要成為具有良好聲譽的RF解決方案和電子元件供應商，質量控制是關鍵。隨著技術不斷進步，新制造流程不斷提高元件的精度，提高質量控制水平，優化流程變得比以前更加重要。其中許多技術實踐都已成為行業趨勢，推動不斷提高質量標準和結果。

Qorvo高級質量總監Wade Cole表示，除了支持制造商監控質量數據的波動之外，這些趨勢還有更多作用。它們還能帶來更好的數據解析方法，在更深層次支持質量控制。

Wade表示：“質量控制的一個重要方面是防錯。你可能聽過人們將其稱為Poka-Yoke（由工業工程師Shigeo Shingo于20世紀60年代提出，正式命名為零質量控制）。可能無法實現完美，但這個概念最終可能實現制造流程防錯。如果能找到自動執行重復流程的方法，那么就更有可能獲得所期望的結果。”

六大質量控制趨勢

1.挖掘大數據

利用大數據現已成為重要的質量控制實踐。1 TB內存相對便宜，因此制造商能夠收集更多有關其流程的可操作信息。目前有一些大數據挖掘程序已在使用，還有一些更強大的程序即將問世，它們可以發現關鍵趨勢，預測何時可能會發生質量問題。Wade表示：“Qorvo多年來一直在晶圓廠使用這些類型的人工智能(AI)工具，以便及早發現潛在問題。通過使用AI類型的機器人來實時監測數據，我們可以發現問題，盡可能減少由此造成的麻煩。通過掃描這類大數據，我們可以及早發現關鍵問題或異常，避免問題變得更嚴重。這樣，我們就可以更好地防止出現問題，減少被動解決問題的幾率。”

2.大批量可靠性測試

測試少量產品可以發現偶發性問題，測試大批量產品則能夠發現重復性和/或每百萬單位缺陷率(DPM)較低的問題。更大批量的樣本可以提供更準確的檢測結果，以及可行度更高的結果。為此，我們每年在Qorvo可靠性實驗室中通過烤箱和測試室營造的惡劣條件下，測試數百萬個產品。我們將發現的故障送交故障分析實驗室進行分析，以找出導致故障的物理缺陷。之后，質量團隊會解決問題，找到導致缺陷的根本原因，并采取糾正和預防措施，確保該故障不會再次出現。

3.異常檢測

這項質量控制趨勢與異常檢測相關，是通過查看產品之間的差異，并通過差異獲取信息。“如果你偶然發現一個產品的指標與標稱值相差甚遠，這就是個異常產品。在整個生產流程中，有多個地方可能出現這種問題。將異常產品挑出來，并評估導致異常的源頭，是非常值得的。”

4.產品平均測試(PAT)

這項質量控制趨勢與異常檢測相關，是通過查看產品之間的差異，并通過差異獲取信息。“如果你偶然發現一個產品的指標與標稱值相差甚遠，這就是個異常產品。在整個生產流程中，有多個地方可能出現這種問題。將異常產品挑出來，并評估導致異常的源頭，是非常值得的。”

5.干凈量產

理想情況自然是客戶始終收到沒有問題的產品。要確保這一點，需要收集過去的問題，確認并防止關鍵問題重復發生。Wade表示：“Qorvo不懈努力，致力于實現我們所說的‘干凈量產’。如果有問題阻礙實現干凈量產，我們會安排問題解決團隊予以解決。在進行量產之前，我們會認真核驗清單，確保遵循所有最佳實踐規程進行。”

6.有效的傳統反饋途徑

我們要遵循的另一種實踐方法并不是行業質量控制趨勢，而是一種通常做法——只需傾聽客戶的意見。客戶自己也有必須解決的問題，在解決問題的過程中，他們也許能夠找出最佳做法。通過傾聽客戶的意見，Qorvo可采用憑借自身可能無法發現的最佳實踐，進一步提高產品質量。“如果回顧一下我們跟蹤的某個關鍵指標——百萬出貨量的評論量或退貨量——就會發現該數字大幅下降，從百萬之一級下降到十億分之一級。”很顯然，堅持并及早采用這些質量控制方法帶來了回報。