李曉潭，林雪梅LI Xiao-tan， LIN Xue-mei（北京京東方顯示技術(shù)有限公司，北京 100176）

制造軟件

統(tǒng)計過程控制在質(zhì)量管理上的應(yīng)用

李曉潭，林雪梅
LI Xiao-tan， LIN Xue-mei
（北京京東方顯示技術(shù)有限公司，北京 100176）

針對當(dāng)前制造企業(yè)在質(zhì)量管理上普遍存在的弊端，以TFT-LCD生產(chǎn)為例，采用統(tǒng)計過程控制這一成熟的質(zhì)量管理技術(shù)，結(jié)合實際生產(chǎn)過程構(gòu)建出系統(tǒng)構(gòu)架，設(shè)計并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計量計算、異常判斷、報警處理、參數(shù)建模和統(tǒng)計分析等服務(wù)，充分驗證了統(tǒng)計過程控制在實際生產(chǎn)中的可靠性和實用性。

統(tǒng)計過程控制；控制圖；判異準(zhǔn)則；質(zhì)量特性數(shù)據(jù)

0　引言

在工業(yè)4.0的大環(huán)境下，制造企業(yè)正在經(jīng)歷一次深刻的變革，其核心是現(xiàn)代信息技術(shù)與制造業(yè)的深度融合［1］。

當(dāng)前國內(nèi)制造企業(yè)普遍把統(tǒng)計過程控制（Statistical Process Control，SPC）作為質(zhì)量管理的重要手段。這是休哈特博士（W.A.Shewhart）1924年在美國貝爾實驗室首次提出的一種質(zhì)量控制技術(shù)。經(jīng)過多年的發(fā)展，現(xiàn)在ISO 9000質(zhì)量管理體系特別注重過程控制和統(tǒng)計技術(shù)的應(yīng)用，六西格瑪管理也把統(tǒng)計過程控制作為控制階段的主要工具之一［2，3］。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計分析上，多數(shù)制造企業(yè)采用人工測量和記錄關(guān)鍵質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，再通過JMP、MINITAB等軟件來衡量產(chǎn)品批次的質(zhì)量情況。這樣做法存在如下弊端：手工記錄作業(yè)強(qiáng)度大、效率低、準(zhǔn)確性無法保證，而且做事后分析，時間嚴(yán)重滯后，一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，會導(dǎo)致產(chǎn)品過多損耗［4，5］。同時，使用現(xiàn)有的軟件無法與實際生產(chǎn)相集成，僅能作為靜態(tài)的數(shù)據(jù)處理分析工具，不能動態(tài)地對生產(chǎn)過程進(jìn)行干預(yù)或進(jìn)行質(zhì)量問題的層層追溯［6］。

鑒于此，本文以薄膜晶體管液晶顯示器（thin-film transistor liquid crystal display，TFT-LCD）生產(chǎn)為例，針對其質(zhì)量控制點，設(shè)計并開發(fā)了基于制造執(zhí)行系統(tǒng)（Manufacturing Execution System，MES）的統(tǒng)計過程控制系統(tǒng)。以此確定生產(chǎn)過程的關(guān)鍵質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；根據(jù)分布特性選擇對應(yīng)的控制圖對生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控；發(fā)現(xiàn)引起波動的主要因素并采取相應(yīng)的措施［7］。

1　研究對象

TFT-LCD生產(chǎn)過程主要包括陣列、彩膜、成盒和模組工藝，為了保證產(chǎn)品的最終質(zhì)量，需要從現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地找到當(dāng)前已經(jīng)存在的質(zhì)量問題和預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。其中陣列工藝流程如圖1所示。

圖1　陣列工藝流程

我們結(jié)合實際生產(chǎn)情況進(jìn)行需求分析后，對統(tǒng)計過程控制提出了個性化要求，以滿足質(zhì)量管理并提供決策支持。

首先，對于生產(chǎn)的產(chǎn)品我們不可能也不必要做到全部測量，只需要按照一定規(guī)律抽取若干產(chǎn)品進(jìn)行測量即可。即當(dāng)一批玻璃（Glass）完成某一關(guān)鍵工序后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的抽檢頻率對某幾張玻璃進(jìn)行質(zhì)量測試，由統(tǒng)計過程控制系統(tǒng)采集過程質(zhì)量特性數(shù)據(jù)。如此通過抽樣產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析來推斷總體產(chǎn)品，風(fēng)險性是不可避免的，但可以根據(jù)實際生產(chǎn)情況調(diào)整抽樣的頻率，提高分析準(zhǔn)確度。

其次，在進(jìn)行測量時，一臺設(shè)備同時上傳的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)幾十個甚至上百個，我們需要選擇其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)作為采集項進(jìn)行處理，以便在緩解數(shù)據(jù)處理壓力的同時也不會造成數(shù)據(jù)存儲的浪費。

最后，需要實現(xiàn)多用戶、多層次地管理模式，包括設(shè)定產(chǎn)品規(guī)格限和控制限、判異準(zhǔn)則以及報警處理模式等等，以便提高系統(tǒng)的靈活性，使異常反饋更加多樣化。

因此，切實地將統(tǒng)計過程控制與生產(chǎn)過程相集成，采集大量的抽樣檢測產(chǎn)品的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)做統(tǒng)計分析，計算過程統(tǒng)計量并建立控制圖，從而科學(xué)準(zhǔn)確地掌握生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的偶然波動與異常波動，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)過程異常并預(yù)警，采取措施盡快消除和避免異常波動，使過程處于正常波動狀態(tài)，恢復(fù)生產(chǎn)過程的穩(wěn)定，從而持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)產(chǎn)品的質(zhì)量。

2　所用工具

2.1原理

統(tǒng)計過程控制是指為了貫徹預(yù)防原則，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計方法對過程中的各個階段進(jìn)行評估和監(jiān)控，建立并保持過程處于可接受且穩(wěn)定的水平，從而保證和服務(wù)符合規(guī)定要求的一種技術(shù)，其主要表現(xiàn)形式是各種控制圖和相應(yīng)的過程能力分析。

其中控制圖是對過程質(zhì)量特性值進(jìn)行測量、記錄、評估和監(jiān)測，以判斷過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設(shè)計的圖形。由中心極限定律可知，任意一個總體中抽取樣本量為n的樣本，當(dāng)n充分大時，樣本的抽樣分布近似服從均值為、方差為的正態(tài)分布。而在范圍內(nèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的99.73%?？刂茍D的基本原理可以用圖2概括表示。

圖2　控制圖基本原理

2.2控制圖

控制圖的種類很多，常用的控制圖根據(jù)數(shù)據(jù)類型分成兩類：對于連續(xù)變量使用計量控制圖；對于離線變量使用計數(shù)控制圖，文本涉及的統(tǒng)計過程控制系統(tǒng)主要研究計量控制圖，包含均值-極差圖（Xbar-R Chart）、均值-標(biāo)準(zhǔn)差圖（Xbar-S Chart）和單值-移動極差圖（I-MR Chart）。

其選擇原理如圖3所示。

圖3　控制圖選擇原理

3　應(yīng)用

3.1系統(tǒng)構(gòu)架

結(jié)合TFT-LCD生產(chǎn)的實際情況，系統(tǒng)架構(gòu)定義為四個層次：設(shè)備層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和應(yīng)用層，如圖4所示。

圖4　系統(tǒng)構(gòu)架

設(shè)備層：設(shè)備層主要包括各類測量設(shè)備，每個設(shè)備具備標(biāo)準(zhǔn)化和網(wǎng)絡(luò)接口，可進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。例如陣列工藝中，每次MASK后會進(jìn)行關(guān)鍵質(zhì)量特性數(shù)據(jù)的測量，舉例：CD（Critical Dimension），對各層相應(yīng)位置進(jìn)行關(guān)鍵尺寸的測量，要求各層CD數(shù)據(jù)要求在產(chǎn)品設(shè)計的規(guī)格范圍內(nèi)；TP（Total Pitch），是分布在玻璃（Glass）上每張屏（Panel）周邊的測量標(biāo)記，通過與設(shè)計值比較，可以直觀看出玻璃形變的趨勢，TP如果不好，會直接影響對盒精度，發(fā)生漏光不良。

數(shù)據(jù)采集層：設(shè)備層的設(shè)備通過HSMS通信協(xié)議將設(shè)備測量的數(shù)據(jù)以消息模式傳遞給EIS Server （Equipment Interface System Server，設(shè)備接口系統(tǒng)服務(wù)器）進(jìn)行消息重組，通過TIB/RV Middle Ware傳遞給MES Server接收標(biāo)準(zhǔn)化格式的測量數(shù)據(jù)，其中統(tǒng)計過程控制模塊會根據(jù)用戶設(shè)定的處理機(jī)制篩選出相關(guān)數(shù)據(jù)并上傳給數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析、處理和存儲。

數(shù)據(jù)服務(wù)層：生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)首先存在On-Line DB中，該數(shù)據(jù)庫與實際生產(chǎn)相連，過多的查詢、分析勢必影響數(shù)據(jù)庫性能，這必然給生產(chǎn)帶來滯后影響。為了更好地進(jìn)行分析處理，另建Off-Line DB存儲離線數(shù)據(jù)，方法是在Oracle數(shù)據(jù)庫中自定義存儲過程（Procedure），由Job（計劃任務(wù)）定時提取相關(guān)數(shù)據(jù)存儲。

應(yīng)用層：應(yīng)用層相當(dāng)于系統(tǒng)的用戶，用戶可訪問On-Line DB進(jìn)行統(tǒng)計過程控制建模，選擇關(guān)鍵質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，設(shè)定規(guī)格限、控制限，制定判異規(guī)則和報警處理模式等；也可訪問Off-Line DB進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，計算統(tǒng)計量（如最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、長、短期過程能力指數(shù)等），繪制控制圖（Xbar-S Chart、Xbar-R Chart、I-MR Chart等）并且選取相應(yīng)的判異準(zhǔn)則確認(rèn)生產(chǎn)情況等。

3.2功能實現(xiàn)

在數(shù)據(jù)采集層中的MES server中統(tǒng)計過程控制模塊用來實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集（Data Collect）、統(tǒng)計量計算（SPC Data Generate）、異常判斷（Rule Out Check）、報警處理（Alarm Issue）、參數(shù)建模（DC Spec/SPC Rule/SPC Spec Modelling）以及統(tǒng)計分析（Data/Chart Query）等功能，其中統(tǒng)計量計算、異常判斷和報警處理是研究重點。

3.2.1統(tǒng)計量計算

判斷是否為預(yù)先設(shè)定的關(guān)鍵工序下的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，是則計算Xbar-S Chart、Xbar-R Chart、I-MR Chart等的相關(guān)統(tǒng)計量，存儲在SPC Data數(shù)據(jù)集合中，否則不處理。

圖5　統(tǒng)計過程控制模塊

3.2.2異常判斷

為了判斷過程是否處在受控狀態(tài)，對于各測量工序上的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，均可以添加一個或者多個判異準(zhǔn)則，各個準(zhǔn)則都進(jìn)行單獨運(yùn)行判斷，并可直觀體現(xiàn)在控制圖上，使監(jiān)控更加靈敏，加大管控力度。

如果同時觸發(fā)了多個判異準(zhǔn)則，統(tǒng)計過程控制模塊會記錄全部的報警，并按最高優(yōu)先級別進(jìn)行報警處理。判異準(zhǔn)則定義如表2所示。

表1　控制圖計算公式

實際監(jiān)控中，對于測量的過程質(zhì)量特性數(shù)據(jù)我們采用兩種區(qū)間限制：規(guī)格限（Spec Limit）和控制限（Control Limit），規(guī)格限用來判斷產(chǎn)品是否滿足客戶要求，也就是判斷產(chǎn)品是否合格；控制限，是用于判斷過程是否穩(wěn)定的。前者對象是產(chǎn)品，后者是過程。通常情況下控制限是在規(guī)格限以內(nèi)的，表示過程能力初步可以接受，控制限可以作為生產(chǎn)穩(wěn)定預(yù)警線，如果控制限超出規(guī)格限表示過程能力嚴(yán)重不足，肯定會有部分過程輸出超出控制限，也就是出現(xiàn)了不合格產(chǎn)品。

表2　判異準(zhǔn)則

在控制圖的實際使用中，我們在規(guī)格限和控制限上提供了多元化選擇，其中規(guī)格限包含三種模式：

1）On-Line SPC實時監(jiān)控報警狀態(tài)下按產(chǎn)品規(guī)格設(shè)定的Spec Limit，不定期更新，存儲在數(shù)據(jù)庫中。

2）Off-Line SPC離線數(shù)據(jù)分析狀態(tài)下根據(jù)實際需要定義的區(qū)別于產(chǎn)品規(guī)格的Spec Limit，不定期更新，存儲在數(shù)據(jù)庫中。

3） Off-Line SPC離線數(shù)據(jù)分析狀態(tài)下手動輸入用于當(dāng)次計算分析的Spec Limit，不存儲在數(shù)據(jù)庫中。

控制限包含五種模式：

1）On-Line SPC實時監(jiān)控報警狀態(tài)下人工維護(hù)的Control Limit，不定期更新，存儲在數(shù)據(jù)庫中。

2）On-Line SPC實時監(jiān)控報警狀態(tài)下根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算的Control Limit，定時執(zhí)行，存儲在數(shù)據(jù)庫中。

3）Off-Line SPC離線數(shù)據(jù)分析狀態(tài)下人工維護(hù)的區(qū)別于On-Line SPC模式下Control Limit，不定期更新，存儲在數(shù)據(jù)庫中。

4）Off-Line SPC離線數(shù)據(jù)分析狀態(tài)下手動輸入用于當(dāng)次計算分析的Control Limit，不存儲在數(shù)據(jù)庫中。

5）Off-Line SPC離線數(shù)據(jù)分析狀態(tài)下根據(jù)所選數(shù)據(jù)集合計算的用于當(dāng)次分析的Control Limit，不存儲在數(shù)據(jù)庫中。

規(guī)格限和控制限各選一個進(jìn)行配對，規(guī)格限1）分別和控制限1）、2）構(gòu)成兩對，規(guī)格限2）、3）分別和控制限3）、4）、5）構(gòu)成六對，共計八種計算邏輯以滿足不同用戶的實際需要。

現(xiàn)在我們選擇陣列工藝下的RS（Resistance，阻抗）作為質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，以Xbar-R Chart為例，選擇規(guī)格限1）和控制限1）作為判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行監(jiān)控，模擬四種異常情況的發(fā)生。

圖6　OOS異常

圖7　OOC異常

圖8　OOT異常

說明：在展示的控制圖中，分上、下兩個圖，上方是控制位置特征值，下方是控制散步特征值，均使用折線圖。在位置控制特征值圖上還有六條線：紅色三條線為規(guī)格限（USL：Upper Spec Limit，規(guī)格上限；Target，目標(biāo)值；LSL：Lower Spec Limit，規(guī)格下限），藍(lán)色為控制限（UCL：Upper Control Limit，控制上限；CL：Center Line，中心線；LCL：Lower Control Limit，控制下限），并顯示對應(yīng)數(shù)值。正常點顯示顏色是黑色，異常點用紅色突出顯示（圖中使用綠色方框示意）。舉例如下：

圖9　OOR異常

1）1點落在限制區(qū)域之外，選擇規(guī)格限（Spec Limit）—OOS；

2）1點落在限制區(qū)域之外，選擇控制限（Control Limit）—OOC；

3）連續(xù)6點上升或下降—OOT；

4）連續(xù)9點落在中心線一側(cè)—OOR。

3.2.3報警處理

導(dǎo)致質(zhì)量產(chǎn)生變異的因素很多，根據(jù)因素對產(chǎn)品質(zhì)量影響的大小和性質(zhì)，通常分為特殊因素和隨機(jī)因素。特殊因素很多，如工藝過程的變動、設(shè)備的過度磨損、或者人員的變動更換等。這些因素對產(chǎn)品質(zhì)量的影響是顯著的，在技術(shù)上很容易識別并且消除。隨機(jī)因素也很多，例如溫濕度的輕微變化、機(jī)器的微小振動、原材料的席位差異等。這些因素對產(chǎn)品質(zhì)量的影響是細(xì)小的，在技術(shù)上不易識別，更不可能避免和消除，但是如果從根本上改變生產(chǎn)過程，則這類波動會大幅減少［8］。

在質(zhì)量監(jiān)控中，一旦發(fā)現(xiàn)某個質(zhì)量特性數(shù)據(jù)違反已設(shè)定的判異準(zhǔn)則，則觸發(fā)報警功能，目前啟動多重預(yù)警確保事故責(zé)任人及時接到反饋并應(yīng)對：

1）內(nèi)部Office Automation系統(tǒng)對相關(guān)責(zé)任人發(fā)送郵件；

2）線上Operator Interface Client系統(tǒng)在相關(guān)科室使用人員界面上主動彈出報警提示信息；

3）鎖定生產(chǎn)線上已經(jīng)生產(chǎn)的問題品，便于品質(zhì)部門介入調(diào)查；

4）鎖定相關(guān)聯(lián)的前工藝設(shè)備或這整條生產(chǎn)線，防止危險品再次產(chǎn)出，造成資源浪費。

發(fā)生報警后，對應(yīng)擔(dān)當(dāng)確認(rèn)異常波動的原因，評估問題嚴(yán)重性以及確定后續(xù)處理方案，并酌情對已鎖定的問題品進(jìn)行處理（報廢或者再加工等），對工藝設(shè)備或生產(chǎn)線可進(jìn)行恢復(fù)生產(chǎn)。目前僅有特殊權(quán)限的負(fù)責(zé)人員可以執(zhí)行解除報警和恢復(fù)生產(chǎn)的操作，在解除報警時系統(tǒng)也有規(guī)范要求，須填寫：異常產(chǎn)生的原因→原因的類型→糾正措施等，這樣有助于進(jìn)一步改善生產(chǎn)，提高產(chǎn)品質(zhì)量。對于發(fā)生異常的原因類型就是上文提到的特殊因素和隨機(jī)因素，定義如表3所示。

表3　異常原因類型

4　結(jié)論

本文以TFT-LCD制造企業(yè)為例，采用統(tǒng)計過程控制技術(shù)，結(jié)合實際生產(chǎn)過程，構(gòu)建出設(shè)備層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和應(yīng)用層的四層系統(tǒng)構(gòu)架，設(shè)計并實現(xiàn)了統(tǒng)計過程控制模塊中數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計量計算、異常判斷、報警處理、參數(shù)建模和統(tǒng)計分析等服務(wù)。從根本上將“事后檢驗、發(fā)現(xiàn)問題、解決問題”的產(chǎn)品質(zhì)量管理方式轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)防、杜絕問題、缺陷趨零”，充分驗證統(tǒng)計過程控制在實際生產(chǎn)中的可靠性和實用性。

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Application of statistical process control in quality management

TP249

A

1009-0134（2016）08-0005-07

2016-05-30

李曉潭（1984 -），女，北京人，高級工程師，工學(xué)碩士，研究方向為MES與SPC。