行业案例
AMOLED生产质量分析与提升
项目背景
针对工艺复杂、精度高、参数海量的面板生产线,通过大数据分析发掘产品质 量与生产过程的关联关系,快速识别引起质量波动的关键工序及工艺参数,辅助工 艺人员更快、更准、更全面的定位和解决质量问题;并基于现有业务规则,通过全 局优化等技术,自动监控关键指标波动并推荐调整建议。
将某复杂工艺的问题 排查时间提升 30 倍以 上;加速良率提升。
基于历史数据建立相应数据标准,从几十道工序上万参数中快速识别引起本 次不良的关键工序和参数,将人工排查时间从 1~3 天缩短到 1 小时,大幅减 少人工诊断和返工时间;
将全流程的 AOI 光学异物检测数据进行全局关联,并通过 AI 算法识别和消除 不同机台的对位误差,通过前后坐标及缺陷类型的对比分析,实现异物的精 确溯源与准确定责;
在已有人工业务规则基础上,基于全局优化算法实时给出蒸镀机对位补偿的 调整建议,平均提升约 10% 的 PPA 符合率,从而提升边缘 MURA 良率。
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