Minitab 帮助领先的太阳能公司提升能源效率，将年营收提高超过 10 万美元/年

项目团队需要分析薄膜厚度高变异性的原因，并且筛选出可能的因子

在生产线中找出根本原因

团队需要确定是测量系统错误还是过程错误导致了薄膜厚度的变异性。他们使用了作为行业标准检验设备的 Topcon 产品检验平台来测量薄膜厚度和折射率。

然后，该团队使用 Minitab 的量具 R&R 测量系统分析，确定变异性是否由测量系统本身导致：测量的量具 R&R 分析值为 9.16，小于 10%，这表明 Topcon 测量系统满足要求，因此不是导致问题的原因所在。
 

使用 Minitab 头脑风暴工具缩小可能原因的找寻范围

为了进一步寻找可能的影响因子，团队使用 Minitab Engage 中的鱼骨图（也称为因果图）进行头脑风暴分析。基于鱼骨图和该领先企业以前的经验，团队确定了由于设备故障或过程问题而导致氮化硅薄膜厚度变异的两个可能原因：

• 涂层设备中调节流体流速的蝶阀的清洗频率
• 熔炉温度和熔炉内硅的位置

首先，团队调查了涂层设备中蝶阀的清洗是否为问题所在。该团队在 Minitab 中创建了双样本 t 检验，以确认蝶阀清洗的频率是否会造成薄膜厚度的显著差异。

经过分析，团队发现 p 值小于 0.05。这意味着蝶阀清洗前后的薄膜厚度有显著差异，也就是说蝶阀的清洗对薄膜厚度具有显著影响。原因找到了！

为了检验不同薄膜厚度的第二个可能原因，项目团队使用了 Minitab 的回归分析来确定熔炉内硅的温度和位置是显著因子。

研究结果

利用 Minitab 的能力分析和控制图，该团队确定了产生理想氮化硅薄膜厚度所需的条件：

• 每天应清洗蝶阀两次
• 确定了合理的熔炉温度。过程输出显示，三个相应熔炉位置的理想温度设置为炉口 500°C/932°F、炉中部 480°C/896°F 和炉底部 472°C/881°F

该团队通过统计分析快速找到了过程参数的理想设置。在 Minitab 的回归模型中，调整了过程参数，并且氮化硅薄膜厚度实现稳定输出。团队使用调整的参数设置实施了验证分析，并且过程输出显示，三个相应位置的温度设置为 500°C、480°C 和 472°C 是最理想的。同时，Cpk 的值大于 1.67，并且过程能力指数较高，远超预设目标。

利用 Minitab 强大的统计分析，团队能够采取非常准确的有针对性措施。“过去我们使用连续盲测，现在我们终于能够以量化方式检验我们的假设。Minitab 为我们提供了非常给力的帮助，”团队经理说道。“在发现、检验假设、确认和解决问题的不同阶段，Minitab Statistical Software 均见成效，不仅缩短了解决问题的时间，还提高了团队成员决策的信心。”

通过了解并能够控制氮化硅薄膜的厚度，该团队帮助将电池板的能源效率提高了 7%，即从 81% 提高到 88%。根据当前日产 6048 支单管的产量估计值，此措施每年为公司增加了 650000 人民币（101400 美元）的收入