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ASMPT améliore la précision et la productivité des machines de fabrication de semi-conducteurs et de produits électroniques
La commande de mouvement pilotée par logiciel offre précision et flexibilité aux équipements semi-conducteurs de nouvelle génération
« Les modèles ARX non linéaires que nous avons créés sous MATLAB nous ont permis d'assurer un contrôle précis du mouvement des machines de bonding utilisées dans la fabrication de semi-conducteurs et de produits électroniques. Une telle précision nous confère un avantage technologique considérable sur un marché concurrentiel. »
Principaux résultats
- Réduction d'au moins 30 % des erreurs de suivi grâce à l'utilisation de l'ILC dans MATLAB pour calculer des signaux de contrôle feedforward de haute précision.
- Nous avons élargi la gamme des trajectoires de mouvement exécutées avec précision, améliorant ainsi la précision et la flexibilité grâce à des modèles d'identification de systèmes non linéaires basés sur l'IA développés avec System Identification Toolbox™.
- Nous avons permis une commande de mouvement efficace en termes de coût, en remplaçant les modifications matérielles onéreuses par des solutions logicielles développées sous MATLAB et Simulink®.
ASMPT utilise des machines de nouvelle génération telles que la machine AERO PRO Wire Bonder pour créer des interconnexions dans les circuits semi-conducteurs. Les machines doivent assurer un contrôle précis des mouvements tout en maintenant une productivité élevée de produits finis.
ASMPT est un fournisseur mondial de solutions matérielles et logicielles pour la fabrication de semi-conducteurs et de produits électroniques. L'entreprise propose des équipements et des logiciels de pointe pour le conditionnement de semi-conducteurs et l'assemblage électronique, permettant une production haute performance pour diverses applications.
Pour conserver son leadership dans un secteur des semi-conducteurs en constante évolution, ASMPT devait améliorer la précision et la flexibilité de ses machines de bonding sans avoir à supporter les coûts et la complexité d'une refonte matérielle. L'objectif était d'améliorer la précision du contrôle de mouvement tout en couvrant un plus large éventail de trajectoires lors de la fabrication.
ASMPT a utilisé des techniques de contrôle d'apprentissage itératif (ILC) dans MATLAB® pour construire des modèles de régression non linéaire qui génèrent des signaux de commande prédictive de haute précision. Ces modèles ont été intégrés aux systèmes de commande de mouvement des machines de bonding d'ASMPT, permettant des améliorations logicielles plus performantes que les approches matérielles traditionnelles.
Pour éviter le réajustement répété de l'ILC pour différentes trajectoires de la tête de bonding, l'ASMPT a collaboré avec MathWorks pour construire et appliquer des modèles exogènes autorégressifs non linéaires qui se généralisent à de multiples trajectoires. Cette approche élimine la nécessité de réajuster l'ILC pour chaque trajectoire, permettant un déploiement plus rapide et une applicabilité plus large sans compromettre la précision.
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