大數據優化制程參數 臺工研院讓LED生產變簡單
摘要: 在發光二極體(LED)繁復的磊晶制程中,氣體組成和流量、壓力、基板溫度和轉速等參數會交互影響,往往需要花很長的時間來設定及調整磊晶參數,根據以往經驗,做一組參數需要6到8小時,找出最佳化制程參數往往耗費一周,而且必須仰賴具多年磊晶制程經驗人員判斷參數設定。
在發光二極體(LED)繁復的磊晶制程中,氣體組成和流量、壓力、基板溫度和轉速等參數會交互影響,往往需要花很長的時間來設定及調整磊晶參數,根據以往經驗,做一組參數需要6到8小時,找出最佳化制程參數往往耗費一周,而且必須仰賴具多年磊晶制程經驗人員判斷參數設定,才能得出更好的良率,因此“人”成為良率高低的關鍵所在。
如何讓經驗判斷成為可供參考的數據模擬,臺灣工研院嘗試著將實驗參數導入巨量數據庫,透過相關參數的優化,節省制程開發驗證的時間,開發出“磊晶制程參數優化系統”,透過知識系統的建立,也能縮短相關人才的養成時間。
工研院研發的磊晶制程參數優化系統,是以有機金屬化學氣相沉積設備(MOCVD)的氣流、熱流、化學反應機制與氣體噴灑頭關鍵模組虛實整合技術,突破傳統磊晶廠找出最佳化制程參數方式。此項磊晶制程數碼化制造技術,也就是導入ECOS(Epitaxy Optimum Coupling System)這個虛實整合系統(Cyber-Physical System,CPS)。在這個系統中,“實體”部份是指結合機臺與制程的氣體噴灑模組;“虛擬”部份則是指制程參數數據庫。透過工研院進行的測試,研發團隊已能掌握氣體噴灑模組性能,以及制程參數數據庫的操作方式及參數調控準確度。
透過此一開發成果,不僅制程準確性獲得提高,磊晶參數決定時間從原來一周縮短為不到2小時,透過將經驗數值化,也能將人員異動對制程所造成的影響降至最低。
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