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ASMPT steigert Präzision und Durchsatz von Halbleiter- und Elektronikfertigungsmaschinen
Softwaregesteuerte Bewegungssteuerung bietet Präzision und Flexibilität für Halbleiteranlagen der nächsten Generation
„Die von uns in MATLAB erstellten nichtlinearen ARX-Modelle ermöglichten uns eine präzise Bewegungssteuerung der in der Halbleiter- und Elektronikfertigung eingesetzten Bondmaschinen.“ „Diese Präzision verschafft uns einen starken technologischen Vorteil in einem wettbewerbsintensiven Markt.“
Wichtigste Ergebnisse
- Durch den Einsatz von ILC in MATLAB zur Berechnung hochpräziser Vorsteuerungssignale konnte eine Reduzierung der Trackingfehler um mindestens 30% erreicht werden.
- Die Bandbreite präzise ausgeführter Bewegungstrajektorien wurde erweitert, Präzision und Flexibilität wurden verbessert durch KI-basierte, nichtlineare Systemidentifikationsmodelle, die mit der System Identification Toolbox™ entwickelt wurden.
- Ermöglichte eine kostengünstige Bewegungssteuerung durch den Ersatz teurer Hardwaremodifikationen durch softwarebasierte Lösungen, die in MATLAB und Simulink® entwickelt wurden.
ASMPT verwendet Maschinen der nächsten Generation, wie zum Beispiel den AERO PRO Wire Bonder, um Verbindungen in Halbleiterschaltungen herzustellen. Die Maschinen müssen eine präzise Bewegungssteuerung gewährleisten und gleichzeitig einen hohen Durchsatz an Fertigprodukten aufrechterhalten.
ASMPT ist ein globaler Anbieter von Hardware- und Softwarelösungen für die Halbleiter- und Elektronikfertigung. Das Unternehmen liefert fortschrittliche Halbleitergehäuse- und Elektronikmontageanlagen sowie Softwaretechnologien, die eine Hochleistungsproduktion für unterschiedlichste Anwendungen ermöglichen.
Um in der sich rasant entwickelnden Halbleiterbranche seine Führungsrolle zu behaupten, musste ASMPT die Präzision und Flexibilität seiner Bondmaschinen verbessern, ohne die Kosten und die Komplexität von Hardware-Neuentwicklungen in Kauf nehmen zu müssen. Ziel war es, die Genauigkeit der Bewegungssteuerung zu verbessern und gleichzeitig ein breiteres Spektrum an Fertigungstrajektorien zu unterstützen.
ASMPT nutzte iterative Lernsteuerungstechniken (ILC) in MATLAB®, um nichtlineare Regressionsmodelle zu erstellen, die hochpräzise Vorsteuerungssignale erzeugen. Diese Modelle wurden in die Bewegungssteuerungssysteme der Bondmaschinen von ASMPT integriert und ermöglichten so softwaregesteuerte Verbesserungen, die herkömmliche hardwarebasierte Ansätze übertreffen.
Um ein wiederholtes Nachjustieren des ILC für unterschiedliche Endeffektor-Trajektorien zu vermeiden, arbeitete ASMPT mit MathWorks zusammen mit dem Ziel, nichtlineare autoregressive exogene Modelle zu entwickeln und anzuwenden, die über mehrere Trajektorien verallgemeinern. Dieser Ansatz macht eine Neukalibrierung der ILC für jede Bewegungsbahn überflüssig und ermöglicht so eine schnellere Bereitstellung und breitere Anwendbarkeit ohne Kompromisse bei der Präzision.
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