量化延時法時間測量_基于溢流法的電子玻璃的生產過程

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       背景

       手機、平板等電子產品的普及，造成關鍵的原材料之一，即電子玻璃的需求激增。電子玻璃不僅包括手機蓋板玻璃，還廣泛應用在液晶基板、OLED基板等關鍵環節。

       電子玻璃前面部分是流程性生產，將原材料放置于池爐中，通過高溫熔化，形成半液態膠狀體，再通過高溫箱式馬弗爐的溢流磚，在受重力影響、膠體下溢的過程中，通過兩邊裝有熱電偶的冷凝管進行淬火成片，到了高溫箱式馬弗爐低端再使用機械臂進行切片。后半部分是離散制造，即對成片后的玻璃進行傳輸、磨邊和在線的檢驗(檢驗結石、氣泡等缺陷)，最后進入按小時抽樣的離線檢測環節。

       電子玻璃的制造分為兩種，即浮法和溢流法。溢流法相對于浮法，有著如有較高的玻璃應變點；有較低的密度；更佳的耐化學性；更高的機械強度等優點，因此得到了美國康寧、日本旭硝子和電氣硝子等三家主流玻璃廠家的采用，由于其生產過程對工藝和質量的要求非常高，因此國內很多廠家，如彩虹、東旭和華映，雖然也采用了溢流法的工藝，但是在質量和產能上一直沒有辦法保持高品質穩定生產，因此全球*90%以上主要被美國康寧、日本旭硝子和電氣硝子所占據。

       在玻璃的離線檢驗環節，質檢工程師會使用專業的光學儀器測量玻璃片在不同位置的厚度，對厚度進行對比。如果不同區域的厚度差值超過一定范圍，就會影響電子玻璃的成色，導致色差，這類質量缺陷叫做翹曲。

       翹曲產生的原因一般都是因為高溫箱式馬弗爐里的熱電偶控制出現了偏離。但是為了保證在不同環境和產品生產過程中的魯棒性，這些控制門限往往都是靜態門限，不會自動調整，而且通常會設置得較為寬泛，因此會導致在不同產品的工藝要求下，即使工作在容忍限以內，仍然會出現翹曲的缺陷問題。

       翹曲一旦出現，傳統的解決方案是基于翹曲產生位置的離線報告，由技術人員手動挑選出來厚度數據，再根據專家的經驗去調整高溫箱式馬弗爐特定位置的熱電偶控制參數。同時，熱電偶控制參數的調整范圍也是根據專家的經驗，并沒有明確的量化值，只能不斷去嘗試增大或者減少熱電偶的功率反復嘗試。

       同時，因為溫度調整和最終的質檢質檢，相隔了幾個小時，因此即使溫度出現了偏差，也只能在后期幾個小時的光學檢驗中才能知道，因此調整工藝參數到發現問題改進之間隔了幾個小時的時間，因此每次嘗試都會花很長時間。

       正是因為這些問題的存在，導致一旦出現翹曲，產線就有可能幾個星期都無法正常生產，非常影響綜合的良率和產量。

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       方案

       系統主要工作內容如下：

       ① 自動采集質檢數據，并且將其和熱電偶控制參數進行關聯分析

       翹曲的質檢數據是以csv格式的文件，保存在檢驗儀器內置的ftp服務器上；而實時的熱電偶控制參數數據，則是保存在高溫箱式馬弗爐的DCS系統中。

       通過自動的文件提取和格式解析，寄云提取了玻璃片不同區域的厚度數據，并為其打上時間標簽；同時，通過OPC接口，讀取高溫箱式馬弗爐DCS的實時數據。將厚度數據和實時數據都保存在寄云時序數據庫中。

       ② 根據翹曲厚度數據，自動定位發生異常的熱電偶

       將不同時間段(正常和出現翹曲)的工藝數據進行對比，確定正常和異常時間段哪些熱電偶的控制參數發生了變化。

       針對玻璃片并沒有批次號碼，因而無法按照批次進行質量追蹤的問題，寄云開發了基于相關性搜索的算法，通過分析確定了跟翹曲變化規律相似度最高的若干個控制變量，并確定了工藝參數變化到翹曲檢測之間的時間差。

       基于以上的分析，自動的定位了導致翹曲的特定的、有最大嫌疑的熱電偶控制參數，并得到了工藝工程師的確定。

       通過以上的分析，幫助工藝工程師實現了問題原因的快速定位。

       ③ 根據歷史的熱電偶數據和質檢數據，建立起翹曲值和熱電偶控制之間的模型

       在大量正常工藝數據和質檢數據的基礎上，構建了熱電偶的歷史數據(因)和質檢數據(果)之間的回歸方程，得到一個表征了因果關系的映射函數。

       在映射函數上可以做兩件事情：

       1)量化調參：在翹曲發生的時候，根據特定翹曲的目標值，反推出對應的熱電偶控制參數對應的調整范圍，進行精確調參。在高溫箱式馬弗爐溢流的過程中，高溫箱式馬弗爐里面有數百個呈柵格狀分布的熱電偶，在重力下溢的過程中，對膠狀體進行淬火，雖然不同的熱電偶控制參數都會設置容忍的工作范圍，超出門限會告警。；

       2)虛擬量測：根據熱電偶控制參數的當前數據，基于映射函數，實時預測未來數小時之后的翹曲值，一旦當翹曲超過預設的門限，立即告警，甚至需要停產。

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       應用效果

       通過與彩虹特種玻璃工藝工程師的聯合開發，實現了自動化的工藝數據和質檢數據的集成，提高了問題分析和問題產生原因的定位效率，并實現了基于實時工藝數據對未來數小時之后的翹曲缺陷的精準預測。

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