基于改进A-Kano 模型的外延设备控制系统研究

戴科峰，梁启恒，唐卓睿，毛朝斌

（季华实验室，广东佛山 528200）

0 引言

作为第三代宽禁带半导体材料的代表，碳化硅具有击穿电场高、热导率大、电子饱和漂移速率高、抗辐射能力强等优越性能。碳化硅半导体器件凭借其低损耗、轻型化、小型化的特点，在新一代雷达、卫星通信、高压输变电、轨道交通、电动汽车、通信基站、航天、军工、核能等重要领域具有重要的应用价值和广阔的应用前景，已经成为全球半导体产业新的战略竞争高地。

碳化硅的外延生长是碳化硅半导体器件制备过程中至关重要的一步。而自动化碳化硅外延设备控制技术是碳化硅外延装备的关键技术之一［1-5］。由于外延工艺验证的条件复杂，需控制的参数众多，各个参数之间高度耦合，互相影响，对控制系统的精度、实时性、稳定性要求极高，并且参数微小变化对实验结果影响很大［6-7］。目前碳化硅外延设备控制系统设计尚处于起步阶段，如何设计出一套满足性能要求、面向用户需求的自主研发的控制系统以提高产品质量及用户满意度，成为亟待解决的关键问题。

Kano模型是东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系［8］。传统Kano模型作为一种定性需求分析方法，难以将满意度这一感性的情感诉求量化为具体的功能需求［9］。为解决传统Kano方法的固有缺陷，Qianli Xu和Roger提出了A-Kano［10］，利用离散值代替确定性值，把定性分析转变为定量分析，可以较好地解决用户的实际体验和需求问题，已成为洞察消费者需求的有效工具。宋明亮等［11］利用A-Kano 模型分析房车用户需求，为房车功能配置方案提供参考。王伟等［12］通过A-Kano模型辅助微信导览小程序的功能需求属性分类及优先级排序，有效提高了用户满意度。

为了精准洞察用户需求，本文通过对问卷选项分值进行优化设计以改进A-Kano 模型，应用该方法对收集到的用户需求进行定量分析，分为基础型、期望型、魅力型需求3 类，指明了控制系统的研发路线与侧重点。研究设计得到的碳化硅外延设备控制系统具备直观便捷、功能完备、运行稳定等优点，经工艺验证，能很好地满足碳化硅外延的质量要求，用户调研满意度较高。

1 外延设备控制系统的需求分析

1.1 A-Kano模型介绍

根据不同类型的质量特性与顾客满意度之间的关系，狩野教授将产品服务的质量特性分为5 类：

（1）基本（必备）型质量——Must-be Quality／ Basic Quality；（2）期望（意愿）型质量——One-dimensional Quality／ Performance Quality；（3）魅力（兴奋）型质量——Attractive Quality／ Excitement Quality；（4）无差异型质量——Indifferent Quality／Neutral Quality；（5）反向（逆向）型质量——Reverse Quality。

以上前3 种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。其中，必备型质量需求（M）是指用户认为理应具有的需求要素，当产品具有此要素时，用户的满意度通常不会提高，但若不具备，用户满意度就会大幅降低；期望型需求（O）是指当产品具备某项要素时，用户满意度会提高，当其不具备时，用户满意度会降低；兴奋型需求（A）是指令用户感到兴奋的产品功能，在产品中提供兴奋型需求将大幅提升用户对产品的满意度，但产品若不表现兴奋型需求，用户也不会降低对产品的满意度；无差异型需求（I）是指无论产品是否具备某项要素，都不会影响用户对产品的满意度；反向型需求（R）是指若产品具备某项要素，用户满意度会因此降低，反之则会提高［13-15］。

1.2 控制系统原始需求描述

通过会议讨论、问卷调查、专家访谈3 种数据信息来源获得的用户对外延设备控制系统的56 项用户需求如表1 所示。

表1 原始需求描述

1.3 原始需求的功能类型整合

根据功能类型对用户原始需求进行系统整合和分类后，确定外延系统的9 大功能型细分如表2 所示。

表2 功能型细分

1.4 基于A-Kano模型的问卷优化设计

为了确保用户调研的广泛性与可靠性，选择的调研人群除外延设备研发人员外，还包括一定数量的芯片厂商、高校、实验室等潜在用户。最终获得有效调研问卷149份。

为了调查用户对碳化硅外延控制系统是否具备某功能时的双向满意度和重要性权重评价。将用户对每项二级功能的评价依次划分为“喜欢”“理所当然”“无所谓”“能容忍”“不喜欢”5 个选项。与传统A-Kano模型的调查问卷［5-7］有所不同的是，由于原始需求由用户调研得到，因此假设各功能型不存在负面评价，问卷采用非对称评分设计。除此之外，为了确保A-Kano 的调查问卷所得到的结果与传统Kano 模型没有原则上的偏差，将“具备该功能时感到理所当然”以及“不具备该功能时感到能容忍”两个选项的分值从0.5 优化为0.25。而衡量该项功能重要程度的权重值在［0，1］内均匀分布选择。问卷内容如表3 所示。

表3 满意度调研问卷

1.5 调研结果数据处理与分析

由式（1）～（3）计算得到外延设备控制系统需求的用户满意度调查数据统计如表4 所示。

将xi、yi转换到极坐标系下得到向量Si＝（si，αi），其中si表示衡量了该项功能需求的重要程度，ai则反映了该项控制需求所属类型。其计算公式与分类标准如下式所示：

由表4 以及式（4）～（6）可绘制外延设备功能需求的A-Kano模型分析如图1 所示。由图可知，显示基本信息、器件控制、设备管理和工艺运行和控制属于基本型需求，状态呈现、系统稳定性、系统性能和辅助功能属于期望型需求，而统计和提醒属于魅力型需求。上述结果为碳化硅外延设备控制系统的研发设计提供参考。

2 典型需求的设计、实现与优化

通过A-Kano 模型的调研和分析，得到了属于基本型需求、期望型需求和魅力型需求的需求清单。按照Kano模型的原则，控制系统研发策略为确保满足基本型需求的前提下，尽量满足期望型需求，进一步地实现魅力型需求以求有效提升用户满意度。研发优先级从必要程度高到低排序，处于同一需求层级则根据重要程度的权重均值¯w从大到小排序。由上，本节阐述了3 类典型需求的设计、实现与优化研发方案。

2.1 稳定的基础型需求

软件体系结构决定了一个系统的主体结构、宏观特性和具有的基本功能等特性。正如大型建筑物的成功关键在于主体结构的设计，复杂软件的成功在于软件系统有宏观层次上结构设计的正确性和合理性。外延软件的开发过程中，运用了软件工程和设计模型等理念，确保系统的稳定运行、无故障，保障了基础型需求的实现。

2.1.1 过程模型的选择

过程模型是为了解决软件开发的混乱状态，使软件开发更为有序。传统的瀑布模型（Waterfall Model），是一个系统的、顺序的软件开发方法，从用户需求规格说明开始，通过计划、建模、构建和部署，提供一个完整的软件并提供持续的技术支持，如图2 所示。但是瀑布模型存在交付周期长、质量反馈滞后、无法快速根据反馈调整需求、最终交付的产品偏差较大等缺点。

图2 瀑布模型

所以选择了增量开发模型，如图3 所示，通过优先交付核心产品功能，满足产品基本需求，持续交付产品附加特性，不断重复，持续优化。每一个增量模型都是一个可运行的产品，规避了前期开发人力不足、采购器件未到位影响软件调试开发等相关风险。研发过程中，已经交付了5 个大的增量版本，后续还会持续地根据用户需求和工艺要求交付新的版本。

图3 增量模型

2.1.2 软件架构分析和设计

在软件架构选择上，对比分析了3 个典型系统软件架构，如表5 所示。

表5 典型系统介绍

从功能性、可靠性、可使用性、可维护性、可移植性、效率等几个方面评估，如表6 所示，最终基于系统三的基础上选定架构方案：WPF ＋MVVM。

选定的架构具有导航清晰，学习成本低、代码可重用度高、可维护性强、界面设计和代码逻辑分离，可移植性高、支持多种界面效果，支持3D 和动画等优点。

表6 系统架构对比分析

2.1.3 多语言方案设计

Visual Studio有多种方式实现多语言方案，比如在Resource 中添加不同的资源文件、也可以通过安装“Multilingual App Toolkit”来实现多语言，在本项目中，对比了几个不同的方案之后，选择的是“资源字典”的方式实现多语言切换。

使用资源字典，首先新建两个字典文件en-us.xaml、zh-cn.xaml。将两个资源字典添加到App.xaml 中，在界面设计器中需要显示的位置添加动态资源，动态切换，重新加载资源文件。

实际的编程过程中，如果需要支持一个新的多语言字符串，两步即可实现：（1）在对应的语言文件中新增key和key对应的字符串；（2）使用该key。这样的设计方式带来极大地便利，不会引入新的问题，同时也利于扩展新的语言。

2.2 极致的期望型需求

期望型需求是用户的痒点，其主要作用是用来区分“可以用”与“好用”。外延软件虽然有其跟设备结合的特殊性，但它的软件界面，存储空间、响应性能等同样是用户非常关注的部分。通过应用界面设计的原则和算法优化，确保用户在使用控制系统的过程中保持好的用户体验。

2.2.1 用户界面设计

用户界面（User Interface）是用户和设备进行交互和信息交换的媒介。软件的界面设计经历了一个持续优化的过程，大致分为3 个阶段：第一阶段界面相对简单，目标是实现上下位机的对接控制；第二阶段界面布局逐渐完善，功能丰富；第三阶段运用界面设计“黄金原则”，即用户操纵控制、减少用户记忆负担、保持界面一致进行优化。

图4 以主控界面的3 个阶段为例，展现了用户界面的逐步演进和完善。控制系统的界面设计保持了整体风格的统一完整，界面呈现与实物相匹配，减少用户的记忆负担，所见即所得。为用户提供了灵活的交互方式，允许用户交互过程中撤销和中断。相关设置值设置缺省值，给出符合要求的提示信息，提高效率，减少出错的概率。

2.2.2 数据存储的优化设计和实现

数据记录功能完整、准确、自动存储了工艺过程中的各项重要参数设置，包括工艺时间、运行模式、各类仪表读数、开关阀门开合状态等等。以上数据属于典型时序序列数据，具有结构简单、参数变化平滑、采样频率高、数据量大的特点［16］。为确保工艺参数记录的实时性，每个采样周期会产生海量数据，经过长期、多次工艺流程，将占用大量存储空间。

各类数据压缩算法可有效降低数据存储成本。由于外延设备的数据写入存储与读取查询操作的迅速性要求不高，而且当工艺流程稳定采用自动工艺大批量生产时，所记录的工艺数据大同小异，因此应用压缩率较高的基于学习字典的压缩感知数据压缩算法［17］。

该算法通过K-SVD 字典学习［18］将数值型数据的特征提取到学习字典中，利用学习字典中M ×N（M≪N）的观测矩阵对1 ×N的原始数据进行压缩采样，得到维数为M ×1 的观测信号。这一过程可以视为把原始数据投影到一组非正交基构成的空间中，而在每个基上投影的系数，就是观测信号中的元素。非正交基的冗余性使得其基向量可表示多个正交基向量的特征，从而实现投影系数的稀疏性，提高数据压缩率。

图4 控制系统UI演进

以上算法为有损压缩算法，正常工艺流程生成的数据在压缩率为0.125 的约束下，重构值与实际值的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）能确保小于1。若存储的数据RMSE 大于1，则认为工艺流程可能存在异常，将直接储存原始数据，为排除异常提供参考。数据压缩算法一经采用，大幅降低了工艺数据记录所占用的存储空间，存储成本降低为未采用数据压缩算法前的近1／8。

2.3 惊喜的魅力型需求

魅力型需求是用户意向不到的功能，是与同类产品形成差异化，构建产品核心竞争力的差异化需求。通过提供自动计算及提醒用户清洗维护的功能，打造出给用户带来惊喜的需求。

外延设备的脏污问题是影响外延效率的主要因素，当前主要判断设备是否需要维护的标准是外延生长的厚度，一般生长400 ～500 μm就需要对部分部件进行保养，部分部件信息如表7 所示。所以需要工艺人员详细记录部件的更换、清洗时间，并记录每次工艺生长的厚度，作为判断部件需要清洗的标准。这样带来的问题是工作繁琐，容易出错，并且更换工艺人员将带来繁重的交接工作。

根据跟工艺人员详细沟通部件清洗和更换的逻辑，以及生长厚度的计算方式，开发了自动更换提醒的功能。只需要用户输入保养清理的标准，记录更换或者保养的时间。系统会自动根据工艺菜单的时间计算出每次工艺生长的厚度，进而准确提醒用户，省去大量的记录和交接的工作。

3 验证与结果分析

经过对控制系统用户需求的设计研发与满足，以下验证外延设备控制系统的工艺结果，并对用户使用满意度进行调查。

3.1 工艺验证结果

图5 表面粗糙度测试点示意图

表面粗糙度的测试点如图5 所示，测试结果如图6 所示，采用行业标准的5 点测试法（5 mm去边处理），从结果可以看出整个晶片表面粗糙度（RMS）为0.17，表面平整光滑没有看到明显的异常凹凸形貌。

图6 表面粗糙度测试点测试结果

图7 膜厚与掺杂浓度测试点示意图

膜厚与掺杂浓度的测试点如图7所示，采用标准17点测试5 mm 去边处理，厚度均匀性分布、掺杂浓度均匀性分布如图8 ～10 所示，其外延层厚度均匀性和掺杂浓度均匀性（U）分别为0.76%和2.96%（U ＝σ／M ×100%，σ为标准平均偏差，M为所有测试点的平均值），厚度均匀性和掺杂浓度均匀性已达到行业生产标准。

图8 膜厚均匀性

图9 膜厚分布

图10 掺杂浓度均匀性

3.2 用户使用满意度调查

在用户满意度调查方面，采用的是NPS（Net Promoter Score），净推荐值，又称净促进者得分。NPS 是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数［19-20］。净推荐值是等于推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比。NPS ＝（推荐者数／总样本数）×100%-（贬损者数／总样本数）×100%。

共计收到136 份反馈。NPS 得分为30.56 分。具体如图11 所示。

通过用户反馈信息的关键字统计发现，设备的“清洗提供”“系统稳定性”“界面”等相关特性用户反馈较好，这与需求分析和设计的预期符合，具体如图12所示。

图12 用户反馈关键字词云图

图11 NPS调查问卷得分

4 结束语

面对复杂多样的用户需求以及现有产品间日趋明显的同质化问题，针对外延设备控制系统，本文首先从交互、功能及造型3 方面探讨用户需求，通过深入访谈等调查方式进行用户研究，得到更为客观真实的用户需求重要度。进而利用A-Kano 问卷对用户需求和满意度进行调查，通过计算分析得到更为真实、客观的用户需求要求及其属性优先级，以此挖掘出需求度最高的魅力型需求。并根据分类结果设计了满足市场需求的外延控制系统，从而提高用户的满意度。主要结论如下。

（1）针对传统Kano 模型不能有效反映用户复杂多变的心理情况，基于改进A-Kano 模型来研究产品的用户需求，通过优化问卷设计，避免得到与传统Kano模型相悖的结果，进一步提高了需求划分的相对准确性。

（2）根据A-Kano 模型得到的需求分类结果以及3类需求的实现优先级原则，制定了3 类典型需求的设计、实现与优化研发方案。工艺验证结果及用户满意度表明，经优化的外延设备控制系统能生产出满足行业标准的产品，用户推荐度高。

（3）建立需求层级关系与项目开发的关系，从架构设计、需求优先级排序等更多的方面，满足用户的需求，设计出用户真正喜爱的产品。