2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[2F1-GS-1] 基礎・理論

2023年6月7日(水) 09:00 〜 10:40 F会場 (大会議室 A3)

座長:後藤 正幸(早稲田大学)[現地]

09:00 〜 09:20

[2F1-GS-1-01] 原始モンテカルロ法を用いたロードロック式クラスタツールのウェーハ搬送スケジュールの最適化

〇中村 隆央1、三浦 真和1、佐野 圭1、筒井 拓郎1、数井 誠人1、松沢 貴仁1 (1. 東京エレクトロン)

キーワード:最適化、モンテカルロ法、半導体

ェーハプロセス工程におけるスループット向上、品質管理は半導体製造における重要な要素である。これらの要素に大きく影響するのが、ウェーハ搬送スケジュール最適化である。ウェーハプロセス工程は年々複雑化しており、柔軟で効率的なウェーハ搬送スケジュールの最適化手法の重要性が増している。そこで、現実の装置と比べて制約条件が少なく、ウェーハ搬送スケジュールの最適化アルゴリズムの検証に使用可能なクラスタツールのシミュレータを開発した。本論文では、このシミュレータを用いて行った原始モンテカルロ法を用いた処理順序の最適化手法の検証結果について報告する。原始モンテカルロ法は搬送途中の評価を必要とせず、最終状態のみ評価できれば適用可能であるため、複雑なウェーハプロセス工程にも適用可能な手法である。また、原始モンテカルロ法を適用する際、一部のウェーハの搬送スケジュールを再利用する手法を提案し、その検証をおこなった。これにより、チャンバー故障や優先度の高いウェーハ処理の割り込みなどの突発的な変化が発生した場合や、 同種のウェーハを大量に処理する場合に、短い最適化時間でスケジュールが作成可能となる。

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