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ASMPT optimiza la precisión y el rendimiento de máquinaria de fabricación de semiconductores y productos electrónicos
Control de movimiento basado en software ofrece precisión y flexibilidad para equipos semiconductores de próxima generación
“Los modelos ARX no lineales que creamos en MATLAB nos permitieron ofrecer un control de movimiento preciso de las máquinas de unión utilizadas en la fabricación de semiconductores y productos electrónicos. Esta precisión nos proporciona una gran ventaja tecnológica en un mercado competitivo”.
Resultados principales
- Reducción de al menos el 30 % en los errores de seguimiento utilizando ILC en MATLAB para calcular señales de control predictivo de alta precisión
- Ampliación del rango de trayectorias de movimiento ejecutadas con precisión, mejorando la precisión y la flexibilidad a través de modelos de identificación de sistemas no lineales basados en IA desarrollados con System Identification Toolbox™
- Control de movimiento rentable que reemplazó costosas modificaciones de hardware con soluciones basadas en software desarrolladas en MATLAB y Simulink®
ASMPT utiliza máquinas de próxima generación como el AERO PRO Wire Bonder para crear interconexiones en circuitos semiconductores. Las máquinas deben implementar un control de movimiento estricto y al mismo tiempo mantener un alto rendimiento de los productos ya terminados.
ASMPT es un proveedor global de soluciones de hardware y software para la fabricación de semiconductores y productos electrónicos. La empresa ofrece equipos avanzados de empaquetado de semiconductores y ensamblaje de productos electrónicos y tecnologías de software que permiten una producción de alto rendimiento en diversas aplicaciones.
Para mantener el liderazgo en un panorama de semiconductores en rápida evolución, ASMPT necesitaba mejorar la precisión y la flexibilidad de sus máquinas de unión sin incurrir en coste y complejidad de los rediseños de hardware. El objetivo era mejorar la precisión del control de movimiento y al mismo tiempo respaldar una gama más amplia de trayectorias de fabricación.
ASMPT utilizó técnicas de control de aprendizaje iterativo (ILC) en MATLAB® para construir modelos de regresión no lineal que generen señales de control de avance de alta precisión. Estos modelos se integraron en sistemas de control de movimiento de las máquinas de unión de ASMPT, lo que permitió mejoras impulsadas por software que superan los enfoques tradicionales basados en hardware.
Para evitar reajustar repetidamente el ILC para diferentes trayectorias de efectores finales, ASMPT colaboró con MathWorks para construir y aplicar modelos exógenos autorregresivos no lineales que se generalizan a través de múltiples trayectorias. Este enfoque elimina la necesidad de reajustar el ILC por trayectoria, y permite una implementación más rápida y una aplicabilidad más amplia sin afectar la precisión.
Productos utilizados
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