基于FDC及LC系统的参数监控管理

Touch行业由于参数波动等问题导致产品不良频发，而TM1工厂传统参数管理方式不能实现参数波动的实时监控，且不能及时掌握产品参数变化趋势。Sensor及贴合工厂传统参数管理为技术人员每班点检产品工艺参数和设备参数，发现参数超Spec或异常时，需要人员手动将设备Hold，防止不良品后流，时效性差，同时存在人员未及时Hold产品导致大批不良品的产生现象。当产生不良时，传统的参数管理方式，只能从产品首件或设备点检表中追溯参数异常，不良追溯效果差，无法准确匹配异常品生产时参数监控情况，且无法明确参数波动或变化趋势对产品品质的影响。

针对目前参数管理存在的问题点，TM1希望优化参数管理，实现参数的有效监控，提升异常品排查效率，实现Sensor和贴合分厂引入重点参数实时监控预警。

一、 Sensor及贴合分厂参数管理现状及问题分析

（一）、 参数管理现状梳理

1. Sensor分厂参数管控状况

Sensor分厂为全自动化生产线，生产制程复杂，共涉及参数1307个，如果其中某一个参数出现问题，就会出现连锁反应，最终反应在产品上的就是缺陷或不良。例如，当ITO Etch刻蚀时间过长时，就会造成过刻，进而导致Open不良，造成良率loss，因此需对我们管控的参数进行细化梳理，通过有效的管控方式进行管理。

1300多个参数的有效管理尤为困难，而目前的管控方式仅为人员的开班点检确认，若过程中出现参数波动并超过spec时，不能及时发现，参数就会一直处于spec out状态，批量性不良就会发生。如11.6 Keystone Windows生产SiOxNy时，由于设备异常造成O₂流量为0，人员未及时发现导致1.3k产品泛绿不良，造成客户交期Delay和抱怨。所以，制程参数的系统性预防管理非常重要，需要做到实时监控，异常波动及时发现并解决，将风险点降至最低。

2．贴合分厂参数管控状况

贴合工厂参数共1360个，其中FOG工序涉及636项，因贴合不具备设备online功能，无法实现参数实时上报及FDC实时监控，仅依靠人员每班点检，不仅浪费人力，而且参数监控效果不好。如人员漏点检，Film段下风刀压力过大超spec未发现，造成产品被吹起，与上风刀产生干涉造成划伤，不良比例高达1.5%。

（二）当前管控问题点分析及改善方向

经过分析，我们发现参数管理方面较为薄弱，不能及时发现参数波动，导致批量性及突发性的不良产生。为此，急需检讨一种能够时时有效监控我们生产参数的系统，通过和工厂及CIM的共同检讨，我们得出了更具合理有效管控系统：FDC及LC系统，力图通过对重点参数建立模型，将不同工序的制程参数spec固化其中，实现在线时时管理监控。OIC系统实现智能点检及重点参数修改监控，防止人员漏点检并实现重点参数监控。

二、FDC系统与LC系统运行原理：

（一）FDC系统

FDC（Fault Detection & Classify：故障检查和分类），通过实时数据采集，监控设备的参数异常并及时报警。它还能实现多种工艺对比，按照Lot，Glass，EQP，Time等方式进行数据对比，通过系统提供的行业标准图形报表和自定义报表分类查找不良，最终结合不同Grade产品工艺对比，制定更为精确的Limit Line，将异常预警，提高解决不良产品发生的效率。

图1 FDC信息传递

FDC运行共分为四个阶段：数据采集、数据分析、监控模型、异常处理。

数据采集：首先收集生产中影响设备性能的问题点（HVP），然后分析问题点解决带来的收益，如减少破片、提高良率、减少Down机时间等；其次通过设备机台进行数据收集，如Sensor Data和Context Data，并定义数据收集频率及方式；最后将数据进行上传系统。

数据分析：数据收集完成后，结合参数特点通过可视化图表将数据灵活地体现出来。

监控模型：根据需求建立参数不同形态的模型，进而过滤收集到的数据，根据模型中的设定规则，进行Control limit设定。

异常处理：在系统中进行报警规则设定，通过报警规格进行异常监控，一旦发现异常，系统会自主进行Mail通知，并根据参数的重要等级，进行相应的设备处理。

图2 FDC运行实施阶段

（二）LC系统

LC系统（Line control：线体控制智能点检），通过OIC系统进行数据收集，人员在OIC上发送点检请求，然后通过MES Server将请求发送给设备，设备收到消息后自动上报参数信息，最终参数信息在OIC界面上显示，实现远程点检。

图3 LC智能点检信息传递

FDC系统与LC系统均是通过CIM系统进行数据收集，根据数据上传方式而制定的智能点检系统，它的目的主要是通过设备自动点检替代人员纸质点检，提高设备稼动率，节省人力成本，减少因参数异常导致的良率事故。

三、 FDC&LC参数管理实施

      （一）FDC检讨及计划推进

FDC借助统计资料，掌握并分析工程现象，通过数据“实时采集→数据分析→模型监控→异常处理”对工厂参数进行有效管理。

FDC系统从起初的立案到计划制定与实施，历时半年，实现了Sensor分厂的参数在线管控。以下为详细制定上线计划，从现有参数文件梳理、现场执行确保、管控项目检讨、异常流程建立及变更管理、Line线别差异性管控方案等方面进行Plan推进，最终实现参数在线管理。

1. FDC参数系统构建

通过整合Sensor分厂现有管控系统（包括BO、MDW、MES OIC、YMS等）实现参数的收集、上传、处理，最终由FDC系统实现参数监控，及时发现参数异常并加以改善。此系统可对每张Glass 进行参数监控，使生产可视化、有序化。

图4 Sensor分厂现有管控系统功能结合

2. FDC系统功能介绍

设备采集的数据由系统处理，并通过系统内设定好的Spec进行管控，当参数超Spec时，系统会自动发送Alarm，并对设备进行Lot或EQP进行Hold处理。

除常规的参数上传监控外，我们还对FDC系统功能进行进一步的拓展，包括 HVP案例挖掘以及进一步完善FDC品质管理等。

图5 FDC报警处理流程

3. FDC系统功能应用

下面将通过《ETCH AK上下流量参数拟合监控》实例说明工艺参数如何进行的管控。

    背景说明：① Glass清洗完成后，需使用Air Knife（高压空气）对Glass表面进行干燥处理进行Process时，需要上下两个风刀同时工作；② 当Air Knife Up/Low Flow压力出现异常时，会导致Glass划伤及水渍残留，影响产品品质；③ 设备目前只能对AK流量做单一监控；且上下AK流量差异不能实时监控，出现异常时设备无法侦测到。④ FDC可根据采集数据，进行数学变换，创建虚拟Sensor，进行压差的实时监控。

图6 上下风刀工作模型

    分析建模：① 各采集设备的上、下AK流量，并计算差值管理；② 利用FDC数公式变化，创建虚拟Sensor其为上下AK流量差值；③ 设定需要观察的 process 区间。

图7 分析建模

监控结果：① 可利用虚拟Sensor实时观察上、下AK流量差值；② 可侦测出异常产品，并进行及时报警，避免产能损失，以及帮助工程师提前对设备进行PM或者校正。

图8 监控结果

（二）LC参数监控系统检讨及推进

通过前期检讨系统设计和开发，包括：数据结构设计，EIS开发和spec发布，客户端功能开发，Server段逻辑开发，最终实现人员在OIC上发送点检请求，MES Server将请求发送给设备。设备收到消息后，上报参数信息，最终在OIC界面上显示参数信息。LC智能点检系统可以实现不停机点检、一键化点检、无纸化点检。通过一键智能点检，系统自动比对参数是否超限，若有超限参数，界面显示红色提醒人员关注比及时修改参数；同时系统可长期保存点检记录，具有较强追溯功能，并可根据需求生成报表，分析比对参数变化情况，形成大数据分析。同时因OIC系统无法实时监控参数状态，通过思路转换，最终实现针对重点参数的修改监控，若修改重点参数，将实时邮件通知相关人员。

四、成果展示

随着FDC与LC智能点检系统的导入，为公司带来巨大收益：

有形收益方面： 导入智能点检系统后，Sensor分厂共实现1307个参数在线监控，贴合分厂共实现1360个参数在线监控；Sensor分厂因参数导致的事故性不良由2016年3起降至2017年0起，贴合分厂因参数导致的事故性不良由2016年1起降至2017年0起；2017年，Sensor分厂共监控到参数异常约100起，贴合分厂共监控到参数异常15起。2016年至2017年，Cum yield 89.6%提升至91.3%。

无形收益方面：首先，导入智能点检系统大大提高了设备的稼动率，保证设备的稳定运行，同时降低人力成本点检，降低人员点检失误率；其次，智能点检系统导入可建立强大的数据库资源，便于数据的保存与系统分析，针对客户端不良品及厂内Issue的调查分析；最后，导入智能点检系统实现了远程操作与实时监控，便于管理。