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AMOLED柔性显示面板生产线，支持工艺专家通过大数据分析挖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。
将涉及复杂工艺的良率问题排查时间提升 30 倍以上；加速新产品良率爬坡。
以产品质量为业务导向，整合机台设备、自动控制系统、MES系统等多种数据源，建立数字化产线和面向产品质量追溯的数据资产模型；
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。
