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Enregistrement W4416885692 · doi:10.37665/rehqomq45236

Collaboration Between OEM and EMS to Combat Head on Pillowing Defects: Part 2 - Warpage Acceptance Proposal

2014· article· W4416885692 sur OpenAlexaff
Alex Chan, Paul Brown, Richard Coyle, Lars Bruno, Anne-Kathrlne Knoph, Thilo Sack, David Geiger, David Méndez, Ron Kulterman, Mulugeta Abtew, I. Muntele, Kirk VanDreel

Notice bibliographique

RevueRegional Events · 2014
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensHain Celestial (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginal equipment manufacturerComponent (thermodynamics)Process (computing)Work (physics)Root causeHead (geology)Surface-mount technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper is in English and Chinese languages. There have been many publications, industry workshops, and symposia that describe process mitigation techniques for minimizing the occurrence of Head-on-Pillow (HoP) defects during surface mount assembly. These include inspection effectiveness as covered in Part 1 of this two paper set. This second paper addresses the root cause of the HoP defect; specifically the link between HoP defects and component warpage. Multiple case studies contributed by the participating companies are presented to support the proposal that the current industry warpage standard needs to be revised and to demonstrate that further work is needed by the industry to understand the root cause of this defect better. Based on the data from the case studies, the authors propose revised acceptance criteria that set the maximum warpage at O.090mm (3.5mil) for BGA of O.8mmpitch and above.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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