1、應用主成份分析與應用主成份分析與Entropy結合灰關聯分析解決結合灰關聯分析解決相關多重品質特性製程最佳化設計的問題相關多重品質特性製程最佳化設計的問題指導教授指導教授 ：呂明山：呂明山 博士博士研究生研究生 ：陳雅喬：陳雅喬報告大綱緒論相關文獻探討多重品質特性製程參數最佳化之模式建構後續研究與預期結果1.2.3.4.第一章、緒 論研究背景與動機研究背景與動機 Jeyapaul(2005)以往有關田口方法的文獻或實務應用中，大都著重於單一品質特性製程最佳化之處理。然而，製程產業所面臨的品質特性，往往是兩個或是兩個以上的多重品質特性問題。實驗次數水準、因子ABCD111112122231333
2、421235223162312731328321393321單一品質特性最佳化W1：A1 B1 C3 D2W2：A2 B1 C2 D2H1：A3 B1 C2 D2H2：A1 B2 C1 D1多重品質特性4W1：望小特性W2：望大特性H1：望小特性H2：望目特性矛盾矛盾研究背景與動機研究背景與動機 考量多重品質特性之問題必增加參數水準設定之複雜度，可能遭遇的問題如下：（1）當各個品質特性的最佳參數水準組合 不盡相同時，彼此之間可能具衝突性（2）各個品質特性彼此之間可能具有關聯 性（3）缺乏一個良好的績效指標研究目的研究目的 以田口方法之實驗數據結合主成份分析、Entropy與灰關聯分析，解決多重
3、品質特性問題之參數水準最佳化問題。預先考量各個品質特性間的相關性問題，以避免後續無法分析的狀況。透過Entropy設定各個品質特性之相對權重。研究目的研究目的 考慮到若是求取之主成份個數不同，需運用不同的分析，進行多重品質特性製程之最佳化參數決定。兩個或兩個以上主成份：灰關聯分析(GRA)一個主成份：權重主成份法(WPC)以微晶矽薄膜太陽能電池絕緣製程為例，並找出影響絕緣刻劃之刻劃品質之最佳參數水準組合。研究流程研究流程主成分分析法主成分分析法灰關聯分析灰關聯分析Entropy流程步驟流程步驟第二章、文獻探討田口式品質工程田口式品質工程 李輝煌(2000)指出田口方法最大的特點在於以較少實驗組
4、合，取得有用的資訊 直交表 品質損失函數與SN比值 水準(level)及因子(factor)太陽能電池製程太陽能電池製程(2/4)太陽能電池太陽能電池現世代、晶圓型次世代、薄膜型第三代矽晶類化合物類矽薄膜類化合物薄膜類單晶矽Mono c-Si、多晶矽Multi c-Si、String Ribbon、HIT砷化鎵GaAs非晶矽a-Si、微晶矽u c-Si、堆疊型a-Si/u c-Si碲化鎘CdTe、銅銦鎵硒CIS/CIGS染料敏化DSSC、高分子Polymer太陽能電池製程(3/4)矽薄膜太陽能電池製作流程P1 製程製程 刻劃刻劃 TCOP2 製程製程 刻劃矽薄膜刻劃矽薄膜P3 製程製程 刻劃背
5、接觸層刻劃背接觸層太陽能電池製程(4/4)加工微晶矽薄膜橫剖面示意圖P2製程絕緣刻劃微晶矽薄膜P3製程絕緣刻劃鋁背接觸層3D 觀察圖剖面量測圖剖面簡化圖W1：上部切口寬(望小)W2：下部切口寬(望大)H1：加工邊緣兩側表面突塊高(望小)H2：刻劃深度(望目)相關文獻-多重品質特性(1/4)多屬性決策法多屬性決策法-模糊理論、模糊理論、TOPSISTOPSIS年代作者研究內容1997Tong and Su1.應用模糊理論決定各品質特性的權重，在以理想解類似度順序偏好法（TOPSIS）的指標總和所有的品質特性。2.此法缺點在於多屬性決策法中的理想解類似度順序偏好法，對於部份品質特性間的重要程度關係
6、不易排序。仍需經由工程仍需經由工程師判斷，缺乏師判斷，缺乏一定標準一定標準相關文獻-多重品質特性(2/4)迴歸分析模式迴歸分析模式年代作者研究內容1980Derringer and Suich1.利用多元迴歸分析找出能使綜合績效指標達到最大值之因子水準組合，並以總望想函數值最大化的值為最佳參數水準組合。2.此法缺點在於未考慮損失係數與品質特性質的變異數，當品質特性之間具有關聯性時則無法應用此方法。相關文獻-多重品質特性(3/4)主成分分析主成分分析年代作者研究內容1997Su and Tong1.根據主成份分析來進行多品質特性之參數設計最佳化。2.在案例說明的部份未提到當主成份之選取為兩個或兩
7、個以上時，該如何選取最佳因子水準組合，因此可更進一步的深入探討。2000Antony1.以主成分分析法將具有相關的品質特性合併成新綜合品質特性後，再找出最佳參數之因子水準組合。2.僅探討兩個品質特性，是故當品質特性的數量不多的狀況下，或是品質特性間之相關性不顯著時，運用主成份分析法來合併品質特性，其效果並不太理想。相關文獻-多重品質特性(4/4)研究方法：田口方法、灰關聯分析年代作者實例說明研究方法之特點2002J.L.Lin放電加工製程1.透過田口方法結合灰關聯分析可以有效的求得最佳參數水準組合。2.利用灰關聯分析中計算其灰聯度，亦即將多個品質特性轉換成單一個灰關聯度值，藉由比較灰關聯度值，
8、再排序各品質特性所呈現出的反應大小，挑選出其最佳參數組合。3.灰關聯分析之好處在於簡單易懂，求解品質佳且具效率。4.其缺點在於，若實例分析中發生各個品質特性間具有相關性時，使用灰關聯分析之結果有待質疑。5.若求算灰關聯度之權重，是以傳統取平均之方式作計算，未加以考量各品質特性間之相對重要性，亦可能造成品質損失的狀況，故其權重之決定可作進一步之分析探討。2002Y.S.Tarng潛弧銲接製程2004C.L.Lin切削製程2008Ulas Caydas et.Al.雷射切割製程文獻小結 綜上文獻探討可知，利用主成份分析法能夠有效的解決各個品質特性間具相關性之問題。在假設各個品質特性為彼此獨立不相關
9、的條件下，灰關聯分析亦能夠解決多重品質特性之問題。然而，存在於品質特性值之間的關聯性問題卻未被納入決策過程中。幾乎沒有學者考慮到多重品質特性間之權重設定問題。第三章、研究方法研究方法-主成份分析法 主成份分析是在尋找幾個能解釋原始變數之線性組合。將多個有相關之原始變數簡化成少數幾個彼此獨立的主成份(Principal Components)。研究方法-灰色系統理論 該理論是針對系統模型具不明性及資訊不完整性之下，進行關於系統的關聯分析及模型建構。利用灰關聯分析求得灰關聯度值，將多個不相關的品質特性或主成份轉換成單一灰關聯度，藉此比較而挑選最佳參數組合。研究方法-熵(Entropy)值權重法 S
10、hannom(1948)常用於不確定性之數學度量，用來估算每一個訊息所隱含的資訊量，並計算出訊息之相對權重。問題描述 各個品質特性間可能具有相關聯的特性 當品質特性間不具相關性 若品質特性間具相關性 主成份分析 選取之主成份為兩個或兩個以上 選取之主成份為一個 考量權重之設定演算步驟與流程說明Step1 取得實驗資料，包含品質特性、因子及水準。選擇適當的直交表進行實驗規劃。Step2 計算各品質特性之SN比值 望小特性SN比：望大特性SN比：望目特性SN比：)1(log101210niiSTBynSN)11(log101210niiLTBynSNStep3 對各個品質特性之SN比值數據作正規化
11、處理 假設有m個實驗列，t個品質特性，則原始數據可表示為：根據Chen et al.(2000)所提之正規化公式：Step4 針對正規化後的比較列 計算其相關係數 ，對相關係數 作檢定 ，各品質特性間不具相關性 ，至少有一品質特性間具相關性jkrStep5(品質特性間不具相關性)直接進行灰關聯分析，求算灰關聯度值，將彼此互相獨立之品質特性轉換成單一灰關聯度指標。同時以熵值權重法設定其權重。Step5(品質特性具相關性)進行主成份分析求取主成分得點 利用相關係數矩陣求算特徵值 及特徵向量 保留主成份之原則為Kaiser(1960)所主張，保留特徵值大於一的主成份，以替代原有品質特性以利分析。透過
12、以上所求得之 及 ，可針對正規化後的參考序列及比較序列計算主成份得點。Step6-情況一 若是挑選兩個或兩個以上之主成份，則以灰關聯分析進行探討 對各主成份得點進行絕對值差序列之計算 求算各主成份得點之灰關聯係數 權重設定，以熵值權重法計算灰關聯度之權重 假設有一灰關聯序列 ；其中 為灰關聯係數；Step6-情況二 若是挑選之主成份只有一個時，透過Liao(2006)提出之權重主成份法(WPC)進行分析。利用主成份得點，求算出多重品質特性指標(MPI)以便運用此指標決定最佳參數組合。步驟七 求取整體最佳參數水準組合 情況一：對各參數水準之平均關聯度，作反應表與 反應圖。情況二：以MPI為衡量指
13、標，對各參數水準之平均MPI值，作反應表與反應圖。步驟八 最佳製程條件之驗證其中，為SN比值的總平均值第四章、後續研究與預期結果後續研究與預期結果 透過上述之演算流程，找出足以影響太陽能製程雷射絕緣刻劃之最佳參數水準組合。本研究若運用在越多的品質特性問題下，越能顯示出其有效性與方便性。加入權重之設定，更能降低品質損失之問題。實驗材料雷射加工平台種類波長(奈米)光纖1064固態(紫外光)355飛秒800製程材料膜厚(奈米)結晶度AZO(氧化鋅摻雜鋁透光導電膜)200 500 c-Si(微晶矽薄膜)500 38%500 68%Al back-contact(鋁屬薄膜)300 雷射系統優點缺點整體比較光纖價格較低廉優良刻劃品質絕緣製程表現：飛秒光纖紫外光價位：飛秒紫外光光纖固態(紫外光)材料對波長355奈米的光吸收不佳，故絕緣效果不彰價格略高飛秒擁有較佳的多品質絕緣刻劃結果過度刻劃傷及底層材料價格昂貴 報告結束感謝聆聽
