大数据优化制程参数 台工研院让LED生产变简单
摘要: 在发光二极体(LED)繁复的磊晶制程中,气体组成和流量、压力、基板温度和转速等参数会交互影响,往往需要花很长的时间来设定及调整磊晶参数,根据以往经验,做一组参数需要6到8小时,找出最佳化制程参数往往耗费一周,而且必须仰赖具多年磊晶制程经验人员判断参数设定。
在发光二极体(LED)繁复的磊晶制程中,气体组成和流量、压力、基板温度和转速等参数会交互影响,往往需要花很长的时间来设定及调整磊晶参数,根据以往经验,做一组参数需要6到8小时,找出最佳化制程参数往往耗费一周,而且必须仰赖具多年磊晶制程经验人员判断参数设定,才能得出更好的良率,因此“人”成为良率高低的关键所在。
如何让经验判断成为可供参考的数据模拟,台湾工研院尝试着将实验参数导入巨量数据库,透过相关参数的优化,节省制程开发验证的时间,开发出“磊晶制程参数优化系统”,透过知识系统的建立,也能缩短相关人才的养成时间。
工研院研发的磊晶制程参数优化系统,是以有机金属化学气相沉积设备(MOCVD)的气流、热流、化学反应机制与气体喷洒头关键模组虚实整合技术,突破传统磊晶厂找出最佳化制程参数方式。此项磊晶制程数码化制造技术,也就是导入ECOS(Epitaxy Optimum Coupling System)这个虚实整合系统(Cyber-Physical System,CPS)。在这个系统中,“实体”部份是指结合机台与制程的气体喷洒模组;“虚拟”部份则是指制程参数数据库。透过工研院进行的测试,研发团队已能掌握气体喷洒模组性能,以及制程参数数据库的操作方式及参数调控准确度。
透过此一开发成果,不仅制程准确性获得提高,磊晶参数决定时间从原来一周缩短为不到2小时,透过将经验数值化,也能将人员异动对制程所造成的影响降至最低。
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