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