薄膜沉積
PVD、CVD 機台手臂動作是否穩定?
薄膜沉積的目的是在晶圓上增加導電特性，如何避免PVD、CVD機台手臂異常影響製程?如何確保作動穩定?
薄膜沉積的目的是在晶圓上增加導電特性，如何避免PVD、CVD機台手臂異常影響製程?如何確保作動穩定?
#機器學習
#半導體領域
#機械手臂
#PHM
CVD PVD機台手臂對於製程的重要性
PVD及CVD機台通常包含多個部分，其中手臂是一個重要的組成部分。手臂主要用於將晶圓移動到不同的位置，以進行不同步驟的薄膜沉積。
當PVD機台的手臂發生異常時，可能會對製程產生多種影響，例如，製程可能需要停止或暫停，這會導致生產效率下降。停機時間越長，損失就越大。PVD機台的手臂在整個製程中負責將晶圓移動到不同的位置，以確保薄膜均勻沉積。手臂的異常可能導致製程不一致，使得每個晶圓的處理結果不同。此外，手臂的異常影響到製程的安全性，可能會對操作人員和設備造成潛在的安全風險。因此，使用者必須掌握機台狀態，以確保高度的可靠性和穩定性，以確保製程的順利運行。
VHP-PVD-NSK
VHP-Producer-NSK
OLVMS-ML機器學習智能監控系統
VMS-ML能夠將CVD、PVD機台動態訊號與機械學習動作可視化，系統藉由學習機械動作並量測除了能夠得知機台作動中穩定性差異，利用數據趨勢可以說明機台的穩定度標準，還能夠作為維修後的效益確認出機前的驗證。
1.安裝感測器：VMS-ML 外接sensor，不須與設備訊號對接!立即開始為機台建立學習規範，進行機台狀況監測。
機台動態訊號與機械學習動作可視化說明：
機型1：VHP-PVD-NSK
動作說明：TH軸旋轉後，X1前伸回至原位後換X2作動。
機型2：VHP-Producer-NSK
動作說明：X軸前伸回位後TH軸旋轉至對向X軸前伸後回至原位。
2.系統自動追蹤特徵訊號，在即時監測訊號中能夠自動偵測標定過的目標訊號，從單純到複雜的動作都可自動追蹤識別。
機台VHP-PVD-NSK異常模擬判別與可視化管理：
判定結果：X1軸與X2軸運行顫振。
判定結果：X2軸啟動收回突波異常。
判定結果：機台顫振。
判定結果：X2軸運行顫振。
機台VHP-Producer-NSK異常模擬判別與可視化管理：
判定結果：X軸前伸後收磨損。
判定結果：X軸前伸停止異常。
判定結果：機台顫振。
判定結果：TH軸啟動異常。
藉由VMS-ML能夠為機台手臂作動流程中制定標準化，並抓出異常，避免因為手臂異常造成後續成品不良降低良率。將各式數據趨勢化後能夠掌握機台手臂狀態，預測設備發生異常的時間點。也可作為日後機台入廠維修前後的比對標準依據。
