Résistances - binning et distributions étranges

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J'ai lu un petit caprice lié aux résistances binning dans un commentaire sur cette question récente .

Certains fabricants vendront, par exemple, des résistances de 1% et 5% qui sont réellement fabriquées dans le même lot. Lorsque les résistances sont triées par valeur, les plus précises sont classées dans une catégorie de 1% et vendues à un prix légèrement plus élevé, et les moins précises sont vendues en tant que résistances de 5%.

Cette méthode de tri garantit que 5% des résistances passant par ce processus ne seront jamais à moins de 1% de leur valeur nominale. En d'autres termes, une résistance 1 k +/- 5% aurait une résistance dans la plage [950, 990] ou [1010, 1050] - mais jamais [990, 1010].Ω

Est-ce que cela se produit réellement? Je suppose que les pièces sont toujours ce que vous payez, mais il semble vraiment étrange qu'une résistance de 5% ait 0 probabilité d'être dans la tolérance de 1%.

Greg d'Eon
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Comment est-il étrange qu'un fabricant veuille maximiser ses profits tout en donnant aux composants de consommation dans les spécifications? C'est pourquoi vous achetez des composants dont le pire des cas fonctionnera dans votre application.
I. Wolfe
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Cela me rappelle une histoire que j'ai entendue il y a longtemps. Un fabricant vendait des pièces avec un taux de défaillance garanti de 1 pièce sur 100. 100 unités tiennent dans une boîte. L'un des clients a remarqué qu'il y avait toujours une pièce défectueuse à un endroit particulier de la boîte. Le fabricant testait actuellement toutes les pièces et a placé une pièce défectueuse dans chaque boîte de 100.
JRE
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Parce que les vendeurs avaient fait au client un prix inférieur pour le taux d'échec de 1%. Comme le fabricant effectuait de toute façon des tests à 100% sur les pièces (autres exigences pour ce produit et trop coûteux pour changer de méthodologie pour un ou deux clients), ils ont juste chuté d'un amortisseur sur 100 pour justifier le prix inférieur.
JRE
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@Kynit pour éviter d'avoir à le jeter et à le remplacer par un autre fonctionnel.
Will
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@JRE: L'histoire que j'ai entendue est qu'une entreprise automobile a commandé un million de puces à un fabricant japonais et a précisé qu'un maximum de 0,01% pouvait être défectueux. Une caisse est arrivée qui contenait, avec des milliers de tubes de chips, un sac avec 100 chips. Lorsqu'on leur a demandé ce que c'était, le fabricant a indiqué que c'étaient des "défectueux" [précisant ainsi qu'ils étaient convaincus que les 999 900 puces restantes étaient bonnes, et peut-être indiquant qu'ils s'étaient sentis insultés à l'idée qu'ils expédieraient moins de Produit 100% parfait].
supercat

Réponses:

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Le fait est que cela pourrait arriver.

La bonne façon d'examiner ce problème est de ne jamais rien supposer de la distribution des erreurs dans la bande de tolérance spécifiée. Supposez toujours que la distribution sera la plus gênante pour votre conception, car vous ne savez pas qu'elle ne l'est pas.

Spéculer sur la façon dont quelque chose se comporte au-delà de la tolérance spécifiée dans la fiche technique est inutile et ne vous causera que des ennuis.

Olin Lathrop
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Je suppose que c'est juste - je suis assis ici à imaginer une belle courbe en cloche lisse, mais rien ne dit que cela doit être le cas.
Greg d'Eon
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@Kynit Une courbe en cloche lisse ne peut pas être supposée sans connaître les spécificités du processus. La distribution peut être asymétrique au départ, etc. Il est également peu probable que le pic de la distribution tombe sur la valeur souhaitée. C'est un bon résultat, mais rarement atteint. Lorsque vous regardez la distribution des parties à 1%, vous verrez qu'elle est asymétrique.
Rétablir Monica
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Cette méthode de tri garantit que 5% des résistances passant par ce processus ne seront jamais à moins de 1% de leur valeur nominale.

Ceci est une fausse conclusion.

Par exemple, si 90% des pièces de production se situent à moins de 1% de la valeur nominale, mais seulement 10% du volume des ventes concerne des pièces avec spécification de 1%, alors environ 89% des pièces "5%" auront toujours des valeurs comprises dans 1% du nominal.

Le photon
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Oui, cela s'est produit avec des microprocesseurs. Ils sont testés à la fréquence la plus élevée, ceux qui échouent sont testés à des fréquences plus basses. S'ils réussissent, ils deviennent des processeurs moins bien notés. Il n'y en a pas assez parmi les moins bien notés pour répondre à la demande, donc leur overclocking fonctionne souvent.
Loren Pechtel
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D'après mon expérience, cela ne se produit pas (les résistances sont ajustées à la valeur dans les temps modernes, non fabriquées puis triées), mais cela ne signifie pas que le centre de la distribution sera la valeur nominale ni que la distribution ressemblera nécessairement à une normale courbe.

Par exemple, sur 5% de résistances, l'équipement de coupe peut être réglé sur la valeur nominale, mais les retards dans la coupe signifient que la valeur est systématiquement supérieure à la valeur nominale, ou peut-être qu'il y a une petite erreur d'étalonnage dans l'équipement de mesure - un changement de plage et / ou un décalage nul, plus une certaine variation entre les mesures. Tant que la valeur typique est comprise entre 1 et 2% de la valeur nominale, ils vont fonctionner avec elle, car les variations d'une unité à l'autre n'entraîneront pas de quantité significative de rebut.

Il y a généralement un avantage à faire des choses comme utiliser 100K || 100K, 100K et 100K + 100K en tant que bits MS dans un DAC (tous du même lot), mais même cela prend une chance - vous devez tester et être prêt à retravailler. Parfois, cela en vaut la peine si les pièces sont chères par rapport à la main-d'œuvre. Rarement dans les pays développés.

Spehro Pefhany
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Oui, cela peut arriver et cela arrive, mais d'autres choses peuvent également arriver.

Pour le plaisir, j'ai récemment écrit du code pour mesurer et archiver semi-automatiquement les valeurs de résistance de 100 résistances de 1% 150kΩ (avec un équipement suffisamment précis). Je n'ai plus de données sous la main, mais les valeurs étaient dans une distribution qui ressemblait à une demi-partie de gaussienne, allant de 148,5 Ω à 149,3 Ω.

Comme l'a dit Olin, attendez-vous à ce que tout se passe, même pour trouver parfois des valeurs un peu en dehors de la tolérance.

PlasmaHH
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Je sais que cela arrivait dans les années 40 - 60, etc.

Cependant, à ma connaissance, @Spehro Pefhany est correct, et les résistances sont ajustées aux spécifications depuis au moins les années 80. Il n'est pas logique de couper et de mesurer en deux étapes distinctes - ils sont mesurés, coupés et probablement emballés une seule fois.

Ingénieur inversé
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terminologie.

"Si le fabricant triait les 5% de résistances et marquait les 10% restants, vous vous retrouvez avec 10% de résistances avec une distribution bimodale ... Aussi connu comme une" distribution des oreilles de lapin "- un gaussien avec le centre coupé" - "Résistance de tolérance de 10% ... ... à quoi ça sert?"

Est-ce que cela se produit réellement?

parfois non.

"une résistance de 5% se situera probablement entre 1% et 5% (moins une bande de garde) - si elle était inférieure à 1%, elle serait généralement vendue comme une tolérance plus stricte ... Je comprends la théorie qui explique pourquoi une entreprise pourrait faire cela mais je n'ai pas encore vu de preuve que cela est réellement fait. En fait, les résultats de "l'expérience" EEVblog ... indiquent que ce type de binning n'a pas été effectué sur les résistances testées par Dave. " - Reddit: Question rapide concernant la tolérance des résistances.

parfois oui.

"J'ai mesuré chacune des résistances à l'aide de mon ... multimètre ... il semble avoir deux" bosses "distinctes dans l'histogramme." - Paulo Oliveira

"Dans l'un de mes laboratoires scolaires (il y a environ une douzaine d'années), j'ai testé plusieurs dizaines de résistances à tolérance relativement faible et j'ai trouvé une distribution bimodale juste à l'intérieur des valeurs de tolérance +/- qui semblait que le fabricant avait effectué des tests équivalents pour les stocker. . " - Dan Neely

davidcary
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