参与光伏半导体工艺预防预测系统后端 JAVA 开发，上位机软件C#开发，前端 vue 代码调试。
基于客户提出的针对硼扩工艺缺陷分析、异常预警、数据查询等需求,结合 AI 算法能力，构建了一套硼
扩工艺优化平台。客户提出他们在做电池片加工时，需要进行多种配方参数组合，不同的配方组合会产
生不同的方块电阻(以下简称方阻）结果值，当配方参数组合不合适，会造成各种方阻指标异常，比如方
阻值偏高、偏低、片内方阻偏差过大、片间方阻偏差过大等问题，如果处理不及时，会带来额外的废
料、返工、能耗、人工等成本，因此，希望能够利用业务场景分析、数据挖掘等手段，实现配方参数动
态调整实现对配方参数的精准控制和动态调节，提高生产效率和良率。主要涉及半导体硼扩散工艺以及
LPCVD 工艺，两种工艺都是在特定的温度气体流量压强下，通过管式设备，石墨舟装载硅片,在炉管里
使用特定的物质配方进行的化学反应，硼扩是硼元素 在固定的温度 气体 压强下进行的化学反应 ，在硅
片表面形成一个 PN结，改变硅晶片的电性能。数据是从 机台端采集，经过上位机软件采集数据进入
kafka，java 端消费 kafak 里的各种配方参数数据，进行数据分析数据处理，掉算法接口形成新的配
方，涉及的功能有泵速预警管理，支持向企业微信钉钉 飞书平台发送报警信息以及主子设备的实时运行
情况，当前步序运行状态时间等以及抽真空时间 漏率实际值,方便工艺工程师通过对比分析发现配方异
常，从而及时调整配方参数，保障生产稳定运行。由算法工程师提供数据处理逻辑，输入硼扩设备数据
进行参数的自动计算，最终输出计算结果,由设备调用计算结果，实现配方参数自动调节的效果。同时对
配方参数调节的操作进行记录，让管理者掌握参数变更情况，对记录留痕。目前方案为初阶版，算法计
算结果由硼扩上位机调用使用，仅作优化建议，工艺工程师可根据建议自行设置参数，并对自动优化建
议的采纳情况进行确认，方便数据管理、异常预测预警、工艺数据溯源、设备运行监控、配方参数自动
优化。对设备及炉管运行情况进行总览，实时监控各炉管的运行状态、漏率和抽真空时间是否存在异
常。参与上位机软件开发,采集硼扩以及 LPCVD 设备上的参数数据传入 kafka 消息队列供后端调用展示数据
处理，上位机采集规则使用 OpcUa 协议。参与后端接口开发，涉及 java 操作 redis kafka ，对接前端
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