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系統識別號 U0026-2012201919391200
論文名稱(中文) 應用實驗設計法優化黑色矩陣線幅
論文名稱(英文) Applying DOE to Optimizing the BM Line Width
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 工業與資訊管理學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Industrial and Information Management (on the job class)
學年度 108
學期 1
出版年 108
研究生(中文) 邱威錡
研究生(英文) Wei-Chi Chiu
學號 R37061333
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 63頁
口試委員 指導教授-謝中奇
口試委員-王泰裕
口試委員-陳梁軒
中文關鍵字 6標準差  DMAIC  因子實驗設計  反應曲面法  關鍵品質特性 
英文關鍵字 Six Sigma  DMAIC  Factor Experimental Design  Response Surface Method  Critical-To-Quality 
學科別分類
中文摘要 近幾年來,台灣的IC產業與液晶顯示器產業蓬勃發展,目前在光阻的市場上不管是IC產業或是液晶顯示器產業都仍須依賴國外的大廠的供應,而黑色矩陣光阻的關鍵原材料也須向國外購入,除了它的量產技術門檻非常高以之外,客戶要求特殊規格產品也非常多,因此若想在這方面有所斬獲,必須了解客戶除了考慮價格、交期外,更要求產品的品質特性和穩定性是否符合客戶要求,並必須具備服務客制化以及更完善的問題解決能力來迅速回答並解決客戶問題,另外要加快於研發及量產技術的水準能力提升以因應未來產業的發展。
以六標準差作為改善基礎,應用於找出影響產品的關鍵因素,而將所確立最佳條件回歸至程序中是本研究之主要目的。希望透過本研究所提出之六標準差作法,得以適用在不同類型的產品中,讓個案公司的客製化產品在激烈的競爭環境中持續的保持其優勢。
目前在個案公司某客製化產品的實驗參數條件並無法呈現特定矩陣之線距的穩定性及再現性,為了探討此問題,因此本研究將採用六標準差活動中乃以DMAIC的運作手法,並使用DMAIC改善流程中的分析工具實驗設計法來探討確定影響產品特性之因素,進而利用因子實驗設計及反應曲面法來協助找出製程中最適化條件之參數組合,以降低特定矩陣之線距變異並改善工程能力為目的,而獲得最適化條件之參數組合。
研究結果顯示,個案公司的黑色矩陣線幅受曝光顯影製程中的顯影溫度、曝光間距及顯影秒數的參數設定為主要影響因子,並利用反應曲面法的中央合成設計找出最佳條件為顯影溫度:24.3°C、曝光間距:18㎛、顯影秒數:38.3秒。
英文摘要 This study investigates the stability and reproducibility of the line width of a specified black matrix (BM) in the laboratory experiments in the case-study company. It conducts the DMAIC phases from the six sigma methodology to explore the manufacturing process that shapes the line width of the BM. It then uses experimental design to identify the factors that impact product characteristics, and deploys Response Surface Methodology (RSM) to design the improvement experiment and find the optimal parametric condition. The study aims to obtain the optimal parameters, decrease the line width variation of the specified BM and improve the process capability.

The results of this study reveal that the line width of the BM is influenced by three parameters: development temperature, exposure intervals, and development time. By setting the optimal values of these parameters which are are obtained from the Central Composite Design (CCD) of RSM, the laboratory experiment is able to to attain better results in terms of the ratios of targeted value, standard deviation, and Cpk.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 2
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究範圍與限制3
1.5 研究流程 4
1.6 論文架構 5
第二章 文獻探討 6
2.1 BM光阻材料應用 6
2.2 Six Sigma DMAIC模式介紹 7
2.3 實驗設計 9
2.3.1 實驗設計的起源與發展 9
2.3.2 因子實驗設計之應用 9
2.3.3 因子實驗設計 11
2.4 反應曲面法(RSM) 15
2.4.1 一階反應曲面設計與最陡坡度法 18
2.4.2 二階反應曲面 19
2.5 小結 21
第三章 研究方法 23
3.1 DMAIC品質改善流程 23
3.2 實驗設計法 24
3.2.1 部分因子實驗 24
3.2.2 全因子實驗 26
3.2.3 反應曲面法(RSM) - 中央合成設計(CCD) 26
3.3 小結 27
第四章 實驗資料分析 29
4.1 定義階段(D) 29
4.2 量測系統之能力(M) 30
4.3 製程能力分析(A) 30
4.3.1 流程解析 32
4.3.2 篩選因子 34
4.3.3 2k全因子實驗 37
4.3.4 迴歸分析 42
4.4 改善階段(I) 實驗條件最佳化 44
4.4.1 曲率檢定 44
4.4.2 中央合成設計(CCD) 46
4.4.3 最佳反應值條件 51
4.4.4 驗證實驗 52
4.5 控制階段(C) 55
第五章 實驗結論與未來研究 56
5.1 結論 56
5.2 未來展望 58
參考文獻 59

參考文獻 中文文獻

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