現況在電子產品消費市場上，消費者除了對於產品追求輕、薄、短、小的體積最小化之外，對於產品更是要求具備良好的產品特性和品質可靠度等需求。此市場需求及技術發展趨勢下，促使了液晶顯示器的驅動IC封裝技術，逐漸邁向小間距高密度數的趨勢發展。粒晶薄膜產品就成為目前LCD驅動IC封裝種類中，最能符合消費市場需求的主流封裝技術。
本研究以粒晶薄膜產品為研究對象，探討產品於生產過程中，因為經過多次溫度變化的製程，再加上產品為複合材料組成，各材料間熱膨脹係數不同，導致產品經過IC封裝後產生尺寸變異情況。本研究期望從產品設計源頭，找出對於品質特性有最佳表現的要因水準組合，藉此提升產品封裝安定性。利用特性要因分析法決定實驗控制要因，並採用田口實驗法選定適當直交表來配置實驗組合後，接續安排進行相關實驗及蒐集數據，再以S/N比分析來進行結果探討。
本研究透過田口實驗法求出控制要因之最佳水準組合，並且經過實驗重複驗證，與改善前之變異水準相比，改善後的尺寸變異平均值下降、S/N比提升，整體的尺寸變異改善幅度可達62.2%，對於產品之品質特性改善有相當成效。

In current electronics consumption market, consumers are not only pursuing with light, thin, short, and small-sized products, but also requiring products with good characteristics and reliability. Under the market demand and technology development trend, the driver IC packaging technology of liquid crystal displays has gradually moved towards the tendency of fine pitch and high density. Chip on film products have become the major packaging technology that can best meet the needs of consumption market among current LCD driver IC packaging types.
This research takes chip on film products as subject, and discusses chip on film product which has undergone multiple temperature changes during process. Besides, chip on film is composed of composite materials, and the thermal expansion coefficients of composite are different, which can result in dimensional variation after IC packaging.
To improve packaging stability of chip on film product, this research expects to find out the combination of control factors and levels that have the best performance for quality characteristics from the perspective of product design. This research used cause and effect analysis method to determine experimental control factors, and applied Taguchi method to select appropriate orthogonal array to configure the experimental combination. After that, this research arranged relevant experiments and collected data, and then used S/N ratio analysis to discuss the test results extensively.
In this research, the Taguchi method is used to obtain optimal level combination of control factors. After experimental verification and data comparison, average dimensional variation decreases and S/N ratio increases. The overall variation improvement rate can reach to 62.2%, which is quite effective in improving quality characteristics.

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