Применение технологий на основе Big Data позволило зеленоградскому заводу улучшить эффективность калибровочных запусков.

Калибровочный процесс на «Микроне» — это тестовый запуск системы в начале рабочего дня или при переходе к производству микропроцессора другого вида. Такие запуски позволяют избегать сбоев и гарантировать качество продукции. В случае, если тестовый запуск проходил неудачно, технологам приходилось осуществлять полный перезапуск процесса, в том числе сливать дорогостоящие кислоты, использующиеся в производстве микропроцессоров, и сбрасывать настройки оборудования, рассказали на предприятии.

Компания МТС проанализировала данные о работе установок за год и влияние различных компонентов на работу системы. Провайдер цифровых услуг определил элемент, негативно влияющий на показатели, и проработал оптимальные сценарии тестов. В результате технологам «Микрона» во время квалификационных тестов теперь не нужно сбрасывать настройки оборудования и сливать все химикаты: в 92% случаев достаточно заменить конкретный реактив, чтобы выйти на необходимые параметры. Это позволило на 30% снизить время технологической настройки ключевой установки жидкостного снятия фоторезистивной маски.

В микроэлектронном производстве высокая степень автоматизации и есть массивы данных для аналитики, рассказал Сергей Ранчин, заместитель гендиректора предприятия по производству. «Наш техпроцесс состоит из сотен повторяющихся операций, последовательность строго регламентирована и сопровождается постоянным контролем качества. При этом каждая калибровка системы стоит довольно дорого, так как используются десятки элитных химических компонентов, а при малейшем отклонении от заданных параметров оборудование перезапускается, реактивы сливаются и настройка начинается заново», — отметил он.

В сообщении зеленоградского предприятия также отмечается, что проект оптимизации техпроцесса на «Микроне» реализован совместно с компанией «Алгомост», занимающейся аналитикой данных.