半導体製造装置の制御性能を高めるアドバンスト制御・状態推定技術 ～モデルベースデザインによるMPC・ILC・仮想センサー設計～

半導体製造装置では、高速化・高精度化に加え、振動抑制や温度制御など、より高度な制御性能が求められています。また、直接計測が難しい状態量・物理量を推定し、制御に活用することも重要になっています。

本セミナーでは、こうした制御・状態推定の課題を題材として、モデル予測制御（MPC：Model Predictive Control）や反復学習制御（ILC：Iterative Learning Control）などのアドバンスト制御技術、カルマンフィルタや深層学習モデルを活用したソフトセンサー（仮想センサー）について、MathWorksのツールを用いた設計・検証方法をご紹介します。

さらに、シミュレーションを活用したモデルベースデザイン（モデルベース開発、MBD）による、モデル構築、制御・推定アルゴリズムの設計、シミュレーション検証までの開発プロセスを解説します。ケーススタディでは、ウェーハ搬送ロボットの振動制御に対するILCコントローラ設計およびCVD装置のマルチゾーン温度制御に対するMPCコントローラ設計を取り上げます。

アドバンスト制御・状態推定技術に関心をお持ちの方はもちろん、これからシミュレーションやMBDを制御設計に活用したい方、MathWorksのツールを活用した制御アルゴリズムの設計・検証方法を知りたい方にも、具体的な開発プロセスや半導体製造装置への適用イメージをご理解いただける内容です。