Vocero | Transcripción |
| Victor Kessler | Sí, hola, mi nombre es Victor Kessler. Trabajo para la empresa First Sensor, que acaba de ser adquirida por TE Connectivity. |
| Y estoy presentando hoy sobre el proceso especial de implementación de iones de alta energía y el control del proceso usando regresión lineal con JMP. |
| Por eso, First Sensor produce sensores ópticos y de presión basados en silicio y nuestros productos especiales bien conocidos para detectar avalanchas de luz |
| fotodiodos. Se utilizan, por ejemplo, hoy en día y en sistemas más ligeros para detectar rangos y una de las aplicaciones futuras podría ser la conducción autónoma. |
| Y ahí, es necesario detectar pequeñas cantidades de luz y por tanto bastante rápido, y por tanto nuestros fotodiodos de avalancha |
| puede ser usado. Y una de las características especiales de esos diodos es su voltaje de ruptura. Eso es |
| características especiales para nuestros clientes, donde necesitan ajustar esta tensión de ruptura para la aplicación. |
| Y entonces necesitamos ajustar eso y establecer este voltaje de ruptura justo dentro de las especificaciones, obviamente, y este es un proceso bastante sensible para esos diodos. |
| Usamos esto ... controlamos este voltaje de ruptura con el perfil de dopaje de esos fotodiodos y esto, nuevamente, se controla con este proceso de implementación de iones de alta energía. Entonces, lo que está sucediendo es que, obviamente, estamos fabricando esos |
| fotodiodos con procesos de oblea y microtecnología, por lo que tienen un recorrido largo por todos los procesos. Agregamos en un paso, |
| Comuníquese con nuestros socios en Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, que se encuentra en Sajonia, dentro de Alemania, y tienen una instalación especial para lograr un control realmente preciso de la dosificación a altas energías. Y este proceso de implementación de iones se realiza con una energía bastante alta. |
| No diré la exacta |
| energía en este momento, pero es algo que no se puede hacer con los implantadores de iones habituales y la dosis es realmente baja cuando hay que implantarla con obleas, que es otro desafío. |
| Y es tan sensible que no hay ningún control real en proceso disponible en Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf para verificar |
| la dosis exacta. Entonces, lo que se debe hacer es establecer una relación entre los diferentes niveles de dosificación que se han implantado y luego nuestros resultados reales al final de este voltaje de ruptura. |
| Y esto es |
| también dependiendo del tamaño de la oblea, ya que estamos fabricando obleas en diferentes tamaños. |
| Tenemos dos tamaños diferentes y tenemos diferentes áreas de productos donde los fotodiodos |
| fabricado para clientes para detectar luz en diferentes longitudes de onda. Y al final, terminamos con 10 controles de proceso necesarios, |
| que necesita ser establecido. Y otro |
| El desafío de este control de proceso es que el proceso en sí, la implementación de iones y una medición del voltaje de ruptura, tiene una línea de tiempo de muchas semanas, a veces meses, por lo que esto se suma. |
| Sí, es un desafío. Y lo que se me ocurrió para poder tener un mejor control del proceso y un control más preciso es usar JMP |
| para controlar automáticamente todo este proceso. Entonces, ¿qué estaba estableciendo |
| la mayoría ... bueno en ... con muchos guiones era una rutina donde todos los días |
| a la tarea de programar un script automáticamente por la noche, comienza a buscar la forma más reciente de mediciones adecuadas, que se están realizando en el backend del proceso. |
| Y recopila todos los nuevos resultados de medición de sondas de obleas. Esto es necesario, ya que actualmente no tenemos una base de datos para esto, por lo que necesito |
| un guión que busca esos resultados. Y recoge los datos, los une con los parámetros de implantación, que se guardan en otra tabla, |
| y filtra valores atípicos y guarda valores estadísticos, especialmente el medio del voltaje de ruptura de una oblea en una tabla de datos JMP bastante completa. |
| También en el camino, ya que pensé, bueno, si los datos están disponibles, prefiero también generar algunos mapas de obleas para inspección visual y guardarlos automáticamente también. |
| para inspección posterior. Y esto se puede ver aquí en el lado izquierdo, y ahora ampliaré la imagen. |
| Así que sí. |
| Esos son los ... en el lado izquierdo está el voltaje de ruptura y en el otro lado, se traza otra característica, que nos es útil para una inspección. Y ya puede ver aquí que hay bastante distribución del voltaje de ruptura alrededor de ... |
| sobre una oblea. Entonces tenemos bastante variación de estas características en una sola oblea y luego tenemos una variación de oblea a oblea y alrededor para ejecutar (?) La variación de este voltaje de ruptura. |
| Y sí, pueden ver aquí que no solo generé mapas de obleas, incluí la distribución y calculé también el rendimiento y así sucesivamente. Y algunas otras características que pongo aquí en el título, |
| así como logotipos y también metainformación. Hice algo de negro ya que es confidencial. |
| Pero sí, ahorramos automáticamente la medición de cada problema de obleas, estos mapas de obleas para una inspección posterior y para tener una idea del proceso. También puedo ver aquí la influencia de otros parámetros de implementación, por lo que tenemos bastante ... |
| sí |
| ... tiene un fuerte circuito de retroalimentación con Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, por lo que ajustamos el proceso junto con ellos. |
| Y sí, eso es un regalo para la vista que se produce todas las noches de forma automática. Eso es bueno, pero para poder controlar mejor el proceso, como dije, necesitamos realmente construir una relación sobre la dosis y el voltaje de ruptura. Y esto se hace aquí, donde puedes ver |
| la relación entre la mediana de los voltajes de ruptura de muchas obleas, con respecto a la dosis ... dosis de uso para la implementación. Y, como puede ver aquí, hay una gran variación y no solo con |
| la dosis única, que luego es una variación de oblea a oblea o de ejecución a ejecución. |
| Y eso lo convierte en todo un desafío para producir, pero desde un punto de vista estadístico, por supuesto, puede volverse cada vez mejor si |
| Apunte al máximo ... la mediana que le gustaría lograr y obtenga el mayor rendimiento. Tan automaticamente |
| la base de datos completa para esto se logra mediante una rutina, que se ejecuta todas las noches y, más tarde, nosotros o yo usamos el perfilador de predicciones para apuntar a la tensión de ruptura que el cliente desea para su propósito y dentro de sus especificaciones. |
| Y sí, ese es el estado actual. |
| Es una relación lineal que, al final, se establece en un segundo orden. De hecho, también podemos incluir la relatividad de la oblea, |
| pero por ahora, eso no es necesario. También requiere muchas más corridas para establecer esa relación. Es ... ya era imposible mejorar el rendimiento en dos cifras. |
| con este proceso de regresión. |
| Y como una perspectiva adicional, sí, digamos, para el control del proceso, ahora también escribiré el |
| proceso de ajuste y exportar los coeficientes a una tabla de Excel nuevamente donde, al final, luego desde un menú de Excel, que también se puede controlar mediante la planificación de la producción. |
| los |
| los colegas de la planificación de la producción pueden calcular la dosis necesaria por sí mismos con la última |
| coeficientes para obtener el alto rendimiento con respecto a la tensión de ruptura. Sí, de modo que, sí, la mayor parte del trabajo, obviamente, está dentro de los guiones, |
| pero fue un buen viaje escribir eso. Y quiero agradecer, por supuesto, a First Sensor y sobre todo ayudarnos a |
| poder presentar aquí y, además de Frank Kudella, quien fue el dueño del proceso durante la mayor parte del tiempo y ???, y especialmente Roman Bottger del Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf. Muchas gracias. |
