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J-GLOBAL ID：202102260844855096   整理番号：21A2386120

高次元産業マイクロエレクトロニクス組立プロセスの最初の原理統計的プロセス監視【JST・京大機械翻訳】

First Principles Statistical Process Monitoring of High-Dimensional Industrial Microelectronics Assembly Processes

著者 (4件)： Rato Tiago J. (Department of Chemical Engineering, CIEPQPF, University of Coimbra, Rua Silvio Lima, Polo II-Pinhal de Marrocos, 3030-790 Coimbra, Portugal) ,  Delgado Pedro (Bosch Car Multimedia, SA, Rua Max Grundig 35, Lomar, 4705-820 Braga, Portugal) ,  Martins Cristina (Bosch Car Multimedia, SA, Rua Max Grundig 35, Lomar, 4705-820 Braga, Portugal) ,  Reis Marco S. (Department of Chemical Engineering, CIEPQPF, University of Coimbra, Rua Silvio Lima, Polo II-Pinhal de Marrocos, 3030-790 Coimbra, Portugal)
資料名： Processes (Web)  (Processes (Web))
巻： 8  号： 11  ページ： 1520  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7264A  ISSN： 2227-9717  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最新の産業ユニットは,先進的プロセスモニタリングアルゴリズムが操作の状態を連続的に評価する,大量のプロセスデータを収集する。そのようなアルゴリズムの開発の不可欠な部分として,通常の操作条件を代表する参照データセットは,プロセスの安定性を評価するために必要であり,監視手順を較正するために,すなわち,参照モデルを推定し,監視統計のための制御限界を設定することを確証した。基本的な仮定は,変動の全ての関連する共通原因が,この参照データセット(プロセス監視の設立父親により採用された用語,Walter A.Shewhart)でよく表現されることである。さもなければ,誤警報は監視スキームの実行中に必然的に発生する。しかし,この論文では,この仮定が現代産業システムにおいてしばしば満たされないことを主張し示す。したがって,著者らは,一般的原因変動の支配的モードの厳密な機構モデリングと確率的計算シミュレーションの利用に基づく新しいアプローチを導入し,実際の運用空間の包括的範囲を表す拡張データによる歴史的データセットを豊かにした。モニタリング統計を計算し,それらの制御限界をセットし,また異常事象が宣言されたときに故障診断を行う方法を示した。AGV(共通原因変動可能性)と呼ばれる提案方法を,Bosch Car Multimediasの表面Mount Technology(SMT)生産ラインに適用し,17万以上の製品変数を同時にモニタした。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  故障診断 ,  規範モデル ,  生産ライン ,  *高次元 ,  *マイクロエレクトロニクス ,  *組立工程 ,  父親
準シソーラス用語： 操作条件 ,  誤警報 ,  *プロセス監視 ,  参照データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高次元データ ,  統計的プロセスモニタリング ,  可変性の人工的生成 ,  データ増強 ,  産業4.0

分類 (2件)： 化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  プロセス制御  (IC03040B)

引用文献 (63件)：

• Reis, M.S.; Gins, G.; Rato, T.J. Incorporation of process-specific structure in statistical process monitoring: A review. J. Qual. Technol. 2019, 51, 407-421.
• Del Castillo, E. Statistical Process Adjustment for Quality Control; Wiley: Hoboken, NJ, USA, 2002.
• Box, G.E.P.; Kramer, T. Statistical process control and feedback adjustments-A discussion. Technometrics 1992, 34, 251-285.
• Ge, Z.; Song, Z.; Gao, F. Review of recent research on data-based process monitoring. Ind. Eng. Chem. Res. 2013, 52, 3543-3562.
• Montgomery, D.C.; Mastrangelo, C.M. Some statistical process control methods for autocorrelated data. J. Qual. Technol. 1991, 23, 179-193.

タイトルに関連する用語 (7件)： 高次元 ,  産業 ,  マイクロエレクトロニクス ,  組立プロセス ,  原理 ,  統計 ,  プロセス監視