IPQC 看過來, SPC 這樣學就對了 (主流程篇)

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RealTime SPC

第一篇的時候我們聊了 SPC 的理論基礎;第二篇我們談到了實際應用的工具「管制圖」;第三篇也交代了用來判斷製程能力好壞的指標。對於 IPQC 們而言已經有了足夠知識來完成日常工作。這一篇我們來聊聊要設計一個 SPC 系統在系統主流程上有需要具備哪些流程元素。
因為電腦的高速運算能力讓 SPC 系統到了軟體領域這邊就變成了 RealTime SPC,Real Time 就是即時的意思。習慣用語當然是「越快越好」,那麼到底多快才叫做即時並沒有一定的答案,不過從一些的實際案例觀察,從數據發生到進入 SPC 系統完成判定是需要花費幾秒到幾分鐘的時間才能完成這個主流程,包含:資料進點處理 ETL、監控規則判定、異常告警觸發、管制圖確認。

資料進點處理 ETL

處理資料進點流程就叫做 ETL,三個英文字母分別代表三個動作。 Extract 代表抽取來源數據;Transform 是轉換數據格式或結算數據資料等;Load 是把整理好的資料寫進 SPC 資料庫。ETL 是發展成熟的技術,有專門的 ETL 的平台像是 Datastage 或是自己寫程式來處理也行。
首先確認好數據來源以及解析方式。數據來源可以是機器吐出來的檔案、MES 資料庫或是透過閘道器靠通訊取值等。來源數據的結構化的程度會嚴重影響取值的效率,面對沒有結構、使用特殊符號間隔(有點結構)或者用具結構化的 JSON/XML 格式的檔案時,需要不同的策略。結構化資料就像有建索引 Index 的資料庫一樣,能快速鎖定要找的資料。
面對無結構的檔案最常見做法就是循序解讀,逐行掃描找到對應的數據位置。以一個文字檔為例,假設我們要把一個充電器產品的功率上傳到 SPC 監控,經過分析測試報告內容發現文檔裡的第 20 行第 50 字元處有電壓數值 19.00V;一樣在第 2 行後面不遠處第 80 字元處有電流值 5.00A,功率 P = V x I 所以需要兩個數值相乘取值,到此我們有了數值資料解析規則了。同時我們還需要其他資訊,像是產品序號、資料時間戳記等,假定在第 1 行的第 80 個字元處有發現產品序列號 ADP1234567,在 2 行的第 10 個字元的位置有發現日期 2023/01/01,後面一點第二行 60 字元位置發現時間 02:30:40 PM,這樣所需的背景資料都到齊了。
分析出資料解讀規則後就可以設計 ETL Pipeline 來取出這些資料。被 Parse 出來的數據資料會進入「清洗轉換」階段,包含處理數據格式轉換把文字格式的 19.00V 變成數字格式的 19.00(V)、時間組合成戳記格式 2023/01/01 14:30:40,代碼替換或運算所需要的數值欄位,例如:功率 P = V x I = 19 x 5 = 90 (W)。數據經過清洗轉換後的資料集合就可以送入 SPC 資料庫了。直接串 SQL 語法也可以,不過考慮到效能與安全性問題,透過 Stored Procedure 做的 API 來啟動後續 Load 的流程才是比較好的方式。當然如果資料來源本身就是資料庫的話那就相對簡單多了,熟悉 SQL 語法人就能一次就能數據全部拉出來結算好。

監控規則判定

工廠導入 SPC 系統的目的是監控產品數據的穩定性。還記得前面講的 OOS 以及八大監控規則的 OOC 嗎?資料在 Load 進 SPC 系統的時候,就需要經過這些規則來層層把關,例如:以連續六點上升或下降這條規則來講,就可以寫成一個連續 X 點上升或下降的模組來使用,在資料庫裡回推 X 筆資料進行連續上升或連續下降的判斷,再把判定結果寫入到資料表。透過 Stored Procedure 可以做到模組、判定、寫入一氣呵成,也可以包裝成給外部呼叫的 API,增加安全性。
OOS 有最高判定優先權,被判 OOS 的數據就不用再走 OOC 判定流程了。一但數據被 SPC 系統判定 OOS 或 OOC 後就會觸發異常處理流程,包含:寫入新的異常紀錄,發生時間、發生的管制圖、違反的規則等資訊,準備對外發送告警。

異常告警觸發

異常發生後,常見的告警的方式以郵件通知為最主,郵件告警的問題就是非常的不即時而且很容易塞爆郵箱容量導致收不到告警信息。現在告警的方式已經很多元了,包含像是簡訊、Line、Wechat、Teams 等通訊軟體都可以選擇。不過,資訊技術上提供多種告警方式只是手段,目的還是讓人在第一時間對告警做出反應,才能達到降低損失的品質要求。

管制圖確認

「SPC 就是管制圖」,你一定還記得這件事對吧。軟體工程師們為了良好的呈現、與互動性,會在管制圖功能上花費大量的開發時間,實際上這麼炫砲的管制圖反而是 SPC 系統中用得最少的功能之一。因為 SPC 系統屬於異常事件驅動的系統,只有等到異常告警發生,人員需要更多資訊的時候,才會想到把對應的管制圖開起來看一下發生什麼事?另外一個原因是,管制圖實在太多,每一道製程的管制圖數量經過多個分類維度會呈現幾何級數增長,根本看不完。

結語

工廠有了 SPC 的監控系統就請了安靜努力的好員工,它會 24 小時不間斷的在背景裡監控所有生產數據,也就只有異常發生的時候才需要才會發出告警來求關注。這麼簡單好用、歷久彌新的系統,IPQC 們還不趕快學起來,推薦給你們家的工廠老闆來用嗎?
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第一篇聊到了 SPC 的運作原理是基於隨機資料與常態分佈的理論基礎;第二篇談到了實際應用的工具「管制圖」,認識了代表客戶的規格線、品管內部控制的管制界線、ABC 區、八大監控法則還有選擇管制圖的分類。實際應用上還需要回答一個關鍵問題「到底做的好不好?」,有沒有量化的指標來幫助我們判斷製程能力好壞?
能不能用最簡單的言語來總結?所以現在再問我一次這個問題,我的回答是:「SPC 就是管制圖」,所有你在 SPC 需要知道的事情在一張管制圖上都可以看到。
在一場每週都要與客戶殊死的會議裡,看到了負責報告的 IPQC 在一道 SPC 監控的議題上應答失格,品保主管被 Call 出來救援結果也沒交代清楚,想當然耳就被客戶徹底電爆了。其實客戶生氣是有道理的,SPC 是 IPQC 的專業領域,怎麼會說不出製程要監控哪些 SPC 參數?
LQ 是 Line Qualification,生產線認證,客戶會要求只能用他們認證過的生產線來生產產品。客戶的 DFM 會派代表來工廠「考察」,確認供應商的工廠設備、環境、製程等條件都滿足自家產品所需的條件,試量產良率產能確認能夠達標進入量產。通過認證的生產線會被稱為 Golden Line。
MIS 是 IT 對象是 ERP/PLM/BPM 等企業系統,定位沒有問題,CIM 關注工廠 MES/SPC/infra 等系統,定位也 OK,那智慧製造呢?
我帶著敬畏的心去請教直屬主管,看有沒有讓自己進步的好辦法。結果直屬主管跟我說了這句話,霸氣外露的一句話讓我印象極為深刻,請教結束後主管還出了一門作業「SQL 轉置」,並特別交代我說:「你只要把這個技術學會就會變強」。
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