In molte industrie, il controllo delle polveri sottili o di altri corpi estranei gioca un ruolo cruciale e fondamentale per le prestazioni e la qualità dei prodotti in uscita.Le aree coinvolte includono la produzione di semiconduttori, la produzione di schermi LCD, l'ingegneria biochimica, la biotecnologia, la precisione Tra i settori come come attrezzature, fonderie, prodotti farmaceutici, ospedali, ecc., in particolare Il più alto livello di assenza di polvere è richiesto nel processo di wafer a semiconduttore , Poiché i wafer odierni si sono sviluppati a livello nanometrico, la polvere che cade sul wafer può causare danni all'intero circuito del wafer e persino causare la rottamazione del wafer. Tutti i tipi di acqua corrente possono influire sulla qualità e la capacità dell'intero prodotto , e quindi influenzare la visione esterna e la valutazione dell'azienda. Sebbene sembri una questione di poco conto, ha un impatto ad ampio raggio e deve essere attento e vigile.
Con l'avanzare dei tempi, anche i tempi di produzione e il periodo di sviluppo dei prodotti sono stati notevolmente ridotti, il che significa anche che l'industria deve essere più accurata nella valutazione del rischio e nel monitoraggio delle linee di produzione, ovvero nella rilevazione precoce di linee di produzione fuori controllo per ridurre le possibili perdite. Sotto questa tendenza, Come trovare rapidamente prodotti anomali e cercare di catturare i prodotti difettosi nella fase iniziale della produzione, in modo da evitare di realizzare prodotti che non soddisfano le specifiche, è anche la massima priorità affrontata dalle linee di produzione e dai reparti di gestione della qualità in vari industrie. .
JMP fornisce molti strumenti per l'analisi delle ricadute per aiutare i clienti ad analizzare i dati sulle ricadute e trovare potenziali punti problematici. Dal disegno preliminare dei dati, al consolidamento dei dati per una semplice analisi statistica o all'utilizzo di strumenti statistici per l'analisi approfondita di progetti anomali, JMP può fornire un supporto perfetto. Oggi condividerò come utilizzare JMP per l'analisi della polvere di semiconduttori. .
Elaborazione dati e analisi grafica preliminare
La piattaforma per la creazione di grafici di JMP può fornire una piattaforma di osservazione veloce, disegnare dati in grafici e può disegnare la dimensione del punto corrispondente in base alla dimensione delle particelle del punto di polvere e utilizzare il colore del gradiente per distinguere la dimensione delle particelle, in modo che tu possa capire il situazione reale in modo più rapido e intuitivo.
Di seguito, utilizziamo i dati della polvere che cade sul pannello come illustrazione del caso di analisi.
Figura 1. Utilizzare il generatore di grafici per creare un grafico a dispersione della polvere che cade e utilizzare la dimensione in punti e il colore per indicare la dimensione delle particelle
JMP dispone anche di una serie di funzioni di rappresentazione grafica interattiva che consentono di osservare le interrelazioni tra i fattori regolando il grafico e persino di trovare i fattori di influenza chiave. Il Filtro dati locali sotto ogni piattaforma può filtrare le categorie che vuoi discutere in base alle variabili impostate.Utilizzando questa funzione, possiamo confermare se ci sono distribuzioni diverse tra i diversi pannelli.
Figura 2 Il generatore di grafici collabora con il filtro dati locale per filtrare i dati
Utilizzando la funzione di commutazione delle colonne, possiamo cambiare rapidamente i parametri discussi sulla piattaforma del generatore di grafici e scoprire rapidamente i fattori che hanno un impatto maggiore, in altre parole, i fattori possono distinguere meglio i dati.
Figura 3 Generatore di grafici collabora con Column Switcher per cambiare le variabili
Se vuoi confrontare la proporzione di particelle di polvere in lotti diversi o tra pannelli, puoi anche utilizzare un grafico a torta per confrontare, la figura seguente è un esempio, se vogliamo confrontare la proporzione di particelle di polvere nel pannello numero 07 è più vicino a 06 o 12, è possibile Disegnando un semplice grafico a torta, si può scoprire che la proporzione di particelle di polvere del pannello 07 è più vicina a quella del pannello 12.
Figura 4: il grafico a torta confronta le somiglianze e le differenze nella proporzione di polvere che cade
Per una piccola quantità di dati, possiamo disegnare un grafico a torta per osservare la situazione della polvere che cade e trovare pannelli con proporzioni simili di polvere che cade, ma quando la quantità di dati è leggermente maggiore, c'è un altro modo per trovare il pannello problematico ?
Raggruppa i dati e raggruppa quelli con proporzioni simili nello stesso gruppo
Per risolvere questo problema, JMP fornisce molte piattaforme semplici per aiutare gli utenti ad analizzare punti anomali su dati più grandi. Innanzitutto, proviamo a utilizzare JMP per raggruppare le prestazioni in base alla proporzione di caduta di polvere.
Per semplificare il calcolo, facciamo prima un semplice raggruppamento delle dimensioni delle particelle e utilizziamo la piattaforma di distribuzione di JMP per trovare i dati percentili di distribuzione complessivi.Il quantile viene utilizzato come punto di divisione per dividere i dati in minuscole particelle, piccole particelle, particelle medie, particelle grandi e particelle ultra-grandi.
Figura 5 Utilizzo della distribuzione per eseguire analisi statistiche descrittive
Quindi, usa il clustering gerarchico per Per raggruppare in base alla proporzione di particelle, possiamo trovarlo JMP Raggruppa proporzioni simili nello stesso gruppo , con l'aiuto di JMP, classifichiamo il pannello generale in tre categorie, possiamo scoprire che la categoria 1 sembra avere una tendenza alla caduta della polvere a forma di anello, mentre la categoria 3 sembra avere alcuni punti di particelle e gruppi speciali di grandi dimensioni sulla parte superiore e angoli in basso a sinistra Dopo che la successiva raccolta include più campioni, questi dati possono essere utilizzati come un gruppo di pannelli per giudicare a quale tipo di percentuale di polvere sono più vicini i nuovi dati. Combinati con i successivi risultati della linea di produzione, possono essere rilevati in anticipo nel processo precedente Potenziali opportunità per prodotti difettosi di evitare la successiva produzione di prodotti scadenti.
Figura 6 Classificazione per clustering gerarchico in base alla proporzione di polvere in caduta
Dopo aver capito come raggruppare i campioni con lo stesso andamento, è necessario chiarire ulteriormente quali pannelli hanno quali particolari problemi di polvere.
uso JMP Analisi dei dati sulle polveri anomale
Per trovare quei pannelli con condizioni di polvere speciali, per prima cosa dividiamo semplicemente la polvere anomala in più elementi.
- Particelle grandi - Pannelli con una dimensione delle particelle di ricaduta molto maggiore rispetto ai dati sulla dimensione delle particelle di ricaduta complessive
- Quantità elevata - Il pannello ha una quantità di polvere che cade molto più alta rispetto ai dati sulla quantità di polvere complessiva
- Polvere raggruppata: rispetto ai dati complessivi sulla polvere, la polvere del pannello ha una concentrazione maggiore in alcune aree
JMP Esplora valori anomali su La piattaforma può cercare rapidamente i valori anomali che abbiamo impostato , in questo caso, utilizziamo l'interfaccia Quantile Range Outliers per trovare che Tail Quantile è 0,005 e Q è 4 e il punto dell'outlier è impostato su un valore maggiore di [Percentile 0,995+4*(Percentile 0,995-Percentile 0,005 ) ] o inferiore a [Percentile 0.005-4*(Percentile 0.995-Percentile 0.005)], si può trovare che il limite superiore è 541 e le particelle che lo superano sono considerate particelle grandi e devono essere contrassegnate.
Figura 7 Utilizzo di Esplora valori anomali per filtrare i valori anomali
Usando il generatore di grafici o Tabulate, possiamo scoprire che i pannelli 4~12 hanno particelle di grandi dimensioni.
La Figura 8 utilizza Generatore grafico e Tabulate per presentare il numero di grandi particelle di polvere su ciascun pannello
Se si desidera selezionare i pannelli con una grande quantità di polvere, utilizzare Tabulate per selezionare la quantità di polvere su ciascun pannello, quindi utilizzare la piattaforma Esplora valori anomali per selezionare i pannelli con più particelle di polvere. Usando questo esempio, penseremo che i tre pannelli 06, 07 e 02 hanno molti problemi di polvere.
Figura 9 Utilizzo di Tabulate per ordinare la quantità di polvere in caduta e utilizzo di Esplora valori anomali per filtrare i pannelli con una grande quantità di polvere in caduta
Successivamente, dobbiamo affrontare il problema delle particelle raggruppate.La piattaforma delle miscele normali di JMP offre la possibilità di giudicare se i punti dati sono punti sparsi casuali generali o punti concentrati speciali. JMP divide i dati in diverse categorie in base al grado di aggregazione dei punti, che è in qualche modo simile al metodo di rimozione del retro dell'immagine.I punti sparsi casuali generali vengono utilizzati come sfondo e i punti rimanenti vengono classificati e raggruppato. In questo esempio, dividiamo tutti i dati dopo aver escluso i punti di disturbo in 5 gruppi, quindi utilizziamo il generatore di grafici per disegnarli.Si può notare che 02, 06, 07, 09 e 12 hanno particelle a grappolo a forma di anello, specialmente in 02, 06 ,07 è particolarmente evidente su questi tre pannelli, mentre 05, 10, 11, 08 hanno alcuni punti di raggruppamento negli angoli in alto e in basso a sinistra, 04 ha due punti di raggruppamento a sinistra e i punti di raggruppamento 21~30 sono punti cluster non così ovvi, per lo più su piccola scala o solo un punto cluster. Tali risultati corrispondono anche ai precedenti risultati del clustering gerarchico.
Figura 10 Utilizzare il generatore di grafici per tracciare la classificazione delle polveri dopo la classificazione delle miscele normali (distinte per colore)
Conclusione sull'analisi delle polveri
Secondo l'analisi precedente e utilizzando JMP per ordinare i seguenti risultati.
Figura 11 Analisi e sistemazione dei problemi di polvere
Utilizzando l'analisi statistica e i relativi strumenti grafici interattivi su JMP, possiamo comprendere i dati in modo rapido e accurato, La presentazione grafica ci aiuta anche a trovare i punti problematici più rapidamente ea collaborare JMP Strumento comodo e altamente regolabile per aiutare gli utenti a rilevare rapidamente i punti chiave dei problemi , in questo esempio, il raggruppamento di particelle anulari sembra essere il problema principale. Usando JMP, restringiamo il problema a pochi pannelli specifici, quindi possiamo eseguire un'analisi di follow-up per confermare se il problema è concentrato in una determinata apparecchiatura o operazioni del personale e così via. Utilizzando JMP, puoi risparmiare tempo e fatica più velocemente e mantenere la qualità dei tuoi prodotti con meno soldi.
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