博碩士論文 etd-0621116-145101 詳細資訊


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姓名 洪士恒(Shih-heng Hung) 電子郵件信箱 joseph_hung@taiflex.com.tw
畢業系所 高階經營碩士班(EMBA)
畢業學位 碩士(Master) 畢業時期 104學年第2學期
論文名稱(中) 應用虛擬量測技術之覆蓋膜品質預測可行性研究
論文名稱(英) The Feasibility study of Applying the Automatic Virtual Metrology system in a process of Cover Layer Manufacturing.
檔案
  • etd-0621116-145101.pdf
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    論文語文/頁數 中文/52
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    摘要(中) 本論文中描述在製造業中追求低品質風險與高產出良率以及可控的製造成本,如何應用新科技能力,能在產品製造期間預先掌握產品品質的狀況,以降低交貨時產出不足或品質異常所造成的交貨延遲,進而提供必要協助給技術人員,針對品質異常之真因探討,減少改善所需時間與投入之人力物力。並且期望能藉由本研究成果提升企業新產品、製程的研究開發能力。企業如能掌握高度可控之製造能力與品質控管能力,除可有效提升企業競爭力,亦可對資源有效利用以減少浪費與避免過度使用資源造成之環境汙染衝擊。
    本研究之研究方法為利用生產過程中使用之機台設備,所必須套用之大量設定與實際回饋之作業參數。並透過已應用於半導體與光電產業之全自動化型虛擬量測(Automatic Virtual Metrology, AVM)系統,擷取設備製程參數來分析並預測產品品質與設備狀態方法,是否可運用於軟板產業的R2R作業型態。AVM系統內含建模伺服器(Model Creation Server, MCS)、AVM伺服器(AVM Server)、VM管理伺服器(VMM Server)、資料庫(Database)、與用戶端(Client)。在製程/量測資料收集的基礎上,針對特定機台,首先運用建立預測模型組(DQIX、DQIY、RI及GSI)估算每批製程的結果以確認軟板覆蓋膜製造時,機台操作之關鍵參數因子。達到有效預測並控制生產品質、提高產出良率與單位數量,並提供管理者預先掌握產品供給之時程與數量能力。待通過資料驗證後,便可使用AVM系統特有的模型擴散技術,自動將預測模型移植到其他同類型機台。預期能有效降低人員工作負載、減少人為操作失誤以及較完善的製程資料監控,也輔助該製程穩定度可以得到更有效的提升。
    摘要(英) In this thesis it described in manufacturing how to pursuit low quality risk with high yield rate and controllable production cost, and how to utilize new technology to control the status of products quality in advance during manufacturing process in order to reduce the chance of insufficient delivery quantity or delivery delay due to defective quality, moreover, to provide necessary assistance to technicians to focus on the search of real cause for defective quality in order to reduce the time needed for corrections and to minimize the man power and resources required for the improvements. In additions, it is also expected with the results of this research to enhance new products in the industry and the capability of research development in production process. If the Enterprises can grasp highly controlled manufacturing capabilities and quality control capabilities not only can they sufficiently increase their compatibilities but it can also use the resources effectively to reduce waste and the impact of pollutions on the environment by avoiding the excessive use of resources.
    The research method in this study utilized the machine equipment used in production process and the necessary parameters applied in mass production settings and the actual feedback. And from the Automatic Virtual Metrology (AVM) system that has been used in semiconductor and opto-electronic industry it retrieves equipment process parameters to analyze and predict product quality and the device status to see if the method can be applied to the R2R FPC industry operating profile. The AVM system contains Model Creation Server (MCS), AVM Server, VM Management Server (VMM Server), Database, and the user end (Client). On the base of collecting of the production/measurement data, it focused on the specific machine to first establish the prediction model groups (DQIX, DQIY, RI and GSI) to estimate the results of each batch production in order to confirm the key parameters of the machine operation during the FPC production. Hence it is able to effectively predict and control product quality, and to increase yield rate and unit counts. In additions, it provides of manager the ability to control the producing time and quantity for product supply in advance.  After the data validation, AVM system-specific models of diffusion technique can be used to automatically transfer the forecast model to the other machines of the same type. It is expected to effectively decrease staff workload, reduce human operation errors, as well as to provide better monitoring and control of production data, and to aid and promote effectively on the production stability.
    關鍵字(中)
  • 全自動虛擬量測
  • 預測模型
  • 尺寸安定
  • 品質控管
  • 先知科技
  • 機台健康指標
  • 良率
  • 關鍵字(英)
  • Quality control
  • Automatic Virtual Metrology
  • Yield rate
  • Dimensional Stability
  • Prediction model
  • Global Heath Index
  • Foresight Technology
  • 論文目次 目錄
    論文審定書
    公開授權書
    誌謝……………………………………………………………………………….……….i
    摘要……………………………………………………………………………………….ii
    Abstract ……………………………………………………………………..……………iii
    目錄…………………………………………………………………….…….….….……iv
    表次………………………………………………………………….……………………v
    圖次……………………………………………………………….…………….….….…vi
    第一章 緒論 1
    第一節 研究背景與動機 1
    第二節 研究目的 3
    第三節 研究範圍與限制 5
    第二章 產業現況分析與文獻探討 8
    第一節 軟性電路板整體產業介紹 8
    第二節 資料探勘的定義 13
    第三節 虛擬量測技術理論概述 17
    第四節 資料探勘與品質預測之研究 20
    第三章 研究設計 22
    第一節 覆蓋膜製造流程簡介 22
    第三節 研究架構與方法 28
    第四章 研究結果與分析 33
    第一節 資料處理 33
    第五章 結論與建議 40
    第一節 研究結論 40
    第二節 管理意涵與未來方向 42
    參考文獻 43
    參考文獻 中文文獻
    1. 鄭芳田、林東河,E 化製造簡介,國立成功大學製造工程研究所自動化實驗室,2004。
    2. 廖宜恩、謝淑玲、楊志偉、“類神經網路於虛擬量測系統之應用”,中興大學資訊工程所,嶺東科技大學資訊管理系,2008 數位科技與創新管理研討會,論文編號:14,數位科技
    3. 林東河(2008),”類神經虛擬量測之推估精度精進與即時應用”,成功大學製造工程研究所博士論文
    4. 王崇任(2011),”應用虛擬量測技術於機台預測保養”,成功大學製造資訊與系統研究所碩士論文
    5. 曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯,資料探勘(Data Mining),旗標出版股份有限公司,台北市,台灣,2008。
    6. 陳永興,資料探勘應用於IC設計業良率預測之探討,銘傳大學管理科學研究所碩士論文,2004。
    7. 蕭寶棋,運用資料探勘技術於LED產業製程良率,交通大學管理學院資訊管理組碩士論文,2006。
    8. 徐弘孝,以資料探勘技術改善半導體製程錫鉛凸塊高度良率之研究,中原大學資訊管理研究所碩士論文,2004。
    9. 邱季宜,應用維度縮減與資料精簡技術建構TFT-LCD面板零組件良率預測模式,國立中正大學資訊管理學系暨研究所碩士論文,2012。
    10. 謝藍萱,基因演算法於預測晶圓良率之應用,國立成功大學工業與資訊管理學系專班碩士論文,2009。
    11. 陳嘉宏,運用資料探勘探討晶圓廠在製品數量與控管方法,國立清華大學工業工程與工程管理學系碩士論文,2007。
    12. (資料庫資料):櫃檯買賣中心-產業價值鏈資訊平台,印刷電路板產業鏈簡介。http://ic.tpex.org.tw//introduce.php
    13. (資料庫資料):工研院 產經中心 (IEK of ITRI),201409-2專題:『軟板與軟硬板市場發展現況與趨勢』。http://www.tpca.org.tw/news_in.aspx?mnuid=1042&modid=42&nid=12408
    英文文獻
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    2. Automatic virtual metrology for semiconductor wafer result prediction --   US 8682466 B2
    3. Virtual metrology and run-to-run control in semiconductor manufacturing Y. Zhu ; R. J. Baseman ; J. He ; D. D. Restaino ; E. Yashchin
    4. Developing an Automatic Virtual Metrology System, Fan-Tien Cheng, Fellow, IEEE, Hsien-Cheng Huang, Student Member, IEEE, and Chi-An Kao,IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING, VOL. 9, NO. 1, JANUARY 2012
    5. NGF e-Manufacturing Workshop Concluding Remarks, Harvey Wohlwend, SEMATECH/ISMI Symposium Taiwan 2008
    口試委員
  • 趙平宜 - 召集委員
  • 林芬慧 - 委員
  • 黃三益 - 指導教授
  • 口試日期 2016-06-08 繳交日期 2016-07-21

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