一种根因分析方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种根因分析方法、装置、电子设备和介质，涉及制造业技术领域，用以提高根因分析的效率和准确率。该方法中，首先获取多个产品的缺陷信息；多个产品流经第一工艺中的多个设备；根据缺陷信息，确定多个产品中正样本和负样本的数目；确定流经多个设备中每个设备的产品中正样本和负样本的数目；根据流经多个设备的产品中正样本和负样本的数目，以及流经每个设备的产品中正样本和负样本的数目，得到多个设备的多个分组；其中，每个分组中包括第一小组和第二小组；确定多个分组中每个分组的概率值；将概率值从小到大排序，确定多个分组中概率值靠前的N个分组；N个分组中第一小组中的设备或第二小组中的设备为根因。一小组中的设备或第二小组中的设备为根因。一小组中的设备或第二小组中的设备为根因。

【技术实现步骤摘要】
一种根因分析方法、装置、电子设备和介质


[0001]本申请涉及制造业
，特别涉及一种根因分析方法、装置、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展和进步，显示面板和有机发光二极管(Organic Light
‑
Emitting Diode，OLED)显示屏等产品在生产制造过程中的工艺越来越复杂。通常制造一个手机屏幕或电脑屏幕等类似的产品从原材料的加工到制作完成需要历经数以百计的工艺，如：镀膜、清洗、刻蚀等。为了提高效率，每个工艺下又有多台生产设备同时工作，因此当产品发生不良时，想要从这些成百上千个设备找出导致产品发生不良的根因设备是非常困难的。
[0003]根因分析是一项结构化的问题处理方法，用以逐步找出问题的根本原因并加以解决，而不仅仅关注问题的表征。不同的行业对应的根因分析方法是不同的，在显示面板和OLED等高端制造业的不良根因分析中，传统的根因分析过程冗长且繁杂，且人工分析效率低，往往一个产品产生不良的根因需要数周的时间才能有结果，且结果的好坏无法保证，如果分析方向错误还需要重新进行分析。
[0004]因此，目前的根因分析方法准确性和效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种根因分析方法、装置、电子设备和介质，用以提高根因分析的效率和准确率。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种根因分析方法，包括：
[0007]获取多个产品的缺陷信息；所述多个产品流经第一工艺中的多个设备；所述缺陷信息是根据所述产品的尺寸和所述产品出现缺陷的区域的尺寸确定的；根据所述缺陷信息，确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目；其中，所述正样本是所述缺陷信息大于或等于第一阈值的样本，所述负样本是所述缺陷信息小于所述第一阈值的样本；确定流经所述多个设备中每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目；根据所述流经所述多个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，以及所述流经每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，得到所述多个设备的多个分组；其中，每个分组中包括第一小组和第二小组，所述第一小组中的设备数量和所述第二小组中的设备数量之和等于所述多个设备的数量；确定所述多个分组中每个分组的概率值；所述概率值表示所述分组错误的概率；将所述概率值从小到大排序，确定所述多个分组中所述概率值靠前的N个分组；所述N个分组中第一小组中的设备或第二小组中的设备为根因。
[0008]现有的根因分析方法大都依据缺陷产品的所有履历信息对一个工艺中单一设备上的参数进行分析。这种根因分析方法效率较低。而且这种根因分析方法是从单一设备出发进行根因分析的，没有考虑多个设备为根因的可能性。基于上述方案，通过对缺陷产品的缺陷信息进行根因分析并且对多个设备组合为根因的情况加以考虑可以提高根因分析效
率和准确性。
[0009]一种可能的实现方式，所述获取多个产品的缺陷信息，包括：获取所述多个产品的履历信息；所述履历信息包括所述产品的工艺标识、所述产品在生产过程中流经的设备的设备标识和所述产品的缺陷信息；根据所述履历信息，获取所述多个产品的缺陷信息。
[0010]基于上述方案，获取缺陷产品的缺陷信息，可以减少用于根因分析的数据量。
[0011]一种可能的实现方式，所述缺陷信息包括：所述产品的缺陷个数或所述产品的缺陷比率，以及所述产品的缺陷标识；所述缺陷个数用于表示所述产品中出现缺陷的第一区域的数量，所述第一区域的尺寸是预定义的；所述缺陷比率用于表示所述产品中出现缺陷的第一区域的数量与所述产品中所述第一区域的总数量的比值，所述第一区域的尺寸是预定义的。
[0012]基于上述方案，可以根据缺陷标识以及缺陷比率或缺陷个数对缺陷产品进行筛选，可以进一步减少根因分析的数据量。
[0013]一种可能的实现方式，根据所述缺陷信息，确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目，包括：根据所述缺陷信息，通过聚类算法，确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目。
[0014]基于上述方案，通过聚类方法对正负样本进行划分可以依据此对同一工艺的设备进行排序。
[0015]一种可能的实现方式，所述确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目，包括：确定所述多个产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值；确定所述多个产品中所述正样本的数目与总样本的数目的比值；所述总样本的数目为所述多个产品的总数目；所述确定流经所述多个设备中每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，包括：确定所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值；确定所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值。
[0016]基于上述方案，通过计算多个产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值、多个产品中所述正样本的数目与总样本的数目的比值、每个设备的产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值和每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值可以得到各个设备生产过程中生产出缺陷产品的情况，依据这种情况后续对设备进行分组会更加准确。
[0017]一种可能的实现方式，所述根据所述流经所述多个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，以及所述流经每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，得到所述多个设备的多个分组，包括：确定所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值均大于多个产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值与第二阈值的积；将所述多个设备中前i个设备划分为第一小组，第i+1个到第X个设备分为第二小组；X为所述多个设备的总数目，X为大于等于1的整数；i取遍从1到X
‑
1之间的整数。
[0018]基于上述方案，通过这种方式进行设备分组可以考虑到各个分组为根因的可能性，可以提高根因分析结果的准确性。
[0019]一种可能的实现方式，所述将所述概率值从小到大排序，确定所述多个分组中所述概率值靠前的N个分组，包括：针对所述N个分组中任一分组，执行下述操作：根据假设检验方法确定所述概率值；当所述概率值小于第三阈值时确定分组准确；所述第三阈值为根
据所述假设检验方法确定的显著性水平；根据所述概率值P计算相关性因子α；根据所述第一小组中的每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值的方差d1，所述第二小组中的每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值的方差d2和多个产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值的方差d3计算离散因子β；根据所述任一分组中的所有设备的总样本的数目S计算长度因子γ；根据所述相关性因子α、所述离散因子β和所述长度因子γ计算所述分组的分数；将所述多个分组按照所述分组的分数进行降序排列；确定所述多个分组中分数N个最高的分组中的第一小组中的多个设备是根因。
[0020]基于上述方案，通过构建多个统计因子来计算分数从而判断设备分组为根因的可能性，可以提高根因分析的准确性。
[0021]一种可能的实现方式，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根因分析方法，其特征在于，包括：获取多个产品的缺陷信息；所述多个产品流经第一工艺中的多个设备；所述缺陷信息是根据所述产品的尺寸和所述产品出现缺陷的区域的尺寸确定的；根据所述缺陷信息，确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目；其中，所述正样本是所述缺陷信息大于或等于第一阈值的样本，所述负样本是所述缺陷信息小于所述第一阈值的样本；确定流经所述多个设备中每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目；根据所述流经所述多个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，以及所述流经每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，得到所述多个设备的多个分组；其中，每个分组中包括第一小组和第二小组，所述第一小组中的设备数量和所述第二小组中的设备数量之和等于所述多个设备的数量；确定所述多个分组中每个分组的概率值；所述概率值表示所述分组错误的概率；将所述概率值从小到大排序，确定所述多个分组中所述概率值靠前的N个分组；所述N个分组中第一小组中的设备或第二小组中的设备为根因。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个产品的缺陷信息，包括：获取所述多个产品的履历信息；所述履历信息包括所述产品的工艺标识、所述产品在生产过程中流经的设备的设备标识和所述产品的缺陷信息；根据所述履历信息，获取所述多个产品的缺陷信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述缺陷信息包括：所述产品的缺陷个数或所述产品的缺陷比率，以及所述产品的缺陷标识；所述缺陷个数用于表示所述产品中出现缺陷的第一区域的数量，所述第一区域的尺寸是预定义的；所述缺陷比率用于表示所述产品中出现缺陷的第一区域的数量与所述产品中所述第一区域的总数量的比值，所述第一区域的尺寸是预定义的。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述缺陷信息，确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目，包括：根据所述缺陷信息，通过聚类算法，确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个产品中正样本的数目和负样本的数目，包括：确定所述多个产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值；确定所述多个产品中所述正样本的数目与总样本的数目的比值；所述总样本的数目为所述多个产品的总数目；所述确定流经所述多个设备中每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，包括：确定所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值；确定所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述流经所述多个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，以及所述流经每个设备的产品中正样本的数目和负样本的数目，得到所述多个设备的多个分组，包括：
确定所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值均大于多个产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值与第二阈值的积；将所述多个设备中前i个设备划分为第一小组，第i+1个到第X个设备分为第二小组；X为所述多个设备的总数目，X为大于等于1的整数；i取遍从1到X
‑
1之间的整数。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述概率值从小到大排序，确定所述多个分组中所述概率值靠前的N个分组，包括：针对所述N个分组中任一分组，执行下述操作：根据假设检验方法确定所述概率值；当所述概率值小于第三阈值时确定分组准确；所述第三阈值为根据所述假设检验方法确定的显著性水平；根据所述概率值P计算相关性因子α；根据所述第一小组中的每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值的方差d1，所述第二小组中的每个设备的产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值的方差d2和多个产品中所述正样本的数目与所述总样本的数目的比值的方差d3计算离散因子β；根据所述任一分组中的所有设备的总样本的数目S计算长度因子γ；根据所述相关性因子α、所述离散因子β和所述长度因子γ计算所述分组的分数；将所述多个分组按照所述分组的分数进行降序排列；确定所述多个分组中分数N个最高的分组中的第一小组中的多个设备是根因。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，具体包括：所述相关性因子α满足以下公式：α＝1
‑
P；所述离散因子β满足以下公式：β＝1
‑
(d1+d2)/d3；所述长度因子γ满足以下公式：γ＝sigmoid(S)；所述分组的分数score是满足以下公式：9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述多个产品的履历信息；所述履历信息包括所述产品在生产过程中流经的设备的设备标识；对所述设备标识进行去重操作；根据所述每个设备的产品中所述正样本的数目与所述负样本的数目的比值，将所述设备标识进行降序排列。10.一种根因分析装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取多个产品的缺陷信息；所述多个产品流经第一工艺中的多个设备；所述缺陷信息是根据所述产品的尺寸和所述产品出现缺陷的区域的尺寸确定的；处理单元，用于执行下述操作：根据所述缺陷信息，确定所述多个产品中正样本的...

【专利技术属性】
技术研发人员：高超，杜超，温栋梁，吴文兵，
申请(专利权)人：合肥欣奕华智能机器有限公司，
类型：发明
国别省市：