基于Petri Net的双臂组合设备故障响应策略的研究

晶圆制造的加工工艺日趋复杂,组合设备加工模块中存在严格的逗留时间约束以及频繁的故障,因此研究其生产调度,排除出现的故障成为至关重要的问题。通过分析双臂组合设备的并行模块及其加工流程模式,建立能够描述系统的稳态特性的Petri Net模型。基于该模型,当双臂组合设备并行模块出现故障时,分析系统的可调度性,对可调度情况提出有效的运行控制策略,使得晶圆不违反严格的逗留时间约束。最后通过实例验证该控制策略的可行性。     

晶圆重入加工的组合设备初始暂态建模和分析

随着晶圆直径的增大以及小批量、多批次加工,生产过程频繁地在暂态和稳态之间切换。为了满足大晶圆的加工需求和提高组合设备的加工性能,研究具有重入的晶圆加工组合设备的初始暂态具有重要意义。此外,组合设备除机械手外没有缓冲,使系统的调度和控制变得更加困难。基于eM-Plant仿真平台和优化算法,对重入加工双臂组合设备的初始暂态进行建模和仿真,分析了重入加工的初始暂态至稳态的过渡过程。采用仿真例子验证了该仿真系统的有效性,为组合设备重入加工的优化控制提供了借鉴。     

具有混合晶圆流的单臂组合设备建模及调度

为有效提高组合设备利用水平与工作效率,研究在单臂组合设备上实现不同种类晶圆混合加工的问题。建立独立于具体晶圆流的单臂组合设备Petri网模型,该模型能准确描述不同晶圆流模式下系统的运行过程。基于拉式调度策略和周期调度的思想,推导出单臂组合设备在混合晶圆流下能形成稳定周期性加工的条件。然后依据约束条件建立系统的线性规划模型,获得稳态的周期调度。运用虚拟晶圆方法实现所得调度,并给出调度的甘特图。最后,以晶圆制造的数据作为算例验证了模型和调度的有效性。     

半导体制造中具有重入加工工艺的双臂组合设备的调度研究*

解决带重入加工工艺的双臂组合设备的调度问题是非常困难的。如果采用交换策略调度该系统,系统将处于一个3-晶圆周期性调度过程。为改善系统的运行过程及降低生产周期,给出了基于2-晶圆周期性调度方法的调度算法。该算法由解析表达式组成。因此执行非常有效。通过对比3-晶圆和2-晶圆调度方法,可有效的判断两种调度方法的优劣。最后,实例验证该方法的可应用性。     

晶圆制造自动化组合设备的调度问题研究

晶圆制造的加工工艺日趋复杂,存在严格的逗留时间约束,无法解决自动化组合设备的调度问题,尤其对于重人加工、作业时间的随机波动及多自动化组合设备等复杂的加工过程更是如此.通过分析晶圆制造自动化组合设备调度的难点和局限性以及现有的调度方法及其局限性,提出了"仿真+启发式+优化"的方法,可能是有效解决组合设备调度问题的途径.     

基于eM-Plant的晶圆重入加工自动组合装置仿真

原子层沉积加工是晶圆制造中典型的重入加工,在这个过程中,晶圆需要在同一个模块中被加工多次,这使得整个系统的调度变得很复杂.为此,基于eM-Plant系统仿真软件,建立了晶圆制造单臂自动组合设备的模型,通过该模型模拟了晶圆重入加工调度过程,最终获得系统加工的节拍,为以后研究晶圆重入加工提供了一个有效方法.     

基于着色时间Petri网的多组合设备建模技术研究

模块化组合设备（cluster tool）是晶圆制造过程中的一种典型的集成化设备,设备配置的复杂程度由晶圆加工工艺方案决定。针对这一特点,研究了多组合设备（Multi-cluster tool）系统的Petri网建模问题。本文对晶圆加工多组合设备的加工流程进行了分析,提出了一种多组合设备系统的分解方法,并构建了多组合设备系统的着色时间Petri网模型。     

多批次晶圆切换工时的计算及排序

随着晶圆制造趋于多品种、小批量的特点,组合设备运行时需要频繁地切换晶圆批次加工。为了提高组合设备的工作效率,研究单臂组合设备中晶圆批次切换工时的计算及排序问题。首先,基于改进的拉式调度策略,分析了单臂组合设备中连续两批晶圆加工的切换过程,并获得相应切换工时的计算表达式。其次,针对多批次晶圆的切换问题,建立了以最小切换总工时为目标的数学模型,并应用模拟退火算法求解近似最优的排序方案。最后,通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

具有并行加工模块的组合设备故障响应策略

为了有效响应组合设备加工模块常出现的故障,通过分析单臂组合设备的并行模块及其加工流程模式,以及严格的逗留时间约束的晶圆加工过程,建立了Petri网模型,该模型能够描述系统的暂态特性和稳态特性。基于该模型,当并行模块中一个模块出现故障时,分析系统的可调度性,对可调度情况能够提出有效的运行控制策略,使得系统的晶圆不违反逗留时间约束。最后通过实例验证了该控制策略的可行性。     

模块化组合设备的晶圆加工过程建模研究

晶圆加工过程中使用的模块化组合设备具有可重构性,设备配置的复杂程度由晶圆加工工艺方案决定,针对这一特点,研究了晶圆加工系统的Petri网建模问题。对晶圆加工模块化组合设备的加工流程进行了分析,给出了描述晶圆加工过程的时间Petri网模型。为避免Petri网模型随着设备复杂程度的增加而迅速膨胀,通过对系统运行特点的分析,建立了着色时间Petri网模型,网中节点数为常数值,与设备的复杂程度无关。从满足晶圆加工时间约束的角度,给出了带有时序控制器的着色时间Petri网模型,该模型有助于研究复杂制造系统的动态行为和生产过程控制。     

浅析晶圆制造自动化物料运输系统调度研究现状

自动化物料运输系统(Automatic Material Handling System,AMHS)在晶圆制造中扮演着非常重要的角色,已成为晶圆制造工厂不可或缺的组成部分。晶圆制造AMHS具有运输任务规模庞大、运输需求随机、任务实时性要求高等特点,通过调度优化可显著提高AMHS及晶圆制造系统运行效率。对晶圆制造AMHS调度方法研究现状进行了简单总结,并指出了AMHS调度进一步的研究方向。     

基于组合拍卖的半导体生产线短期调度技术研究

针对缺乏半导体生产线调度与控制分布协同机制的研究现状,建立了半导体生产线短期全局调度多代理模型,提出了基于组合拍卖的多目标短期调度协同机制,以上海某半导体制造企业152 mm晶圆生产线为实例,验证了多代理模型和协同机制的有效性。     

一种Intrabay物料运输系统的多目标实时调度方法

为了提高晶圆制造Intrabay物料运输系统(简称Intrabay系统)的多目标调度性能,提出了一种基于模糊逻辑-匈牙利方法的Intrabay系统多目标实时调度方法。该方法实时响应运输小车空载和晶圆卡请求运输等动态事件,并对各事件时刻的Intrabay系统调度子问题进行多目标优化求解。采用300mm的晶圆制造系统数据进行仿真实验并与传统的Intrabay系统调度方法进行比较,结果表明该方法在Intrabay系统和晶圆加工系统的多个指标综合性能方面优于传统Intrabay系统调度方法,验证了Intrabay系统多目标实时调度方法的有效性。     

晶圆制造系统实时调度仿真平台的设计与实现

在对一般的制造系统仿真的共性进行抽象分析和建模基础上,依据晶圆制造系统的特点,采用面向对象技术开发了晶圆制造系统实时调度仿真平台。平台采用c样编写,内嵌离散事件仿真引擎,封装了晶圆制造系统仿真程序大部分功能,预定义了部分可扩展方法模块,提供了可调用的接口。该平台实现了晶圆制造系统的仿真,对晶圆制造系统调度以及优化方向的研究提供很大帮助。     

智能制造推动半导体产业变革

<正>半导体芯片制造是迄今为止人类创造最复杂的工艺过程。以14纳米晶圆工艺为例,几乎是头发丝的5000分之一,全部流程需要1100个步骤。而即便在如此精密的半导体产业,也需要智能制造,提升生产效率。目前电子信息制造领域的自动化、智能化水平,仅次于汽车工业。在半导体产业中,晶圆制造的自动化、智能化水     

可重入制造系统的协同控制机制

通过剖析可重入制造系统控制的需求,提出双反馈控制的协同控制策略。为使复杂制造系统的控制问题降阶,提出包括系统层协调机制、设备组/设备协调机制以及重调度协调机制的分层协同控制机制。基于混合控制原理,提出基于Multi-agent的中心协调与局部协调相结合的自治控制系统体系结构,以满足可重入制造系统非线性动态控制的需求,该体系结构具有分布性、智能性、健壮性、开放性和实时性等特点。为了实现所提出的可重入制造系统协同控制系统的体系结构,建立了基于HLA/CORBA的多层软件体系结构,该体系结构由基础层、分布对象层、Agent层、应用层等四层组成。试验表明,所提出的分层协同控制机制进行半导体生产系统的调度时,在晶圆日产出量和设备组利用率方面要优于设备组动态调度和企业中使用的启发式规则调度方法。     

集成电路制造过程中的晶圆温度监测技术

随着集成电路的不断发展,低功耗与小面积逐渐成为芯片设计中的重要指标,促使形成电路的器件尺寸不断降低。在半导体芯片制造过程中,越小的器件尺寸对工艺过程中温度控制的精度要求越高,晶圆温度的轻微偏离和高于1%的温度不均匀性将会直接影响最终产品的良率。为实现温度与温度场分布的高精度控制,需要对其进行更为精确的预先检测与实时获取,集成电路制造中的晶圆温度监测技术应运而生。围绕接触式和非接触式两大测温技术分支,介绍了监测温度范围为0℃~1 300℃的晶圆温度监测技术原理。本文基于原理分析各技术所具有的优势与仍然不能满足的测温技术要求,追踪各测温技术的国内外发展现状,展望了未来晶圆温度监测技术的发展方向。     

结合逆向强化学习与强化学习的晶圆批处理设备调度方法

针对晶圆批处理设备调度问题，以最小化生产周期为优化目标，考虑晶圆动态到达、重入加工与不兼容性约束等特点，提出了结合逆向强化学习与强化学习(combine Inverse Reinforcement Learning and Reinforcement Learning, IRL-RL)的晶圆批处理设备调度优化方法。根据批处理设备的加工特性，将问题分解为组批和批次指派两个子问题；由于子问题内部复杂的关联特性使晶圆批处理设备调度内部机理不明，且全局奖励函数设计困难，引入逆向强化学习指导奖励函数的设计；针对晶圆lot的重入加工特性，设计期望流动时间与剩余等待时间关键状态变量；批次指派智能体兼顾考虑任务的紧急程度与工艺类型切换带来的差异生产准备时间进行综合决策，满足批处理设备工艺类型的不兼容性约束；通过设计奖励函数关键参数的非线性特征，解释晶圆lot剩余加工层数与期望流动时间之间的复杂流变关系。24组标准算例的实验数据表明，IRL-RL算法的优化结果与计算效率优于一般强化学习算法和较优规则等方法；经企业实例数据验证，晶圆的生产周期缩短了15%。     

晶圆植球设备自动清洁机构的研究CSCD

晶圆植球设备采用了金属模板印刷法进行植球。植球过程中,残留在网板上的助焊剂和锡焊球不及时清理,不但会影响晶圆定位和印刷植球效果还会损伤网板和晶圆。根据印刷网板和植球网板的清洁要求,分别采用了无尘布擦拭和真空吸附的清洁方法。设计了印刷网板自动清洁机构并分析了其工作流程,设计了植球网板自动清洁机构并对其关键技术进行研究。自动清洁机构的设计进一步提高了晶圆植球设备的自动化水平,为实现全自动晶圆植球设备打下基础。     

基于误差注意力的晶圆制造数据异常检测

针对晶圆制造数据异常检测过程中异常特征提取难度大且检测效率不高的问题，提出了一种基于误差注意力的晶圆制造数据异常检测方法。在保持数据分布不变的前提下，将晶圆制造数据转化成灰度图像，根据与正常样本的误差对灰度图像生成基于位置的柔性注意力图，增加误差特征的显性表达并略去冗余特征；利用深度学习神经网络LeNet-5模型将注意力图进行卷积训练，得到异常检测的最优化模型。采用晶圆制造数据集与现有方法进行对比，所提方法耗时缩短160%、F2-Score提高3%，证明了所提方法的有效性。