• 掌握电子元器件及电子组件失效分析流程和核心技术（如SEM/EDS显微分析、X-Ray无损检测、FTIR红外光谱分析、IC离子色谱分析等）
• 熟悉故障物理（PoF），对关键失效模式和机理了如指掌，例如电化学迁移失效及其机理
• 能通过“5Why+鱼骨图”穿透现象看本质，区分“伴生现象”和“发生原因”，“表面原因”与“根本原因”
• 典型案例：某汽车电子企业通过金相分析及制程应变分析调察发现PCBA焊点裂纹源于ICT测试治具设计不当带来的机械应力损伤，从而能有源头解决问题，而非单纯补焊解决

现状差距：70%质量人依赖实验室完成失效分析，缺乏自主判断能力。往往在缺少证据的情况下推断可能原因，盲目制定对策。就如同在病症、病理或病因不明的情况下盲目用药，其结果可想而知。

• 熟悉DFMEA、ALT（加速寿命测试）等可靠性设计工具，能够设计或评审可靠性验证方案
• 能在产品设计阶段识别潜在失效模式，如潮湿使用环境带来的电化学失效风险
• 典型案例：某通信设备厂商通过早期引入DFMEA，将新产品失效率从5‰降至0.8‰

现状差距：仅30%企业在产品设计及工艺开发阶段有质量人深度参与，多数沦为“文档管理员”或“事后救火队”。

• 熟悉SMT贴片、波峰焊、敷形涂覆、PCB、半导体封装等工艺流程、原理和关键参数
• 能通过PFMEA分析工艺薄弱环节，设计防错装置（如AOI视觉检测程序优化）
• 典型案例：某精密电子企业通过优化SPI焊膏检测参数，将焊盘偏移不良率从1.2%降至0.3%

现状差距：超半数质量人对工艺细节“只知其表不知其里”，整改措施停留在“加严检验”层面。

• 熟练运用Minitab、JMP等工具进行统计过程控制（SPC）与假设检验
• 能从海量测试数据中挖掘规律（如通过离子污染CPK值波动预判焊接或清洗工艺异常）
• 典型案例：某知名汽车电子企业通过SPC监控各重要工序的清洁度水平，将产品一致性提升40%

现状差距：80%质量人仅用Excel做数据汇总，缺乏深度分析与预测能力。

• 能以“技术翻译官”角色推动研发、工艺、生产团队达成共识
• 主导8D客诉问题调查分析时，可协调实验室资源、制定分析方案和验证计划并跟踪闭环
• 典型案例：某电子代工厂质量经理牵头建立“失效分析-工艺改进-设计优化”跨部门协作机制，将问题解决周期从15天压缩至7天，问题复发率降低75%

现状差距：质量人常因“技术话语权不足”沦为“会议记录员”，难以推动实质性改进。

• 跟踪AI视觉检测、数字孪生等新技术在质量领域的应用
• 能评估新技术对现有流程的优化空间（如用机器学习预测焊点缺陷）
• 典型案例：某龙头企业引入AI缺陷识别系统，将外观检验效率提升3倍，节约人工复判成本，漏检率下降至0.1%

现状差距：90%质量人对智能化质量工具认知停留在“听说过”层面，缺乏落地能力。