По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.3

Разработка подсистемы оптимизации технологического процесса производства интегральных схем

Салеев Д.В. Воронежский институт высоких технологий, г. Воронеж, E-mail: saleev@yandex.ru

Работа посвящена разработке алгоритмов подсистемы оптимизации технологического процесса производства интегральных схем. Ключевой особенностью предлагаемой подсистемы оптимизации производства интегральных схем является модуль управления, в котором используются алгоритмы управления с подстройкой параметров модели.

Литература:

1. Лисьев Г.А. Технологии поддержки принятия решений: учеб. пособие / Г. А. Лисьев, И. В. Попова. – 2-е изд., стереотип. – М.: ФЛИНТА, 2011. – 133 c.

2. Ли Т.Т. Управление процессами с помощью ЭВМ. Моделирование и оптимизация / Т.Т. Ли, Т.Э. Адаме, У.М. Гейнз. – М.: Советское радио, 1972. – 256 с.

3. Васильев Ф. П. Методы оптимизации / Ф.П. Васильев. – М.: Факториал Пресс, 2002. – 196 с.

4. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с.

5. Оптимальное управление: сборник. – М.: Знание, 1978. – 144 с.

6. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации / Я.З. Цыпкин. – М.: Наука, 1984. – 320 с.

7. Ребрин Ю.И. Управление качеством. Учеб. пособие / Ю.И. Ребрин. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. – 174 с.

8. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими объектами / под общей ред. Н.М. Александровского. – М.: Энергия, 1973. – 272 с.

9. Салеев, Д. В. Контроль качества и оценка надежности интегральных схем / Д. В. Салеев // Вестник воронежского института высоких технологий. – 2012. – № 9. – С. 20–24.

Оптимизация процесса производства больших и сверхбольших интегральных схем (БИС и СБИС) является сложной задачей ввиду большого числа различных технологических операций.

В настоящее время большинство разработанных алгоритмов контроля и управления качеством ТП и оптимизации основываются на методах математической статистики. Основными преимуществами данных методов является их универсальность (то есть возможность применения для каждого ТП) и относительная простота реализации: при наличии некоторого количества статистических данных и программ, следящих за состоянием процесса в режиме реального времени, возможно достаточно просто провести моделирование каждой отдельной технологической операции, а в дальнейшем и получить модель всего ТП.

Однако одним из существенных недостатков применения статистических методов, как уже ранее отмечено, является необходимость наличия достаточного количества экспериментальных данных. При этом также необходимо учитывать, что статистическая модель является описанием только конкретного ТП (с учетом конкретных параметров технического задания ситуации, настроек технологического оборудования, метода производства и прочих), а экстраполяция, используемая при построении статистических моделей, практически всегда сопряжена с большой ошибкой.

Во многих случаях фактически статистическое моделирование сводится к сравнению значения определенного параметра (входного или выходного) в ходе ТП с реальным значением.

Далее формируется некоторый интервал значений параметров процесса (доверительный интервал), значения внутри которого признаются допустимыми для конкретной физической величины, вне интервала – недопустимыми.

Выбор данного интервала зачастую формируется в зависимости от количества статистических данных: чем больший разброс значений контролируемого параметра имеется (большее значение среднего отклонения), характеризующего изготавливаемую партию интегральных схем, тем более широкие границы доверительного интервала устанавливаются: чем большая выборка производится, тем более узкие допустимые границы будут установлены. Данные границы для каждой новой операции установлены заранее и в ходе ТП не могут быть изменены.

Для Цитирования:
Салеев Д.В., Разработка подсистемы оптимизации технологического процесса производства интегральных схем. КИП и автоматика: обслуживание и ремонт. 2018;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: