Projet ANR-15-CE10-0003 – IMAGINE : Décisions de production intégrées pour les prochaines générations d'industries
Programme : Usine du futur - système, produit, process (DS0302) 2015
Année de financement : 2015
Coordinateur du projet : Monsieur claude yugma (Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne)
Partenaires : Laboratoire public; NTU National Taiwan University
Montant : 204014.0 euros
Date de début : 2015
Durée : 36 mois
Résumé : Par l'utilisation intensive des données de métrologie, la Maîtrise statistique des Processus (MSP) est effectuée afin d'assurer que l’on a un bon processus de contrôle ainsi que des produits de qualité. La taille des circuits intégrés (puces) devient de plus en plus petite et les procédés de fabrication deviennent très sensibles aux perturbations et aux variations. Dans l'environnement des semi-conducteurs, le contrôle avancé des équipements (AEC) et la détection et Classification des défauts (FDC), ont été développés pour surveiller les paramètres des machines pour un meilleur contrôle des processus, en particulier pour la technologie 90nm. Pour parvenir à un contrôle efficace, il est essentiel de se baser sur des modèles et algorithmes de contrôle et sur la connaissance physique des processus. La fiabilité des machines de production peut encore être améliorée. L’utilisation des équipements doit être optimisée en termes de rendement de production, qualité de produit, ou de manière générale le Overall Equipment Effectiveness (OEE). L’OEE diminue dans les lignes de production ayant une importante gamme de fabrication de produits qui doivent être traitées sur les mêmes équipements. L’ordonnancement peut entre autre contribuer à améliorer l’OEE. L’ordonnancement consiste en l'attribution optimale des ressources à un ensemble de tâches, afin d'accomplir toutes ces tâches sous des contraintes imposées et en optimisant des indicateurs. L’ordonnancement et le contrôle sont interdépendants. Par exemple, le contrôle requiert des informations sur l’ordonnancement (où les tâches sont traitées) pour traiter les meilleurs lots (qui apportent des informations sur les machines). Afin d'améliorer le rendement et la fiabilité des machines de production, il est nécessaire d’aller un peu plus loin dans l’APC et le FDC. La première tâche du projet est de développer un indice de santé des équipements (EHI) pour déterminer le comportement prédictif des machines, et le second est l'utilisation de l’EHI dans des stratégies d'échantillonnage et d'ordonnancement des lots les plus fiables vers les machines de métrologie. Le projet IMAGE est un projet de recherche industrielle qui vise à proposer de nouveaux modèles et algorithmes basés sur les paramètres des machines et les mécanismes de défaillance des équipements afin de mieux décrire le comportement de l'équipement. L'objectif est d'élaborer un indice de santé de l’équipement (EHI) pour prendre de meilleures décisions pour l'échantillonner, ordonnancer les tâches en métrologie et les maintenances préventives. Il permettra aux ingénieurs d'aligner les plans de fabrication conformément à l'état de « santé » de l'équipement. L'EHI contribuera directement à l'OEE par l'amélioration de la disponibilité de l'équipement. Avec la prévision des pannes au niveau des équipements, les excursions peuvent être considérablement réduites et les interruptions non programmées peuvent être réduites. La capacité d'intégrer ces nouvelles fonctionnalités dans les systèmes existants de contrôle de production va réduire la variabilité de la disponibilité des équipements et améliorer la performance des machines de production et réduire le temps de cycle. En particulier, un EHI est basé sur des mesures réelles de lots sur les machines de métrologie. Ainsi, des questions importantes sont : Comment échantillonner les lots et les ordonnancer sur les machines de métrologie afin de s'assurer que l'EHI demeure pertinent. Il est également essentiel d'augmenter le nombre de mesures lorsqu'une machines est à risque, c'est-à-dire qu’on a à échantillonner beaucoup plus de lots à traités sur la machine de production lorsque son EHI indique que la probabilité de défaillances est en augmentation. Par conséquent, pour atteindre les deux objectifs précédents, le projet IMAGE développera de nouvelles stratégies et algorithmes pour l'échantillonnage des lots et leur ordonnancement sur les machines de métrologie.