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ASMPT migliora la precisione e la produttività delle macchine per la produzione di semiconduttori ed elettronica
Il controllo del movimento basato su software garantisce precisione e flessibilità per le apparecchiature a semiconduttore di nuova generazione
“I modelli ARX non lineari che abbiamo creato in MATLAB ci hanno permesso di garantire un controllo di movimento preciso delle macchine di bonding utilizzate nella produzione di semiconduttori ed elettronica. Una tale precisione ci garantisce un forte vantaggio tecnologico in un mercato competitivo.”
Risultati chiave
- Raggiunta una riduzione di almeno il 30% degli errori di tracciamento utilizzando l’ILC in MATLAB per calcolare segnali di controllo feedforward ad alta precisione
- Ampliate le traiettorie di movimento eseguite con precisione, migliorando accuratezza e flessibilità grazie a modelli di identificazione di sistemi non lineari basati su AI sviluppati con il System Identification Toolbox™
- Reso possibile un controllo del movimento conveniente sostituendo costose modifiche hardware con soluzioni software sviluppate in MATLAB e Simulink®
ASMPT utilizza macchinari di ultima generazione come AERO PRO Wire Bonder per creare interconnessioni nei circuiti semiconduttori. Le macchine devono implementare un controllo rigoroso del movimento, mantenendo al contempo un'elevata produttività dei prodotti finiti.
ASMPT è un fornitore globale di soluzioni hardware e software per la produzione di semiconduttori ed elettronica. L’azienda fornisce apparecchiature avanzate per il packaging dei semiconduttori e l’assemblaggio elettronico, oltre a tecnologie software che consentono una produzione ad alte prestazioni in diverse applicazioni.
Per mantenere la leadership in un panorama dei semiconduttori in rapida evoluzione, ASMPT aveva bisogno di migliorare la precisione e la flessibilità delle sue macchine di saldatura senza dover sostenere i costi e la complessità delle riprogettazioni hardware. L'obiettivo era migliorare la precisione del controllo del movimento supportando al contempo una gamma più ampia di traiettorie di produzione.
ASMPT ha utilizzato tecniche di controllo dell'apprendimento iterativo (ILC) in MATLAB® per costruire modelli di regressione non lineare che generano segnali di controllo feedforward ad alta precisione. Questi modelli sono stati integrati nei sistemi di controllo del movimento delle macchine di bonding di ASMPT, consentendo miglioramenti guidati dal software che superano le tradizionali soluzioni basate sull’hardware.
Per evitare la continua ritaratura dell’ILC per differenti traiettorie dell’end-effector, ASMPT ha collaborato con MathWorks per sviluppare e applicare modelli autoregressivi esogeni non lineari in grado di generalizzare su più traiettorie. "Questo approccio elimina la necessità di ritarare l’ILC per ogni traiettoria, consentendo una messa in servizio più rapida e una maggiore applicabilità senza compromettere la precisione.
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