L'AMDEC pour le test de production

Qu'est-ce que l'AMDEC pour le test de production avec TofuPilot

L'Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité (AMDEC) est une méthode structurée pour identifier ce qui peut mal tourner, la gravité des conséquences et les contrôles existants pour le détecter. Appliquée au test de production, l'AMDEC aide à décider quelles étapes de test sont les plus importantes et où investir dans la détection. Ce guide explique comment fonctionne l'AMDEC, la différence entre AMDEC conception et AMDEC processus, et comment les données TofuPilot alimentent votre processus AMDEC.

Comment fonctionne l'AMDEC

L'AMDEC évalue chaque mode de défaillance potentiel sur trois dimensions :

Facteur	Ce qu'il mesure	Échelle
Gravité (G)	Quelle est la gravité si cette défaillance atteint le client ?	1-10
Occurrence (O)	À quelle fréquence ce mode de défaillance survient-il ?	1-10
Détection (D)	Quelle est la probabilité que votre test actuel le détecte ?	1-10

L'Indice de Priorité du Risque (IPR) est G x O x D. Un IPR plus élevé signifie une priorité plus élevée. Une défaillance grave, fréquente et difficile à détecter obtient le score le plus élevé.

Exemple d'AMDEC pour une alimentation

Mode de défaillance	Effet	G	O	D	IPR	Action
Pont de soudure sur le FET de sortie	Court-circuit, risque d'incendie	10	3	2	60	AOI + test hipot couvrent ce cas
Mauvaise valeur de condensateur	Ondulation de sortie hors spécification	6	2	4	48	Ajouter la mesure d'ondulation au FCT
Soudure froide sur le connecteur	Connexion intermittente en utilisation	8	4	7	224	Ajouter un test de traction ou un screening par cyclage thermique
Échec du flashage firmware	Unité morte à l'arrivée	9	2	1	18	L'autotest détecte ce cas

La soudure froide sur le connecteur a l'IPR le plus élevé car elle est difficile à détecter (D=7). C'est là qu'il faut investir dans de meilleurs tests.

AMDEC conception vs AMDEC processus

Type	Périmètre	Qui pilote	Quand
AMDEC conception	Défaillances de conception produit	Ingénierie de conception	EVT/DVT
AMDEC processus	Défaillances du processus de fabrication	Ingénierie processus/test	PVT/production

L'AMDEC conception se demande : qu'est-ce qui peut défaillir dans la conception ? L'AMDEC processus se demande : qu'est-ce qui peut mal se passer pendant la fabrication ? Pour l'ingénierie de test, l'AMDEC processus est l'endroit où vous définissez quels tests sont nécessaires et pourquoi.

Comment les données TofuPilot alimentent l'AMDEC

L'AMDEC nécessite des données réelles pour les scores d'Occurrence et de Détection. Deviner ces chiffres rend l'analyse peu fiable. TofuPilot fournit les données dont vous avez besoin :

Entrée AMDEC	Source TofuPilot
Taux d'occurrence	Pareto des défaillances par étape de test
Efficacité de détection	Comparer le rendement des tests de production au taux de retours terrain
Distribution des modes de défaillance	Distributions des mesures montrant quels paramètres dérivent
Données de tendance	Cartes de contrôle montrant si un mode de défaillance est en augmentation

Prérequis

Python 3.10+
OpenHTF installé (pip install openhtf)
SDK Python TofuPilot installé (pip install tofupilot)

Étape 1 : Mapper les actions AMDEC aux phases de test

Chaque action AMDEC nécessitant un test devient une phase OpenHTF. Incluez la référence AMDEC dans le docstring de la phase pour la traçabilité.

fmea_driven_test.py

import openhtf as htf
from openhtf.util import units


@htf.measures(
    htf.Measurement("output_ripple_mV")
    .in_range(maximum=50)
    .with_units(units.MILLIVOLT),
)
def phase_ripple_check(test):
    """AMDEC processus item #2 : Détecter un mauvais condensateur via la mesure d'ondulation."""
    test.measurements.output_ripple_mV = 28.5


@htf.measures(
    htf.Measurement("connector_resistance_mOhm")
    .in_range(maximum=100)
    .with_units(units.OHM),
)
def phase_connector_check(test):
    """AMDEC processus item #3 : Détecter une soudure froide sur le connecteur de sortie."""
    test.measurements.connector_resistance_mOhm = 42.0


@htf.measures(
    htf.Measurement("hipot_result").equals("PASS"),
)
def phase_hipot(test):
    """AMDEC processus item #1 : Vérifier l'absence de courts-circuits sur l'étage de sortie."""
    test.measurements.hipot_result = "PASS"

Étape 2 : Enregistrer les résultats et mettre à jour l'AMDEC

Connectez le test à TofuPilot. Au fur et à mesure que les données de production s'accumulent, mettez à jour vos scores d'occurrence et de détection AMDEC avec des chiffres réels.

fmea_driven_test.py

from tofupilot.openhtf import TofuPilot

test = htf.Test(
    phase_hipot,
    phase_ripple_check,
    phase_connector_check,
)

with TofuPilot(test):
    test.execute(test_start=lambda: input("Scanner le numéro de série : "))

Étape 3 : Revue et itération

TofuPilot suit les résultats par étape de test. Ouvrez l'onglet Analytique pour examiner :

Le Pareto des défaillances montre quels modes de défaillance surviennent réellement le plus souvent (met à jour votre score O)
Les distributions des mesures montrent si vos limites détectent les unités marginales (valide votre score D)
Les tendances de rendement montrent si les actions correctives fonctionnent (l'IPR devrait diminuer au fil du temps)

L'AMDEC est un document vivant. Revoyez-le trimestriellement en utilisant les données TofuPilot pour mettre à jour les scores et reprioriser les actions. Un mode de défaillance qui était rare il y a six mois peut être courant maintenant suite à un changement de fournisseur.