。符合正態分布的直方圖稱為正態分布圖。
對於直方圖，如果我們增加測量的數據並且增加組數，那麼，這個直方圖的包絡線就趨向於一個連續曲線（如下圖所示），此曲線稱為正態分布曲線。
描述一個正態分布需要兩個基本參數：表示分布中心位置的特徵數μ和表示數據分布分散程度的特徵數σ。關於μ和σ我們將在後面討論，這裡我們先認識μ和σ對數據的分布的影響。正態分布有這樣的規律：如果一個過程輸出質量特性的測量值服從正態分布，那麼在所有測量值中，大約有68.26%的測量值落在到μ−σ和μ+σ範圍內；大約有95.46%的測量值落在μ−2σ和μ+2σ範圍內，大約有99.73%的測量值落在μ−3σ和μ+3σ範圍內。落到μ±3σ範圍之外的可能性很小，其發生的概率只有0.27%；而在μ−4σ和μ+4σ範圍之外的可能性更小，其發生的概率只有0.0006%，如下圖所示。
2、過程能力分析的關鍵指標——μ和σ
（1）μ和σ的含義
μ和σ是運用統計過程控制技術進行質量控制的基本參數。在具體質量控制中當運用數理統計方法時，面對的是大量統計數據，這些數據不是雜亂無章的，而是有有章可循的，具體說，有兩個基本要素，第一是這些數據是否有向一個位置集中的趨向；第二是這個位置是否是我們期望的目標，或者說它與我們期望的目標有多大距離。應用數學語言表示，第一個反映數據離散趨向的參數是σ，第二個表示數據趨向集中的目標與我們期望位置的距離的參數是μ。
例如，我們要考察貼片機精確度，用貼片機貼裝了一批片式元件，運用測量統計方法獲得一大批測量數據。衡量片式元件貼裝位置的數據有X和Y向偏差和旋轉角度θ的偏差。為了簡化，我們只看 X 向的偏差。我們的目標是元件的 X 向中心與焊盤 X 向中心重合，但實際上總會有偏離，設這個數為Δx，為了表示貼片機的貼裝精度，我們一定是希望：第一Δx 儘可能小；第二Δx 不能超過一定界限，例如，不能超過元件寬度的1/2，如下圖所示，因此就有了上、下限。我們設上、下限分別為 Tu和 Tl，那麼Δx 必須在上、下限內才合格。
如果貼片機工作於正常狀態，那麼測量數據應該符合正態分布，我們根據獲得的數據可以畫出直方圖，並且可以近似得到正態分布曲線。利用正態分布曲線和上、下限概念，我們可以直觀地理解μ和σ的實際意義，如下圖所示。
由上我們可以看出：
• μ值是測量數據與目標值的距離，μ越小，正態分布曲線離目標值越近，貼片機的貼裝準確度越高；• σ值是表示測量數據聚散程度的指數，σ越小，正態分布曲線越「苗條」，數據聚合越好，貼片機的貼裝精密度越高。（2）μ和σ的計算在進行μ和σ的計算之前，我們需要先了解在應用數理統計方法進行質量控制時涉及的統計學的基本概念。
① 總體與樣本的概念：
• 總體——又稱母體，是指所研究對象的全體，如下圖所示的測試板上全體元件。• 個體——構成總體的基本單位，叫做個體，如上圖所示的一個元件。• 樣本——從總體中用隨機抽樣方法取出來進行測量和分析的一部分個體，如上圖所示。• 樣本容量——又稱樣本大小，是一個樣本中包含的個體的數目。② 總體與樣本的概念的應用——用樣本參數代替總體參數：在實際應用中，統計總體往往包含非常龐大的個體數量，例如，一條生產線每天貼裝的元器件達到數十萬隻，統計測量工作量非常大。因此，在實際工作中採取取樣檢查和測量的方法。理論上，樣本參數不等於總體參數，但是當樣本的選擇方法與樣本容量符合統計學規律時，樣本參數與總體參數的誤差達到可以接受的水平，我們就可以用樣本參數代替總體參數。• μ和σ是根據統計數據計算出來的，但由於統計總體數據量非常龐大，實際上，μ和σ是按照樣本計算的，不是一個確切的數字，應該稱為估算。
• 根據取樣方法與樣本容量的不同，μ和σ的估算方法也不同，當然最後結果也有差異，因此在使用中要注意。
• μ和σ是表示總體的參數，在實際應用中用表示樣本的參數x和s代替。
X為樣本測量值，X上加「-」表示平均值；n是樣本數量。計算σ常用樣本標準偏差S代替σ，傳統的標準差估算公式為式中，S為樣本標準偏差；Xi為樣本測量值，X上加「-」表示平均值；n為樣本數量。注意：這個公式只有對數據是正態分布時才是正確的，對於來自總體的隨機抽樣數據，這種是唯一可以用來估計標準差的方法。另外還有多種估算σ的方法，可以根據實際需要選擇。在IPC9850標準中，用X和Sx表示貼片機X方向的偏差平均值和標準偏差是為了區別統計量和參數；字母後面加「，」表示參數，沒有「，」表示統計量。過程能力也稱為工序能力，一般是指在穩定狀態下過程波動範圍的大小，或過程固有波動範圍的大小。（1）過程能力的前提影響生產過程的因素——5M1E說明如下。• Man（人）——操作者；管理者等；
• Machine（機）——機器、設備、儀器和工具等；
• Material（料）——生產原料、原材料和元器件等；
• Method（法）——工藝規範、操作方法、工作方法和管理制度等；
• Measure（測）——測量、測試手段和規則等。
• Environment（環）——工作環境和保障條件等。
上述6項因素涵蓋了生產中所有影響生產過程的可能因素。討論過程能力的前提是5M1E均處於穩定的條件下運行，按統計學說，過程處於統計受控狀態。換句話說，是指過程只受到隨機因素的影響，在這種狀態下，過程波動服從統計規律。正像我們前面介紹的那樣，此時過程輸出質量特性服從正態分布。能力是一個非量化的概念，而在實際生產中只有可以量化的東西才能比較和控制，因此需要對過程能力給出可以量化的指標。根據數理統計學理論可以知道，如果過程輸出質量特性服從正態分布，那麼它的測量值落到μ±3σ範圍之外的可能性很小，其發生的概率只有0.27%。因此，我們可以用μ−3σ到μ+3σ的範圍畫過程輸出質量特性的波動範圍，也就是說，可以用6 倍σ的大小表徵過程輸出質量特性在穩定狀態下波動的大小。對於穩定的過程來說，此時的波動是過程固有的，也是最小的。因此，我們把這種固有波動範圍的大小定義為過程能力。用數學語言，即「6σ」表示過程能力。通過這樣的定義，過程能力就變成了量化的過程能力指數。每一個過程，由於過程能力的5M1E不同，即影響過程的人、機、料、法、環、測的技術水平不同，其固有波動的σ值就會不同，過程能力也就不同。6σ越小，表示過程輸出質量特性的波動越小，其分布圖形越瘦高，過程能力就越強。反之，6σ越大，分布圖形越胖矮，表示過程輸出質量特性的波動越大，過程能力就越弱。下圖表示3個不同σ值的過程正態分布曲線，過程1能力最強，過程3能力最弱。我們在表示高層能力的正態分布曲線上，通過加兩條表示過程公差上、下限的 Tu和Tl來說明，如下圖所示，假設某產品要求的規格公差上、下限為Tu和Tl，則在小於Tl和大於 Tu處，曲線與 X軸及上、下限直線所包圍的面積為超差產品，即不合格產品。根據正態分布曲線的定義，由圖2.61 可以確認，對於設定的公差而言，過程1 的不合格品幾乎為零，過程2 的不合格產品數量為圖示陰影部分，而過程3為圖示畫斜線部分，顯然過程3不合格品最多，因而對於給定的規格公差而言，過程1能力有餘，過程3最弱。過程能力反映了過程的固有技術水平。如果選擇的過程方法不好，例如，工藝參數設計得不合理或機器設備的性能太差，會使過程產品質量波動很大，不能滿足要求。如果用過程能力來描述的話，就是此時過程輸出的σ太大了，即使在人、機、料、法、環、測均處在穩定的正常狀態下，過程也達不到要求。通過對過程運行的控制是無法減小這種固有波動的，只有通過對過程方法進行改進，提高過程的技術水平，比如改進工藝或改進產品設計，才能減小過程的固有波動。用σ對過程固有能力進行量化度量，使我們分析過程固有的滿足顧客或過程要求水平成為可能。σ只反映過程的固有技術水平，與我們對過程控制的要求（例如，客戶要求和企業內部控制要求）無關。而在實際生產中，過程能力是相對的，衡量過程能力必須是在一定的過程控制的要求下才有意義。某一條生產線生產高精度產品可能不能滿足，而生產普通產品可能就沒有問題。因此需要將過程能力σ與過程控制的要求進行比較，以此判斷過程能力是否足夠。為了衡量這種能力是否足夠，我們引入過程能力指數Cp與Cpk的概念。前面我們已經引入公差上、下限的Tu和Tl，顯然，Tu和 Tl的差就是規定的公差範圍，我們用T表示，我們將公差範圍與過程能力的比值定義為過程能力指數，一般用符號Cp表示，它的計算公式是式中，T 是公差範圍，T=Tu−Tl；Tu是公差上限；Tl是公差下限；σ是總體的過程能力，在實際工作中用樣本標準偏差S代替σ。過程能力指數 Cp反映了過程精密度，它的大小與過程潛在的產生不合格品的數量之間是一一對應的。根據 Cp的大小，可以計算出該過程潛在的輸出不合格。通常我們用查表的方法獲得Cp與不合格品率的對應關係。常用的Cp與不合格品率的關係如下表所示。前面我們已經指出，描述一個正態分布需要兩個基本參數：表示分布中心位置的特徵數μ和表示數據分布分散程度的特徵數σ。我們討論過程能力指數 Cp時沒有涉及μ，即假設測量數據的分布中心與目標值一致，即μ=0。但實際上，這種情況只是一個理想的特例，過程分布中心與目標值不可能一點偏差都沒有。如下圖所示，雖然過程1、過程2 和過程3 的輸出波動大小都一樣，並且就相對公差範圍而言，它們的波動都不大，但由於偏差的存在，使得過程1 和過程3 的實際輸出波動都超出了公差範圍，出現了較多的不合格品。可見過程分布中心與目標值的偏差大小直接影響過程的輸出結果。因此，當過程分布中心與目標值存在偏差時，過程能力的大小與公差範圍的比較不再是簡單的比值關係，而要考慮到分布中心與目標值的偏離程度。在這種情況下，我們用過程能力指數Cp來表徵過程滿足要求的能力。
Cp的計算公式是：
1）基本計算公式
Cpk=（1−k）Cp
式中，k表示有偏移的情況下，過程分布中心與目標值的偏移，計算公式是
式中，M=（T1+Tu）/2，為公差中心，或稱為過程的目標值；T 與μ的定義同前，實際計算時用樣本的平均值X代替μ。
k 實際上是過程的準確度，在分析過程精度時用 Ca表示，即k=|Ca|，Ca取絕對值是因為公差無論正負，其結果都會使最終偏離目標值，都產生削弱過程能力的作用。已知 Cp和k，可以計算Cpk，查出不合格品百分率，如下表所示。
使用Ca代替k，Cpk的計算公式也可寫做
2）實用計算公式
Cpk=（1−|Ca|）× Cp
在實際統計計算時，當過程控制要求是雙側公差時，一般使用以下公式（如下圖所示）。
上式中各項參數前面已經定義，是用Cp和k的計算公式推導出來的。
3）特殊計算公式
一部分過程控制只要求公差上限或下限，例如，當貼片機貼裝元器件時，要求元器件引線與焊盤的覆蓋面積大於50%或75%。當過程是單側公差時，Cpk的計算公式可以簡化為
只要求下限
只要求上限
式中，Cpu和Cpl是針對單側公差的過程能力指數另一種表示方法。
上述兩種情況計算公式的圖形表示如下圖所示。
（2）Cp與Cpk的分析
① 由公式Cpk=（1−k）Cp所知，當k趨向0時，Cpk =Cp，因此，Cp值代表Cpk的潛能，Cp也稱為潛在過程能力指數。
Cp不能告訴我們系統分布在品質範圍中所處位置，如下圖所示，在兩個過程中 Cp相同，但由於系統分布中心在品質範圍中所處位置不同，因而最終不良品率也不相同。
只有在測量值為雙側公差而且過程分布中心和目標值重合的情況下，Cp=Cpk（此時k=0），Cp永遠大於或等於Cpk。
② 由公式Cpk=Cp ×（1−|Ca|）分析，Cpk反映了Cpk與Ca和Cp三者的關係，既涉及代表測量值準確度的參數Ca，又涉及代表測量值精密度的參數Cp，因此Cpk是更能代表實際工藝過程的能力指數，所以Cpk也稱為現場過程能力指數。
如下圖（a）所示，過程雖然具有良好的Cp（Cp值大，具有潛在的過程能力），但由於 Ca大，結果出現大量不合格品（Cpk值小，潛在的過程能力沒有發揮出來），需要改進工藝過程。
當我們進行過程工藝調製時，使準確度提高，即減小 Ca值，使系統分布中心向目標值靠近，在同樣質量合格範圍內，消除了不合格品（使 Cpk值增大），充分發揮了過程能力，如上圖（b）所示。
（3）Cpk的等級
1）通常按Cpk值分4個等級
2）細分Cpk的等級及應用
如下表所示。
（4）Cp和Cpk對應產品合格率
典型Cp和Cpk對應產品合格率如下表所示。
（5）Cpk與6σ方法
6σ管理是當代最有影響力的質量管理方法，是一種建立在數位化基礎上的科學的、系統的質量控制體系。關於6σ管理方法不是本書討論的範圍，但其中關於σ的含義和σ與 Cpk的關係，與已經討論的內容有密切聯繫。
在討論 Cp和 Cpk時，我們已經給出σ定義和計算公式，它們同樣適用於6σ管理中關於σ的含義和計算。當以σ作為置信水平時，我們需要明確：
① 討論的過程是正態分布曲線。
② 如果過程數據群的分布中心（實際質量均值）與理想的質量控制目標值（理論質量均值）一致，在這種理想狀態下，6σ水平就意味著Cp=Cpk=2，這時的產品不合格率或故障率僅為0.002PPM（單側0.001 PPM），如下圖實線曲線所示。
③ 但實際上，由於各種原因，數據群的分布中心μ與質量控制目標值往往會有偏差，反映產品質量分布特徵的實際正態分布曲線，其中心值總會在x方向上偏移質量控制目標值一定距離。在6σ管理方法中，這個偏移量定為 +1.5σ，或−1.5σ，在這種情況下只會向一個方向偏移。在偏移量最大的情況下，正態分布曲線中心也即過程均值μ值與最近的規格界限的距離為4.5σ（6σ−1.5σ），如圖2.67虛線所示，此時對應的曲線與橫坐標軸和Tu之間所包圍的面積為3.4 PPM；正態分布曲線中心與另一規格界限 Tl線的距離為7.5σ，對應的曲線與橫坐標軸和Tl線之間所包圍的面積趨向0 PPM。
由於實際過程是非理想的有偏差系統，因而以6σ作為置信水平時的質量水平為3.4PPM，它表示每生產百萬件產品中僅有3.4件不合格產品，或者在百萬次操作中僅有3.4次失誤。6σ代表著產品質量合格率達99.9997%或以上，這是一個非常接近「零缺陷」的高標準。
無偏差的理想系統的σ和 Cpk與對應合格品百分數及不合格品PPM如下表所示。
偏差為±1.5σ的系統的σ，Cp和 Cpk與對應合格品百分數和不合格品PPM如下表所示。
（6）過程能力分析及提高方法
測量和計算 Cpk是為了提高生產效率，保證產品質量，因此要針對計算出來的 Cpk進行科學分析。
① 當 Cpk≥1.33時，表明過程能力充分，此時要控制工藝的穩定性，以保持工藝能力不發生顯著變化。如果認為過程能力過大，應對標準要求和工藝條件加以分析，一方面可提高產品質量等級，另一方面可降低設備精度。
② 當1.33≥Cpk≥1時，工序能力尚可，但不充分，但當Cp接近1時，則有產生超差的危險，應分析原因採取措施加強對工藝過程控制。
③ 當 Cpk＜1時，表明過程能力不足，要採取改進措施，要改變工藝條件，檢查、確認和修訂標準和技術要求，檢查、調整和校對設備，必要時應該對人、機、料、法、環、測各因素進行全面檢查，以提高過程能力。
5、Cp和Cpk的應用
① Cp和 Cpk的大小取決於生產過程中人、機、料、法、環、測各因素，但在某些情況，依據不同的收集和分析數據的方法，Cp或Cpk的結果可能有很大差異。因此Cpk分析時首先要確認該過程收集和分析數據的方法，進行要根據具體情況確定自己的指標，進行科學分析比較。
② 企業在進行對自己以及對供方的過程能力指數進行評價時，僅僅有 Cpk值是不夠的，由以上的介紹可以知道，起碼應該有 Cp值作為參考，這樣我們才可以比較全面地了解過程。
③ Cp和 Cpk的測試、計算和分析只是進行質量改善的方法而不是目的，重要的是統籌兼顧，抓住主要矛盾。數據的收集、計算和報告的成本可能很高，過程能力標準本身並不直接增加任何價值，這些標準是對過程期望結果的估計，所以，努力進行過程改進才是最重要的。
④ 如果最後得到的結果變異超出預測很多，可以考慮一下是否有測量系統的影響。在實際生產中，有的企業曾經發生過這樣的情況，其測量系統的不確定性佔了產品輸出總變異的一半，而他們還依據這個系統來分析生產過程的改善方案。
⑤ Cp和Cpk作為一種衡量過程能力的指數，不可能十全十美，「唯 Cpk論」和「Cpk無用論」都不足取，某國際大企業對評價指數說明具有指導意義：「所有的指數都有不足之處且可能產生誤導。任何從計算的指數中得到的推斷都可以從計算這些指數的數據中找到合適的解釋。」
6、其他有關指數
在貼片機應用中，除了Cp和Cpk這兩個常用的衡量過程能力的指數外，有時還會用到一些其他能力指標，如下所述。
（1）過程性能指數Pp和Ppk
① Pp（Performance Indies of Process）：不考慮過程偏移時的過程性能指數，定義為不考慮過程有無偏移時，容差範圍除以過程性能。
② Ppk：考慮過程偏移時的過程性能指數，定義為考慮過程有無偏移時，容差範圍除以過程性能。
Pp和Ppk的關係與Cp和Cpk相同，有關容差和過程性能等參數的含義也相同，計算方法和公式也一樣，只不過Cp和Cpk要求必須是在系統穩態中採樣，而Pp和Ppk則無此要求。後者的優點是可以反映系統當前的實際狀態，而不要求在穩態下才可以進行計算。
通常，Ppk用來表示短期能力指數，或者說對於輸出當前滿足規格要求而不考慮長期穩定時，例如，在小批量生產的情況下，使用Ppk比較簡單方便。
Pp和Ppk反映系統當前的實際狀態，一般要求Ppk≥1.67。有關Pp和Ppk的詳細論述和計算，請參考有關資料。
（2）機器能力指數Cm和Cmk
Cm（Capability index of machine）和Cmk也是與Cp和Cpk類似的設備能力指標，不同的是Cp和 Cpk是反映過程能力指數，這裡的「過程」是人、機、料、法、環5 個基本質量因素綜合作用的過程，而Cm和Cmk則只針對其中的「機」，而不涉及人、料、法、環（即認為人、料、法、環為理想的穩定因素），因此是單純反映「機器」能力指數。
Cm和 Cmk的關係與 Cp和 Cpk相同，有關容差和過程性能等參數的含義也相同，計算方法和公式也類似。由於僅考慮設備本身的影響，因此在採樣時對其他因素要嚴加控制，儘量避免其他因素的幹擾。
Cpk與Cmk的不同要求如下所述。
• Cpk：在過程穩定受控情況下適當頻率抽25組至少100個樣本；• Cmk：一般在機器生產穩定後約一小時內抽樣10組50樣本；CMK主要用於在新採購的設備、或者設備經過大修、重新調試結束後、或者出現產品質量問題等時候，需要確認機器本身的能力，進行Cmk測定。有關Cm和Cmk的詳細論述和計算，請參考有關資料。
二、 貼片機其他參數
除了以上所描述的參數和指標以外，其他的一些參數也很重要，往往可以決定現有的設備可以生產什麼樣的產品，對於特定的產品該採用什麼樣的設備來進行生產。
1、元件貼裝範圍
元件貼裝範圍主要是指所能貼裝的最大和最小元件的範圍和所能識別元件的最小特徵。由於硬體條件所限，每一臺機器也都由於它的特點而有一定的元件貼裝範圍。有關元器件貼裝性能參見有關資料。影響貼片機貼裝元器件範圍的主要因素有如下所述。
（1）貼片頭結構
轉塔式貼片頭吸嘴之間距離小，貼裝過程中受力情況複雜，因此只適於貼裝尺寸較小，重量較輕的元器件，而非轉塔式（平動式）貼片頭則由於在結構和移動方式上的特點，在元器件尺寸和重量方面適應範圍要大得多。例如，一般轉塔式貼片頭適應的元器件尺寸不超過35mm×35mm，厚度不超過6mm，而平動式貼片頭的範圍可達100mm× 100mm以上，厚度可達20mm以上。
（2）照相機視野的大小和吸嘴的分布
貼裝頭吸嘴的分布和照相機視野的大小是影響元件貼裝範圍的主要因素。對於轉塔式和轉頭式貼片機，由於元件只能夠一次照相識別，所以，它所能貼裝最大元件的尺寸與元件識別相機的視野大小相關。對於平臺式貼片機，吸嘴呈直列式分布，元件的識別可以通過多個視像組合來進行校正。
根據元件的特徵可以通過幾種不同的方式來識別，但不同的特徵所需要的像素不同。如片狀元件需要5～10 個像素；引腳元件的一個腳間距需要4 個像素；球狀元件的一個球距需要8 個像素等。照相機的解析度也是固定的，所以它所能識別的元件的最小特徵也可以計算出來。如解析度為2.3 mpp所能識別最小的片狀元件的長、寬為0.292mm；引腳元件的最小腳間距是0.234mm；球狀元件的最小球距為0.468mm。
（3）貼裝速度的影響
貼裝速度主要對可以貼裝元器件的重量影響較大。在高速貼裝過程中，元器件運動速度越快，加速度值就越大，元器件受牛頓力也越大，因此越容易產生拋料和貼裝位置偏移等缺陷。例如，一般高速機可貼裝元器件重量只能到6 g，多功能貼片機可達35 g以上。
2、基板支持範圍
基板支持範圍是指貼片機所能承載的線路板的大小範圍，取決於貼片機的機架尺寸和機械結構，對於一臺具體貼片機來說是不可改變的。
電子產品的線路板大小有從長寬只有十幾毫米的小模塊電路板到邊長近一米的特種設備的背板，厚度從只有0.2mm的柔性線路板到板厚有5mm以上的伺服器主板。
一般貼片機所支持的基板最小尺寸為50mm×50mm（長×寬），基板最大尺寸350mm×350mm，基板的厚度為0.5～5.0mm。有的貼片機的基板支持較大，如環球儀器公司（UIC）的Genesis，線路板的尺寸範圍為50.8mm×50.8mm～813mm×610mm，厚度為0.508～6.35mm（線路板長寬超過508mm×508mm，厚度超過5.08mm需要加裝大板夾具）。
如果線路板的尺寸較小，可以在考慮成多產品的拼板方式（如下圖所示）。在SMT組裝階段，多產品的拼板可以減少貼片生產線上的各設備的傳送時間，減少在線路板基準點校正的時間，提高設備利用率。
3、最大裝料能力
貼片機的最大裝料能力都與它的送料器站位（Feeder Slots）有關。一臺貼片機的每站之間的距離是固定的，因此一臺貼片機送料器的站位數也是固定的。但是由於不同元件包裝的寬度不同，對應送料器所佔的機器站位數不同，所以能容納不同物料的數量也不同。
一般在設備對比中都以各貼片機所能裝載8mm供料器的最多數量來作為參考，目前單臺貼片機可裝8mm供料器數量從64～256不等。如環球儀器公司Genesis貼片機的站位數是72，可以使用雙軌送料器在一個站位裝載兩個8mm的物料，它所能裝載8mm物料的最多數量為144種。而12mm送料器所佔的站位為1個，16mm，24mm和32mm各佔2個，44mm佔3個，56mm佔4個，72mm和88mm佔5個。
由此可見，對於不同寬度的物料，一臺機器所能容納的數量不同。多功能貼片機還可以根據需要加裝託盤送料器平臺，一個託盤送料器平臺可以容納多個不同物料的託盤。Genesis貼片機的託盤送料器可以容納58種不同的盤裝元件，並且元件的託盤可以堆疊。
貼片機的最大裝料能力越大，對不同產品適應能力越強；但貼片機的外形尺寸和重量也越大，相應的價格也越高。
4、機器的電、氣參數及環境要求
電、氣是設備工作的必要條件，在貼片生產線安裝前必須考慮準備合適的電、氣以保障正常生產。
（1）貼片機的電參數
• 電壓：一般有交流200～240 V和360～400 V兩種，不同國家和地區有差別；• 頻率：有50 Hz和60 Hz兩種，不同國家和地區有差別；（2）貼片機的氣參數
• 氣壓：氣源要求一般為5～7 kg/cm2（70～95 psi）；
• 氣流量：為100～300 l/min。
（3）環境要求
• 溫度：一般要求溫度為10～30℃，推薦15～30℃；• 噪聲：不大於75 dB，推薦不大於60 dB；5、機器的外觀尺寸、重量及物理承重要求
機器的外觀尺寸、重量及物理承重要求對機器的儲存、運輸、選址、安裝和運行都起到關鍵的作用。一條SMT生產線需要多大的空間，設備能否安裝在現有的廠房以及現有的樓層的承載能力等將會影響到一個公司的設備選擇和投資多少。
三、 有關貼片機的一些指標術語
在電子組裝行業工藝管理和控制、設備維護和管理、生產線評估和改進中，目前各企業和供應商都使用許多描述設備能力和關於過程等方面的指標，例如，「貼裝率」、「貼裝效率」和「稼動率」等，由於沒有統一的定義和公認的標準，給交流和應用造成不少麻煩。
作為技術交流的共同語言，在一部分企業使用自己特定的名稱未嘗不可，但是在整個電子製造行業內，還是應該使用大多數人習慣的技術用語。本書對各種資料進行收集、整理和分析，提出符合中文規範和大多數人習慣的術語，同時對各種不同公司背景，不同來源的提法一併收入，供讀者參考。
1、貼裝成本
（1）貼片機的收益率
在SMT設備成本中，貼片機舉足輕重。對於貼片機應用廠商而言，無論是OEM（原設備製造商），還是EMS（電子製造服務商），投資回報是必須認真考慮的因素。設備投資回報涉及眾多因素，其中最主要的考慮是貼片機的收益率。貼片機供應商通常給出設備的貼片速度和佔地面積等數據，但對於生產商而言，除了供應商提供的參數外，計算貼片機（隨時間）收益率的最佳方式是計算每個元件的貼裝成本。通過比較貼裝成本，可以為生產企業的的應用找到經濟實惠的設備。
目前，在技術規格和炫耀式的銷售資料中並沒有指明每個元件貼裝的實際成本。但是，如果有一種方法可以分解操作員要求、佔地面積、實際速度、轉換時間以及零備件成本等多種因素，貼裝成本問題就會變明晰，並且可以作為在相同應用中比較各種機器的通用方法，而且最終會使整個行業受益。
（2）元件貼裝成本
儘管降低元件的貼裝成本是一個非常複雜的問題，但是在設備購置之前進行貼裝成本的評估卻不是很困難，目前常用以下兩種方法進行。
① 簡單估算：根據供應商提供的貼裝速度或者實際每小時的貼裝元件數，可以簡單估算每一個元器件的貼裝成本。計算公式為
CMC=C/N
式中，CMC是貼裝成本；C是貼片機價格；N是每小時貼片數。
例如，一臺售價124.5萬元的貼片機，供應商提供的每小時貼片數為12250個，則貼裝成本為
1245000÷12250=101.6（元）
這只是一個比較數，可為所有考慮中的機器作估算。很明顯，數字越低越好。該計算每小時貼裝數N，作為粗略比較，可用於機器規格中的速率。如果能夠得到生產實際中的每小時貼片數，當然更接近實際。
不過要確定生產實際中的貼片速度，需要在一定條件下進行實際貼裝試驗。每一種機器將對每一種板有不同的貼裝摺扣因素。有些機器只能達到機器規格中的50%，有些機器可能達到70%。試驗的前提應保證速率包括所有傳送和基準點識別時間，指定用於元件供應的帶盤式、管狀或託盤等。進行這個試驗的最好方法是樣板PCB，以CAD數據把它送給所有在考慮之列的供應商，確保供應商用書面形式寫出他的貼裝速率並保證它。
② 通過計算機軟體評估：
進一步的估算可以藉助計算機軟體進行。已經有公司開發了通用軟體工具，用於計算和分析每個貼裝元件的成本，而不需考慮個別的設備供應商。通過輸入SMT生產商的製造數據，能夠方便地找到浪費時間的最大因素以及最實質的成本在哪裡，它使人們經常只是定性討論的貼裝成本問題量化，提供了在面對不同供應商炫耀自己貼片機的數據時，可以比較準確進行評估的依據。
（3）影響貼裝成本的因素
在SMT工廠，沒有比花費重金購置的先進生產線靜靜閒置更令人惋惜的事情了。然而，在許多企業這是經常發生的事情。這是為什麼呢？一個原因是，雖然當今的許多貼片機是非常優秀的機器，但它們不是為處理小批量（每天需要多次轉換）而設計的；另一個原因可能是轉換時間太長。但是，答案通常不是唯一的，可能有多少臺機器就有多少種解釋。因此，降低每個元件的貼裝成本不是一件容易的事情。
通過實際統計和分析貼片機在處理小批量（每天需要多次轉換）生產時的貼裝效率，發現轉換產品時所用轉換時間，對元件貼裝成本影響很大，例如，每天（以兩個班次計算）如果需要轉換10 次，轉換時間的微小改進（如縮短20%）意味著每個貼裝元件的成本降低17%。與此對照，機器的產量提高20%僅導致每個貼裝元件的成本降低2%。將轉換時間從60min縮短至10min，意味著CMC可以降低約70%。
與提高產量相比，這種降低程度非常顯著；假設產量提高50%，從10000CPH提高至15000CPH，也只能使CMC降低5%。
在降低 CMC 方面，操作員要求是第二個最重要的因素。如果機器使用困難並且軟體複雜，則需要使用多個操作員來實現更短的轉換時間，這會增加人力成本。例如，當需要增加第三個操作員來使用機器時，成本會增加25%。
因此，在為多品種和高產量應用投資購買SMT機器時，在考慮機器的標稱速度和佔地面積要求等因素的同時，仔細考察貼片機轉換時間和操作員要求是經濟實惠的方式，也是一個在實際中證明行之有效的方法。
總之，SMT貼裝設備能力正在增加，因此貼裝成本在減少。隨著新型貼片機的不斷推出，SMT生產線的設計的複雜性不斷提高，不管是EMS還是OEM，都有必要選擇合適的機器來滿足不斷變化的需求，使貼裝成本最小，以維持在世界市場上的競爭性。
2、貼裝率
在選購貼片機時主要考慮其貼裝精度、貼裝速度與元器件適應能力，而在實際使用過程中，為了有效提高產品質量，降低生產成本，提高生產效率，如何提高和保持貼片機貼裝率則是擺在使用者面前的首要課題。
貼裝率不是貼片機本身的性能指標，而是在生產實際中，為了衡量設備完好和工藝過程正常而設置的一項指標。
（1）貼裝率的含義
所謂貼裝率是指在一定時間內元器件實際貼裝數與拾取元器件數之比，由下式計算
EP=（N−N1）/N × 100%
式中，EP是貼裝率；N是拾取元器件數；N1是總棄件數。
其中，總棄件數是指吸著錯誤數、識別錯誤數、立片數和丟失數等錯誤數的總和，而識別錯誤又分器件規格尺寸錯誤與器件光學識別不良兩種。
（2）影響貼裝率的因素
① 元器件：
② 印製板：
• 表面平整度不良。
③ 供料器：
④ 吸嘴：
⑤ 檢測系統：
⑥ 工藝管理：
（3）貼裝率在生產中的應用
貼裝率是貼片機完好程度和生產過程正常的晴雨表，在生產實際中，用統計貼裝率的方法監控每臺機器的生產狀況，一旦發現某一貼片機的貼裝率低於規定標準（如99.95%），立刻作為設備異常處理，應該查找異常原因，問題解決後再繼續工作。另外，還可以規定每周或每月達標的班次數，以及最低貼裝率的標準（例如，99.90%）。
3、產出率
產出率（Yield）指一種產品在製造過程完成時得到的合格產品數和提交生產的產品元件數量比率。計算方法如下
Y=Np/Nc ×100%
合格產品數 / 提交生產的產品元件數
式中，Y 是產出率；Np是合格產品數，包括一次通過的產品和返修合格的產品；Nc是提交生產的產品元件數一般按元器件表套數，根據不同元器件易損程度，各種元器件數量可以不相同。
產出率可以按產品統計，也可以按元器件和零部件統計。當按產品統計時，Nc中剩餘元器件一般不減去；當按元器件和零部件統計時，Nc可將剩餘可以再次使用的部分減去，也可以不減，由企業根據產品和制度自己規定。
產出率與生產線設備的檔次和速度沒有直接關係。電子產品的組裝如果運作合理的話，可以高速生產高品質的組件；但是如果出現問題的話，同樣的生產線也會高速生產廢品。
當產出率出現問題時，絕大多數人往往歸咎於生產，這是不全面的，而且會阻礙製造中糾正錯誤。事實上，產出率受以下因素的控制：
4、稼動率
「稼動率」是英文Activation或Utilization的日文名稱，在日資企業內或技術交流中使用「稼動」比較普遍。中文一般以「效率」、「有效」、「運轉」和「開動」表述，是指有效量在總量（例如，產品數量和開機時間等）所佔的比率。
上述「使用率」和「合格率」等指標含義及計算方法見本書其他章節。此外，在日資企業或中日技術交流中，使用「稼動」的概念還有「實質稼動率」、「價值稼動率」、「作業稼動率」、「機器稼動率」和「人員稼動率」等。
在這些名稱中，「稼動」依然是「效率」和「有效」的含義。