军用传感器批量化制造中的过程控制优化研究

0 引言

传感器技术是是衡量一个国家军事实力和生产力水平高低的重要标志之一，一切现代化仪器、设备几乎都离不开传感器[1]。传感器可将被测目标的各种非电量信息转换成可进行测量的电信，因此在军事上传感器是武器装备发展的重要环节[2]。军用传感器承担着战场环境感知、装备状态监测等关键任务，其性能稳定性直接影响武器系统的作战效能。与民用传感器相比，军用传感器需在高温、高压、强电磁等极端环境下保持精度，这对批量化制造过程提出了严苛要求，一方面，核心参数（如灵敏度、响应时间）的一致性偏差需控制在 1% 以内；另一方面，制造过程需满足可追溯性、防错性等军用质量标准。当前，军用传感器批量化制造存在两大瓶颈：一是多工序（如芯片键合、封装密封、环境应力筛选）的过程波动累积，导致批次间一致性差；二是传统人工巡检模式难以实时捕捉微小异常，易造成批量性质量隐患。基于此，本文以“减少过程波动、提升质量稳定性”为目标，探索融合统计分析与智能监测的过程控制优化路径。

1 过程控制优化模型构建

1.1 过程控制框架设计

构建“感知-分析-决策-执行”闭环控制框架。数据感知层，通过物联网设备采集关键工序的实时参数，包括温度（ ±0.1°C 精度）、压力（ ±0.2kPa 精度）、焊接电流（ ±1mA 精度）等，采样频率设为 1 次/秒；分析层，运用统计过程控制方法对数据进行处理，计算过程能力指数、波动趋势等指标；执行层，根据分析结果触发调整指令，如自动校准设备参数、暂停生产并报警等。

2 核心量化指标与公式

2.1 过程能力指数（Cpk）

用于评估工序满足质量标准的能力，计算公式为：

其中，USL 为质量标准上限，LSL 为质量标准下限， μ 为过程均值， σ_σσσ 为过程标准差。军用传感器关键工序要求 C_pk⩾1.33 （对应 ppm 值 ≤66.8 ）。

2.2 波动预警阈值（Δx）

当连续 3 个样本的参数偏差超过阈值时触发预警，计算公式为：

式中 k 为修正系数，根据工序重要度取值（核心工序 _k=0.8 ，一般工序 k=1.2 ）。2.3 过程稳定性指数（S）

综合评价多工序的整体波动情况：

其中， w_i 为第 i 工序的权重（通过层次分析法确定）， C_pki 为实测过程能力指数， C_pk0i 为目标值。 S≥0.9 时判定过程稳定。

3 实验验证与数据分析

3.1 实验对象与方案

以某型军用压力传感器为研究对象，该产品批量化制造包含 8 道关键工序，选取其中 3 道核心工序（表 1）进行优化验证，实验周期为 2 个月（优化前 1 个月，优化后 1 个月）。

表 1 实验选取的核心工序基本参数表

3.2 优化措施

3.2.1 芯片键合工序

加装实时拉力监测模块，当键合强度波动超过 Δx （计算得 Δx=1.67g ）时，设备自动调整超声功率（调整量 15% ）；

3.2.2 密封焊接工序

采用自适应焊接参数算法，根据前 5 个焊点的熔深数据（采样频率 10 次秒）动态修正激光功率；

3.2.3 温度校准工序

引入热分布仿真模型，将温箱内温差控制在 ±0.3^∘C 以内。

3.3 结果分析

3.3.1 过程能力提升

优化后各工序 Cpk 值显著提高（表 2），芯片键合工序 Cpk 从 1.12 升至 1.45，密封焊接工序从 0.98 升至 1.38，均达到军用标准要求（ ≥1.33 ）。

表 2 优化前后核心工序质量指标对比表

3.3.2 过程稳定性改善

过程稳定性指数 S 从优化前的 0.76 升至 1.02，连续 20 个批次的参数波动标准差从 .±3.2% 降至 ±1.8% ，达到设计目标。

3.3.3 经济效益

优化后单位产品的返工成本降低 42.7% ，因质量问题导致的交付延迟率从15% 降至 3% ，满足军用装备“按时、按质”交付要求。

4 讨论

4.1 关键技术突破

提出的动态阈值调整算法，解决了传统 SPC 方法对小批量、多品种生产适应性差的问题；构建的多工序协同控制模型，实现了“局部波动-整体质量”的关联分析，避免了单一工序优化的局限性。

4.2 应用局限性

对设备智能化水平要求较高，老旧生产线需进行改造；部分军用传感器的关键参数难以实时监测，需结合离线检测数据进行补充分析。

结论

本文提出的过程控制优化方案，通过量化指标与智能监测的结合，有效提升了军用传感器批量化制造的稳定性与一致性。研究表明，过程能力指数与波动预警阈值的引入，可实现质量异常的早期识别；多工序协同控制模型能显著降低累积波动对产品质量的影响；该方案可推广至其他军用电子元器件的批量化制造过程，为军工产品质量管控提供新方法。未来研究将聚焦于极端环境下传感器性能衰减的过程控制，进一步提升批量化制造的可靠性。

参考文献

[1]范树新,聂丽梅,隋晓光等.我国传感器军用标准的现状与发展建议[J].计量与测试技术. 2009 ,36 (03):40-42.

[2]段成丽,齐文杰.军用传感器的发展趋势与对策[J].传感器技术. 2003(11):4-8.