¿Qué tan limpio es limpio?

Acabo de regresar de Asia, donde tuve algunas buenas conversaciones con los clientes. Una de las preguntas que me hacen con frecuencia involucra el problema de hace mucho tiempo de "¿Qué queremos decir con limpio?" Se han realizado muchas investigaciones para tratar de definir "limpio", usualmente mediante alguna medida del nivel de contaminantes: suciedad, óxido o residuos de flujo, que comúnmente se conoce como "material contaminante" o CM. A menudo se emplean métodos de prueba como ROSE, resistividad de extracto de superficie, SIR, IR de reflectancia, pero en muchos casos, estas pruebas carecen de suficiente sensibilidad o relevancia para el modo de falla real causado por el CM. 

El problema con estas definiciones que utilizan una metodología analítica es que se centran demasiado en la cuantificación del nivel de CM restante después de un proceso de limpieza, lo que deja la segunda pregunta sin respuesta hasta otro día: "¿Qué tan bajo un nivel de CM es lo suficientemente bajo?" Esto parece como ensillar el caballo antes de comprarlo.

SEM es un excelente ejemplo de un método de prueba que determina la limpieza que puede usarse para analizar en exceso el CM. Aquí se muestra una imagen de un residuo de pasta de soldadura sin limpieza perfectamente aceptable que se muestra a muy alta ampliación bajo SEM. Tenga en cuenta que es difícil evitar la tendencia a querer preguntar "¿qué es esto aquí? ¿Y qué hay de esta cosa?  Es más importante saber que se han construido miles de millones de dispositivos exitosos sin errores debido a CM, y que también se ajustan a los estándares más rigurosos de pruebas de confiabilidad automotriz. 

En lugar de enfocarnos en el CM, deberíamos observar el modo de falla causado por el residuo. De esta manera podemos dar una definición de limpieza que sea relevante para la situación. Por ejemplo, CM puede causar fallas como la fuerza de tracción de la unión del alambre, la migración electroquímica (ECM) o la delaminación. En cada caso, la falla se puede cuantificar. Existe un principio bien probado de que "una diferencia que no hace ninguna diferencia no es una diferencia", y podemos aplicar eso rigurosamente a nuestro intento de definir "limpio".

Comenzamos determinando una estadística clara para la extensión o tasa de ocurrencia (ppm o %) de la falla causada por el CM. Una vez hecho esto, podemos establecer una definición clara e inequívoca: "Si no hay una diferencia estadísticamente significativa en las fallas observadas entre (1) una muestra no contaminada y (2) una muestra previamente contaminada que se ha limpiado posteriormente, entonces el proceso de limpieza es lo suficientemente bueno".  Esto dependerá mucho del nivel de confianza porcentual elegido, pero proporciona una forma pragmática de definir la limpieza de manera fácil y sin ambigüedades, y se puede emplear un esfuerzo para establecer un protocolo de limpieza "lo suficientemente bueno", en lugar de una búsqueda arbitraria de cero contaminantes. 

Luego se puede establecer el monitoreo del proceso de una variable de control clave que se correlaciona con el modo de falla. Esto podrían ser cosas como: contaminación del baño de limpieza (posiblemente mediante la concentración química de limpieza, turbidez o resistencia eléctrica), ángulo de contacto, IR de reflectancia superficial, SEM/EDX, etc. Normalmente no es fácil establecer esta variable clave y una frecuencia de muestreo, y asegurar que la muestra y el método de prueba sean representativos y es probablemente esta complejidad la que lleva a la tendencia a enfocarse en esta última tarea como la más importante de las dos.

¡Saludos!   Andy