ウェハ切断機の機構動作品質をどのように監視するか?
実績|ウェハ切断機の機構動作品質をどのように監視するか?ウェハ切断機は半導体製造プロセスにおける重要な設備であり、その品質は製造プロセス全体および最終製品の性能に大きな影響を与えます。切断機の機構動作品質の安定性をどのように確保するか?
ウェハ切断機
ウェハ切断機の安定性とプロセスの関係 ウェハ切断機の安定性はプロセスの安定性に直接影響します。高品質の切断機は切断精度と一貫性を確保し、より高い切断精度を実現する必要があります。これにより、部品のサイズや形状が仕様に適合することを保証します。高性能のウェハ切断機はプロセスの速度を向上させ、生産効率を高めることができます。これは大量生産や厳しい生産スケジュールにとって非常に重要です。そのため、切断機の効率が低い場合、プロセス全体のボトルネックとなり、全体の生産能力に影響を与える可能性があります。私たちは切断機の機構動作を監視することで切断機の品質を確保し、ウェハプロセスが一貫した基準を達成できるようにし、プロセスの変動を減らし、安定性を向上させます。
監視の説明
VMS-ML 机器学习智能监控系统
主軸のスタート加速やウェハ切断などの機構動作で同期して発生する振動信号を取得し、良好な状態での規範学習および動作判別を行い、規範との比較結果を通じて繰り返し動作を検出し、機械の動作品質を検査する目的を達成します。
測定状況
規範1. 主軸起動検査
監視項目
# 気浮式主軸運転品質
# 刃座と刃座ネジの品質
# 刃具とカバーのロック品質状況
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検査結果
主軸起動認識と検査

自動認識成功、検査結果:Pass (93.43%)
主軸起動認識と検査

自動認識成功、検査結果:Pass (91.08%)
規範2. ウェハ切断プロセス
監視項目
#Z軸の移動と定点停止品質 (Z軸サーボモーターとドライバー、Z軸ねじスライダーなどの移動部品)
#Y軸の移動と定点停止品質 (Y軸サーボモーターとドライバー、Y軸ねじスライダーなどの移動部品)
#X軸移動(切断)品質 (X軸サーボモーターとドライバー、X軸ねじスライダーなどの移動部品)
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ウェハ切断規範認識

切断第一面:Pass (79.3%)
切断第二面[方向転換]
![切断第二面[方向転換]:Pass (86.71%)](../img/case/case-ds/case-ds-06.webp)
切断第二面[方向転換]:Pass (86.71%)
切換切断の振動動態は類似しており、終了時(赤い円部分)の異常をソフトウェア内蔵の標準機能で除去できます(実際の監視規範として推奨)。
規範3. ウェハ切断
監視項目
#スクリュー交換前後の品質差異確認
スクリュー交換前
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自動認識成功、検査結果:Pass (95.23%)
スクリュー交換後

自動認識成功でも検査結果:Fail (71.72%)
(スクリューの動作差異が大きすぎることを意味)
機構健康検査結果:Fail(動作に大きな差異があることを意味)
測定結論
1. 上部の構造部分でほとんどの機構の振動を測定でき、監視システムはここから各動作を明確に識別できます。
2. ウェハ切断の転送後の振動動態は類似しており、同じ規範で検出できます。
3. スクリュー交換前後で動作差異が明確で、VMS-MLのスコア判定結果に大きな差がありました。
4. 軸の軽い振動によりスコアが低下し、調整後にスコアが元の判定結果に戻りました。
健康規範を簡単に確立し、システムは蓄積されたデータ統計に基づいて動作を学習し、分析判断を行います。ユーザーはこれにより予知保守計画を立て、設計者が生産ラインの設計プロセスを最適化する手助けをします。
VMS-ML 機械学習インテリジェント監視システム