TFT-LCD行業液晶損失分析與降低研究

黎關超， 何 偉， 沈 水， 周 波， 林子錦，董 哲， 程懷宗， 楊 霽， 曾小強

(北京京東方顯示技術有限公司，北京100176)

1 引 言

自從液晶顯示器在20世紀70年代被發明之后，經過40多年飛速的發展，我國液晶面板產業每年總價值已接近千億元[1]。隨著行業的不斷發展，各大面板廠商持續尋求生產環節的改善，力求最大化降低產品制程中的損失[2]，以期通過更高的經營利潤在日趨激烈的競爭環境中占得先機[3]。產品制程中的損失，是指超出理論物料清單[4](Bill of Material，BOM)的部分，按照損耗的種類分為基板和物料兩大塊。本文主要對面板段損失金額最大(323萬元/月)的物料-液晶的損失進行了探討，通過大數據技術的應用收集了大量數據，分析出影響液晶損失的全部因子11項，并通過柏拉圖對比篩選出最關鍵的4項，然后從配方(Recipe)優化、瓶底剩余改善、切線填充量減少、自動脫泡頻率降低、測量頻率降低等方面研究了液晶損失降低的方向，創建了一整套系統的降低物料損失的管控模式。

2 液晶損失分類

液晶(LC)是液晶面板生產過程中使用的重要原料之一，主要包括液晶采購、生產領料、投料、使用過程中的正常滴注及損耗、盤點回收等過程(圖1)。在采購、領用、投料、盤點等環節基本不發生損耗，損失集中于使用及損耗過程中由于安裝、檢測、設備異常、瓶底剩余、過濾器和管道殘留、報廢等原因引起的未應用在合格基板上的損耗部分。

圖1 液晶使用過程
Fig.1 Using process of liquid crystal

本文創新性地導入了大數據技術[5]，對液晶生產過程產生的大量半結構化文件-設備日志(Log)數據進行采集、清洗、加工，將半結構化數據轉換為結構化數據，并聚焦液晶損失業務場景和分析需求，選取最優建模方法包括層次分析、因動分析、回歸分析等方法分析提取特征值建立多維度分析模型，對數據充分挖掘，細分出11項液晶損失類型(表1)。

表1 液晶損失類型Tab.1 Type of liquid crystal loss

續 表

3 液晶損失要因篩選

如上所述，液晶損失類型聚集于11個類型。通過創新性的引入大數據技術，實現連續3個月的數據采集，將數據分類計算并與實際結果進行對比，對模型和算法進行優化迭代，最終實現液晶損失數據精準分析。然后將數據按照柏拉圖(圖2)對比篩選出最關鍵的4項。

圖2 液晶損失因子的柏拉圖Fig.2 Pareto of liquid crystal loss

4 液晶損失改善研究

根據上文柏拉圖分析，影響液晶損失的主要因子為：瓶底剩余量、型號切換引起的過濾器填充量、定期自動空白吐出和定期測量。

4.1 瓶底剩余量改善

液晶瓶瓶底為凸底構造，瓶底剩余量在10 g時，液晶瓶凸底會露出液面(圖3)，管路中會吸入空氣，導致過濾器走空。為防止此風險，瓶底剩余量要保持10 g以上。

圖3 液晶瓶瓶底構造Fig.3 Bottom structure of liquid crystal bottle

此外，一臺液晶滴注設備有12～16瓶液晶分別安裝在相應的滴頭上；由于工藝液晶滴下圖樣設計特點，同一個基板的液晶由若干滴頭共同滴下完成，但是各滴頭的滴數可能存在差異(圖4)，造成了各滴頭消耗速度不一致，滴數多的滴頭會先達到更換基準；為減少物料更換對嫁動的影響，在實際生產中同一設備的液晶是一起更換的，這樣滴數少的滴頭液晶瓶內剩余量較多產生額外的損失。

圖4 55” G1液晶滴下圖樣Fig.4 LC drop pattern of 55” G1

4.1.1 瓶底剩余量改善-增設緩沖槽

原狀態：液晶瓶底部有液面感知傳感器，當傳感器檢出液面低下時發生報警；因液晶瓶截面積大，故殘留液晶量較多。

本文創新性的變更液晶過濾器的構造，在液晶過濾器上增加緩沖槽，從而將傳感器感知從截面積較大的液晶瓶液面變更至截面積較小的過濾器液面(圖5)，更便于精確控制瓶底剩余量。

圖5 緩沖槽增設Fig.5 Addition of buffer tank

另外，為確保瓶底剩余量按照管理基準執行，建立作業人員和稽核人員和作業人員雙查的機制，通過表格化的記錄管理監控和分析異常情況。

4.1.2 瓶底剩余量改善-配方優化

經過大數據分析，發現部分型號(如G1/JB/GN/PA等)各滴頭消耗速度不一致，導致瓶底剩余液晶有較大的差距。以55”G1 B2 Panel為例：該面板由6個滴頭共同滴下，改善前各滴頭滴數在150～159，最大值與最小值差距高達9(6%)，在消耗速度最快的滴頭(159滴)達到瓶底更換基準(20 g)時，消耗速度最慢的滴頭(150滴)仍超過80 g，造成較多的浪費。

在液晶滴下圖樣(LC Pattern)[6]不變的情況下，通過圖樣重疊將滴數優化，以此降低滴頭的滴數差異。相鄰圖樣的矩形有公用邊，液晶滴頭之間的液晶點可以相互調整，H6少滴5點，其他滴頭將少滴的位置補上，總滴數不變。改善后各滴頭的滴數均為153～154(圖6)，最大值與最小值差距縮小至1(0.6%)，消耗慢的滴頭多損失量控制在5 g左右。

圖6 配方優化Fig.6 Optimization of the recipe

4.2 型號切換引起的過濾器填充量改善

在型號切換過程中，設備需要進行過濾器填充動作來排出過濾器和管道中的空氣，以防止管道內的氣泡導致的精度不良風險。為了避免填充不足，作業人員填充往往將填充量設置較大的數值或者重復進行填充，且對所有的情況均使用默認參數，造成液晶大量浪費。改善前參數為：液晶填充30次， 泵排泡5次。

在改善過程中，本文根據不同的情況進行了測試改善：

(1)切線安裝新泵

本過程由于將過濾器和泵重新進行了連接，作業過程中不可避免混入了空氣，填充和脫泡次數過少時無法確認氣體是否完全排出，次數過多會浪費液晶。

對液晶填充和泵排泡兩因子分別按6水平(5/10/15/20/25/30)和5水平(1/2/3/4/5)進行一般全因子的DOE試驗，觀察測試結果。然后對選定模型進行回歸分析和模型改進，得出回歸方程和最優的參數設置，最后進行雙比例檢驗，得出最合適的參數：液晶填充10次，泵排泡3次。

(2)切線只換瓶

由于泵未更換，所以無需進行吐出狀態確認，只吐出1次即可。

同時，對過濾器按壽命進行管控，對泵進行目視檢查，確保過濾器和泵的狀態良好，減少備件異常導致的填充次數增加。

4.3 定期自動空白吐出改善

LC設備在運行過程中有一個周期性的空白吐出(也稱Auto Degas，如圖7所示)動作，目的是將泵內液晶全部排空，防止泵內氣泡導致的精度不良風險。

圖7 自動脫泡的動作圖解Fig.7 Diagram of Auto Degas action

對Auto Degas頻率(X)與Auto Degas本身產生的液晶損失(Y1)及出現精度不良后產生的液晶損失(Y2)進行實驗測試，根據實驗數據，繪制圖像，驗證相關性。

如圖8所示，在有氣密性管控的情況下，Auto Degas頻率取1/100為最佳值。

圖8 自動脫泡頻率與損失的關系曲線Fig.8 Relation curve of Auto Degas frequency and loss

4.4 定期測量改善

液晶滴注設備在運行過程中，為減少品質風險、保證液晶滴下精度，需要定期測量校準，這個過程消耗的液晶與測量頻率正相關。鑒于液晶滴注設備滴下精度較高的特點[7]，將測量頻率適當的延長，同時兼顧精度異常后不良損失的影響，將測量頻率由1次/10片延長至1次/15片，進行為期一個月的測試。如圖9所示，10月為測試月份，精度不良的玻璃基板，較以往的月份無明顯異常，11月量產導入。

圖9 精度不良趨勢Fig 9 Trend of precision

5 結 論

本文創新性地導入大數據技術，通過對生產數據進行采集、處理和分析，建立起一整套實時監控液晶損失的線上數據系統，通過大量的數據分析總結出影響液晶損失的主要影響因子，分別通過機理改善和實驗設計等措施進行相應改善：

(1)瓶底剩余量，通過增設緩沖槽和配方優化，并建立雙查機制，瓶底剩余量由35 g降低至21 g。

(2)型號切線引起的過濾器填充量，對只換瓶和安裝新泵兩種不同情況進行區別管理，并對液晶填充和泵排泡兩個影響因子使用DOE的實驗得出最佳的設備參數。

(3)空白定期自動吐出，對自動脫泡頻率與Auto Degas本身產生的液晶損失及出現精度不良后產生的液晶損失進行試驗，繪制曲線圖像，得出最佳的空白吐出周期：1次/100 sh。

(4)定期測量，將測量頻率適當的延長，同時兼顧精度異常后不良損失的影響，并進行一個月的測試后，最終確定測量頻率1次/10片1次/15片。

通過建立大數據系統和對主要影響因子進行機理改善及實驗設計的思路和方法，在半年的時間內實現液晶損失由12.73%降低至7.87%，降低4.86%，年收益達1 688萬人民幣左右，大力提高了企業的效益和競爭力。下一步工作將在鞏固以上改善措施的基礎上從瓶底改造、備件優化管理等方向上進一步研究和降低。