應用回歸分析改善A面板工廠SiH4日常供應管理

姜昌日

摘要：作為危險化學品的SiH4在液晶面板制造中主要用于化學氣相沉淀工藝，是重要的原材料之一。為了生產(chǎn)的安全和穩(wěn)定，甚至控制成本，需要建立該原材料的日常供應控制管理。用SPC控制圖管理日常供應量是非常有效的方法，但是日常供應量數(shù)據(jù)有時出現(xiàn)失效，無法正確地反映日常供應現(xiàn)狀。本文通過回歸分析，改善每日供應量的計算方法。建立有效的SPC控制圖，并且監(jiān)控每日供應量是否穩(wěn)定，受控;及時反饋信息。當出現(xiàn)異常時經(jīng)過正確的分析和合理的措施，實現(xiàn)供應的安全和穩(wěn)定，甚至控制成本。

Abstract： SiH4 as a hazardous chemical is mainly used in the chemical vapor deposition process in the manufacture of liquid crystal panels， and is one of the important raw materials. For the safety and stability of production， and even to control costs， it is necessary to establish the daily supply control management of the raw materials. Using SPC control charts to manage daily supply is a very effective method， but the daily supply data sometimes fails and cannot accurately reflect the current status of daily supply. This article improves the calculation method of daily supply through regression analysis. It establishes an effective SPC control chart， and monitors whether the daily supply is stable， controlled， and timely feedbacks information. When abnormality occurs， correct analysis and reasonable adjustments are made to realize the safety and stability of supply and control costs.

關鍵詞：回歸分析;供應量;SiH4;SPC

Key words： regression analysis;supply;SiH4;SPC

中圖分類號：F253 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2020）24-0079-06

0 ?引言

近幾年，國家大力推動和支持高端制造業(yè)的政策下，面臨著市場對電子產(chǎn)品的需求不斷升級的現(xiàn)實，作為制造人機交互重要窗口的液晶面板行業(yè)而言，其規(guī)模持續(xù)擴大，產(chǎn)品種類多樣化，制程工藝越來越復雜。隨著制程工藝的復雜化，工藝中所需要的化學品種類越來越多。這些大多數(shù)屬于易燃易爆，有毒，劇毒的危險化學品。對于危險化學品的特有的危險性，加上運營過程中需要大量貯存和使用危險化學品的液晶面板工廠來說管理上面對著不小的挑戰(zhàn)。其中SiH4屬于易燃易爆的工業(yè)大宗氣體，主要用于化學氣相沉淀工藝，是整個制造過程中重要的原材料。按照我國目前的安全生產(chǎn)，消防等法律方面的規(guī)范，SiH4供應站屬于重大危險源，不僅對其貯存場所的防火設施，貯存和供應的設備，泄露系統(tǒng)等硬件設施和設備有嚴格的法律要求，還對相關企業(yè)在貯存和供應SiH4的日常管理上也有嚴格的機制要求。每日供應量數(shù)據(jù)是日常供應管理中重要指標，有效的數(shù)據(jù)可以直觀的反映安全和使用方面的問題，也可以適當?shù)念A測未來的使用量，管理庫存，使得減少浪費，控制成本的效果。因此需要建立每日供應量的控制管理。

統(tǒng)計過程控制（Statistical Process Control，SPC）是一種借助數(shù)理統(tǒng)計方法的過程控制工具。根據(jù)中心極限定理，檢測量的統(tǒng)計值一般都服從正態(tài)分布;根據(jù)正態(tài)分布3δ準則計算上控制線（Upper Control Limit，UCL）與下控制線（Lower Control Limit，LCL），統(tǒng)計值落入上下控制線外的概率為0.27%，按照小概率不發(fā)生原理，當此情況出現(xiàn)則認為過程處于不穩(wěn)定失控狀態(tài)[1]。這種控制圖可以對供應情況進行分析，根據(jù)反饋信息及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性因素出現(xiàn)的征兆，采取適當?shù)母纳拼胧┫惓Ｓ绊?使得過程始終維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態(tài)，從而達到供應的安全和穩(wěn)定，控制成本的目的。統(tǒng)計過程控制理論的研究雖從加工過程開始，但其研究成果適應于各種過程，如設計過程，管理過程，生產(chǎn)過程，服務過程;統(tǒng)計過程控制已成為企業(yè)質量管理必不可少的工具和質量保證手段。液晶面板行業(yè)的Samsung Display，LG Display，京東方等面板企業(yè)早在20實際90年代開始引進6δ質量管理理論，并且把統(tǒng)計過程控制理論運營到制程過程的各領域。特別是設備參數(shù)設定，工藝能力評價中廣泛利用。

本文以問題為導向，通過回歸分析提高SiH4每日供應量數(shù)據(jù)的有效性，在擬合值的基礎上建立“單值-移動極差控制圖”，有效控制SiH4供應過程，根據(jù)反饋信息及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性因素出現(xiàn)的征兆，采取適當?shù)母纳乒芾硐惓Ｓ绊憽Ｊ惯^程始終維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態(tài)，從而達到供應的安全和穩(wěn)定，控制成本的目的。

1 ?SiH4供應量管理中存在的問題

1.1 SiH4供應系統(tǒng)構成及管理現(xiàn)狀

A工廠SiH4供應系統(tǒng)主要由SiH4供應站內的長管拖車，BSGS，連接到生產(chǎn)設備的管道設施，生產(chǎn)廠房內的VMB和泄露探測器等部分構成。其中，SiH4供應站是甲級防火等級的生產(chǎn)附屬建筑。長管拖車是儲存高壓SiH4的容器，BSGS設備主要作用是快速降壓SiH4的壓力，實現(xiàn)穩(wěn)定的供應壓力。降壓后的SiH4通過雙重管道，在VMB設備進行分配管路并供應到生產(chǎn)設備[2]。SiH4供應系統(tǒng)請見圖1。整個供應系統(tǒng)每隔30米距離安裝了泄露探測器的探測感應器，探測感應器主要利用化學反應檢測氣體泄露，再把光信號轉化為電子信號的方式工作。另外，整個系統(tǒng)采用SSM集成信息系統(tǒng)實時監(jiān)控供應和泄露的狀態(tài)。

對于SiH4供應量的管理，每日供應量數(shù)據(jù)的計算和共享是主要管理對象。SiH4系統(tǒng)供應量的計算是通過信息系統(tǒng)收集的每日凌晨0點的SiH4供應站室內溫度和安裝在BSGS管道中的壓力表的壓力值來計算。由于BSGS與長管拖車是緊密連接，并且相關壓力表都符合測量要求;測量數(shù)值能夠精準的反映容器內SiH4的壓力值。收集數(shù)據(jù)后，利用范華德方程[3]計算當日0點的容器內剩余重量。最后，減去前天0點的剩余重量，得出SiH4的日供應量。圖2是某月供應量的趨勢圖。

可以看出，某月供應量數(shù)據(jù)波動大，供應量為0的天數(shù)多達17天。但是經(jīng)確認當月每天都使用SiH4，說明現(xiàn)有的供應量數(shù)據(jù)無法反映實際使用情況，數(shù)據(jù)嚴重存在無效性。因此，以現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不能進行過程控制管理。

1.2 供應量問題分析

表1中剩余重量值是以溫度測量值和壓力測量值為自變量，通過范德華方程計算的數(shù)據(jù)。當日供應值是由當前剩余量減去前天剩余量而得出的差值。顯然，當日重量值中的存在負數(shù)。經(jīng)確認現(xiàn)場統(tǒng)計人員因負數(shù)沒有現(xiàn)實意義，直接修改負的數(shù)值為0。因此計算結果為負數(shù)的數(shù)據(jù)導致供應量為0的無效結果。當日供應值不僅是負值，并且偏差也很大。原因主要是無法直接測量重量數(shù)據(jù)的情況下，采用范德華方程計算過程中，本應該利用在壓力一定時重量與溫度負相關關系或者溫度一定時重量與壓力的正相關關系，但是當前環(huán)境中很難控制溫度或者壓力相對穩(wěn)定的狀態(tài);另一個原因是當月產(chǎn)量的波動也影響了剩余重量值的計算。因此，計算剩余重量值過程中適當控制溫度，壓力，使用量的波動可能成為一種理想的解決方法。

2 ?數(shù)據(jù)研究與回歸分析

2.1 數(shù)據(jù)研究

由于現(xiàn)有可收集的產(chǎn)量值，溫度測量值，壓力測量值等數(shù)據(jù)不能夠計算出有效的每日供應量，所以對已收集的數(shù)據(jù)進行適當?shù)淖兓沟脺囟群褪褂昧康牟▌颖M可能得到控制。

t日的？駐Pt實際上t日，凌晨0點時的溫度下，剩余重量值沒有變化時的壓力P′t與剩余重量值按照產(chǎn)量變化時的壓力Pt的差值。計算中溫度都統(tǒng)一使用了t日，凌晨0點的測量溫度，很大程度上控制了溫度的變化。在溫度和體積相對穩(wěn)定的情況下，壓力與重量成正相關關系。因此，？駐Pt與Mp成正相關關系。而通過式（3）得知，Mp與產(chǎn)量Ct是存在正比關系;所以，？駐Pt與Ct可能存在正相關關系。

2.2 數(shù)據(jù)收集

以過去某8個月的數(shù)據(jù)為基礎，利用2.1數(shù)據(jù)研究章節(jié)的6個式得出？駐Pt。其中，單位產(chǎn)量的平均期望使用量U值是根據(jù)生產(chǎn)部門的相關生產(chǎn)數(shù)據(jù)和實際生產(chǎn)經(jīng)驗得出。U值的驗證不是本文研究范圍，因此不進行相關驗證;只利用產(chǎn)量與原材料的使用量成正比，并且存在單位產(chǎn)量平均期望使用量的一般性結論。由于化學氣相沉淀是關鍵工藝，工藝中參數(shù)都有長期穩(wěn)定性，所以假設期望值U值具有穩(wěn)定性，長期不變。表2是某8個月統(tǒng)計量的部分數(shù)據(jù)。

2.3 回歸分析

首先，對？駐Pt與Ct進行相關關系驗證，圖3是通過軟件得出的結果。關系系數(shù)R為0.946說明？駐Pt與Ct之間存在強正相關關系，需要有必要進一步的研究。

圖6是調整后的殘差圖。正態(tài)概率圖中可以看出P值為0.125大于0.05，說明殘差服從正態(tài)分布。殘差與擬合值的散點圖中可以看出，殘差值基本上隨機分布，沒有異常形態(tài)。

殘差與順序的散點圖中可以看出，殘差略微具有自相關性;但是實際數(shù)據(jù)為壓力值，壓力受溫度波動影響，溫度呈現(xiàn)一定的時間序列模型。考慮作為自變量的產(chǎn)量對回歸方程已經(jīng)貢獻多達93.7%的信息量，再加上最終控制管理的對象為每日供應量即重量。綜合上述情況，現(xiàn)存在的自然對數(shù)轉換后壓力差值殘差的自相關性可以視為白噪聲，即非控制因素。

3 ?檢驗模型

3.1 模型的現(xiàn)實意義

3.2 模型預測

以1.2章節(jié)的表1的數(shù)據(jù)為基礎，利用3.1擬合回歸的模型，重新預測存在問題月份的每日供應量。表3為預測結果。

預測結果顯示與實際情況一致，每日都存在供應量數(shù)據(jù)。比起改善前17天的供應量數(shù)據(jù)為0的統(tǒng)計結果，數(shù)據(jù)有效性有了顯著的進步。經(jīng)過生產(chǎn)部門和采購部門的數(shù)據(jù)驗證，此預測數(shù)據(jù)基本上符合同一時期的采購量和使用量的預估數(shù)據(jù)。因此，通過回歸模型得到的預測數(shù)據(jù)可以使用到日常供應管理過程。

4 ?控制管理

改善后的每日供應量數(shù)據(jù)可以反應實際生產(chǎn)情況。由于供應量自身的管理特征，一個統(tǒng)計周期內只有一個數(shù)據(jù)，是屬于子組只存在一個觀測值的情況。可以采用“單值-移動極差”（x-Rs）控制圖分析供應過程的統(tǒng)計受控情況[5]。

根據(jù)供應量數(shù)據(jù)的實際意義，采用控制圖上有一個點位于控制線以外的規(guī)則1和連續(xù)6點遞增或者遞減的規(guī)則3為供應是否受控狀態(tài)的判斷規(guī)則。圖7為3.2章節(jié)預測數(shù)據(jù)的單值-移動極差控制圖。

控制圖中可以發(fā)現(xiàn)，第三天的供應量超過了上限值。經(jīng)確認，這天由于反品加工量多，新產(chǎn)品開發(fā)測試的安排，使用量增多;也比前天供應量的差值略大，從而導致發(fā)生了失控狀態(tài)，控制管理的作用在于通過每天分析最近31天供應量的單值-移動極差控制圖，根據(jù)其反饋信息找出失控出現(xiàn)的原因，并及時改善處理;減少不必要的浪費，從而完成適當供應，達到供應的安全和穩(wěn)定，甚至控制成本的目的。

5 ?結論

SiH4日常供應量數(shù)據(jù)存在無效現(xiàn)象，不能夠反映實際生產(chǎn)使用情況。由于溫度，壓力，使用量等因素的同時變化，導致已有的計算方法的結果會出現(xiàn)負數(shù)。通過范華德公式的推導，有效控制溫度和使用量的波動，利用壓力差和產(chǎn)量的正相關關系，擬合出回歸方程。并通過回歸分析和殘差分析完善模型。通過模型檢驗，驗證了改善后的預測數(shù)據(jù)比改善前的數(shù)據(jù)更具備有效性，也基本上符合與生產(chǎn)和采購的預估數(shù)據(jù)。根據(jù)供應量數(shù)據(jù)的實際意義，采用單值-移動極差控制圖分析供應過程。對于失控進行原因分析，并及時進行改善措施。今后，可以采用同樣的方法持續(xù)監(jiān)控SiH4的供應量。

本文的SiH4每日供應量計算方法和控制圖分析方法對于其他高壓氣體的供應量控制具有一定的擴展性。

注釋：

①F0為荷蘭化學家范德華研究了許多氣體之后，提出了修正氣體方程式，其形式為：P+a（V-nb）=nRT，其中a，b為范華德常數(shù)，P為壓力，V為體積，T為溫度，n為摩爾質量，R為比例系數(shù)。

②F1為F0推導公式，其形式為：

參考文獻：

[1]林文康，吳麗娜.基于ARIMA模型燒結脫硫煙氣指標的統(tǒng)計過程控制[J].燒結球團，2019，44（05）：76-82.

[2]李建輝，張寧，李爽，許浩賓.淺談特氣的安全運行與管理[M].中國新技術新產(chǎn)品，2017（06）.

[3]張祖德.無機化學[M].二版.中國科學技術大學出版社，2014：8-9.

[4]威廉·M門登霍爾，特里·L.辛西奇.統(tǒng)計學[M].六版.機械工業(yè)出版社，2018：415-416.

[5]賈新章，等.統(tǒng)計過程控制理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術[M].電子工業(yè)出版社，2017：78-79.