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揭开DOE(试验设计)的神秘面纱之五--顾此不失彼的DOE
 
 
 
 
2007-10-26 13:30:00
 
  资深六西格玛咨询专家 周暐  
 

本连载前四个系列已经介绍了几种不同背景、不同要求的情况下,应用DOE的原理和技巧。但细心的读者会发现之前的案例有一个共同的特点(或者称为局限):数据分析仅限于单个响应变量。在实际工作中,常常会遇到
要同时考虑多个响应变量的情况,例如希望断裂强度越大越好,同时希望厚度越小越好;希望质量水平越高越好,但同时希望成本越低越好等等。这类问题与古人所说的有些相像: "鱼与熊掌,能否兼得"?确实,如何同时考虑多项指标是个很复杂的课题。今天我们的任务就是另辟蹊径,设法解决处理多指标问题,使DOE也可以顾此不失彼。DOE方法的实现离不开统计分析软件的支持,高端六西格玛统计分析软件JMP是目前业界最先进的六西格玛工具,其在DOE方面的表现最为优秀,本期案例我们仍以中英文双语版JMP软件作为DOE方案实现的载体。

其实,解决这个问题的关键是能否创建一个新指标,用它来代表所有的旧指标,然后通过优化这个新指标,就可以实现多指标的平衡化最佳,也就是总体最佳了。这个新指标用什么来表示呢?答案是首先将原先的响应变量转化为另一个变量:意愿(Desirability ) ,它的建立可以将求任意响应变量 达到最优的问题转化为求一个取值范围在0至1之间的单个意愿达到最大的问题。意愿的函数形式可分为三大类,同时根据实际情况,分别确定它们的容许范围,即 "下限"(Lower)和"上限"(Upper)。当试验的指标是越大越好,即"望大"型(Maximize)时,可以用图一来描述此时意愿的规律;当试验的指标是越小越好,即"望小"型(Minimize)时,可以用图二来描述此时意愿的规律;当试验的指标是越接近某值越好,即"望目"型(Target)时,可以用图三来描述此时意愿的规律。这三种不同的函数形式反映了三种不同的指标需求,它们的共同特征是 的取值越接近于1表示越结果越令人满意, 的取值越接近于0则表示相反。

此外,一个过程可能有很多响应变量,而且这些响应变量的重要程度对我们来说也可能不尽相同。权重(Weight) 就是用来表示不同响应变量的重要程度的变量,它的默认值为1,取值范围一般从0.1到10,越小说明其越不重要,越大说明其重要性越强。

在单个意愿 及其对应的权重 的基础上,就能够合成一个综合指标:复合意愿 。它的一般定义公式为: ,如果这些单个意愿的权重全部相等,则上式可以简化为: 。复合意愿 就是我们需要创建的一个新指标,有了它,就可以来考虑 个响应变量的同时优化问题了。

图一  "望大型"意愿示意图

图二  "望小型"意愿示意图

图三  "望目型"意愿示意图

在掌握了多变量响应优化的原理之后,再加上专业DOE软件JMP的具体实施,相应的问题就迎刃而解了。遵循理论联系实际的风格,本文继续通过一个工业案例来介绍多指标DOE的实际应用。

场景 : 在半导体行业中,蚀刻率(Etch)和不均匀性(Ununiformity)都是非常重要的质量指标,它们的表现与生产过程中的间隙(Gap)和功率(Power)这两个因素密切相关(具体信息参见图四)。在以往的DOE研究中,曾分别独立地对Etch和Ununiformity做过优化,但产生的矛盾是各自所要求的Gap和Power之间的设置差距较大,怎样才能兼顾两种不同效应的表现,找到最合适的输入控制因素的设定呢?


图四  某半导体生产流程的输入输出表

显然,此时的半导体技术人员已处于流程的优化阶段,但同时正面临着一个"鱼与熊掌,孰轻孰重"的两难境地,寄希望于普通的DOE理论是于事无补的。而基于复合意愿理论的DOE方法就有了用武之地,使我们"鱼与熊掌,一举兼得"。

首先,根据已掌握的信息,按照中心复合设计的原则,制定12次运行次数的试验规模以及每次试验时的Gap和Power的具体设置。接着,根据既定的试验计划进行实施,并且同时收集每次试验时Etch和Ununiformity的响应值。将以上结果汇总之后,即可得到如图五所示的JMP文件格式的数据表格。


图五  中心复合设计的试验结果汇总表

然后,与以往一样,运用JMP软件中的"模型拟合"的操作平台,就可以得到生产过程的量化分析。我们从大量的分析报表中精选了两个直观形象的图形(图六和图七)来具体说明分析结果。

图六为等高线图,平面地二维坐标表示输入变量Gap和Power,而红蓝两色的等高线分别表示输出变量Etch和Ununiformity。红色阴影区域是Etch的"不可行区域",蓝色阴影区域是Ununiformity的"不可行区域",中间一带的白色区域是可以同时满足Etch和Ununiformity要求的"可行域",它为我们指明了Gap和Power的合理设置范围,也可以将它看作能使输出结果最稳健的取值区域。

图六  等高线图

图七为预测刻画器,它是一个二维坐标系矩阵。我们可以从中观察到输入变量与输出变量之间的变化规律,各个输出变量与其对应的单个意愿之间的关系,以及各个输入变量对复合意愿的影响。更可以精确地找到理想的因子设置:Gap=1.110417,Power=371.0027,它们将会形成复合意愿的最大值:D=0.571931,它所对应的实际输出因子的结果是:Etch=1124.607,Ununiformity=103.5209。与实际要求相比较,这样的结果无疑是令人满意的,既能"顾此",亦能"不失彼"。


 
图七  预测刻画图

 
   
  (网页编辑:秋月  
     
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