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故障源头到底在哪里？
制造参数在不同工作站点之间具有交互影响性，单一检测站数据无法反应制程异常，造成制造成本和不良品流出率增加。
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制造缺陷真正原因是什么？
造成产品瑕疵的真正原因隐藏在复杂的供应链中，分析和查找导致异常原因的过程耗时且费力。
鉴于此，台达自主研发了根因分析系统，基于机器学习技术，从数据驱动，找出质量异常的根源。
台达推出的根因分析系统包括数据采集、数据整备、分析建模与系统整合等功能，其核心过程为：将设备状态数据、工艺数据、质量数据、设备参数等信息采集，并进行数据清理/整合等处理，然后对数据进行建模与分析，自动推荐其质量异常产生原因，并将新产生异常原因及其相关知识存储到数据库。同时，该系统可以与其他管理系统集成，从而优化设计、工艺、参数设置等。
根因分析通过对生产过程中所采集的数据进行分析，挖掘产品异常根源和原因，以改进设计、工艺、生产、原材料质量等因素，达到提升质量、降低成本等目的，并促进知识、经验的传承。
根因分析系统应用机器学习技术提取影响产品质量的异常因素，并存储为知识，然后通过对实时采集的各因素状态与产品状态进行分析，实现产品异常原因自动推论。根因分析系统基于统计理论与机器学习技术，建立特征工程与分析模型，可依据不同数据分布特性、用户偏好，自动选用模型、调整参数，发现质量原因并将其量化。当异常发生时会自动连接制造执行系统数据库，自动分析异常原因，并将影响因子图表化呈现，便于快速判断异常原因。
台达根因分析系统已应用于自家工厂及外部合作伙伴，均取得***成效。以面板行业为例，其痛点在于：一方面，质量问题判定与解决高度依赖专家的知识与经验，整个过程耗时耗力且缺乏一致性，且专家知识、经验无法系统性保存与复用。另一方面，随着制程复杂度增加，新人培训门槛高、周期长、知识掌握难度高，培训效果欠佳。导入根因分析系统后，自动采集、分析方法替代以往手工分析，系统将质量异常原因等知识结构化存储，通过自动收集、分析各类数据，判断质量状态。当异常发生时能自动与生产系统等连接，从根源分析异常原因，及早发现并修复异常。经过应用，产品质量诊断时间提升80%，生产成本降低10%。
本文摘自： 网络
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