这一切都始于20世纪80年代。当时,重点放在需要特别关注的个别过程上。例如Ti或Si反应溅射速率的提高,特别是在早期只有平面靶可用的时候。通常,这是通过等离子体发射监测完成的(见图)。为了检测氧分压和相对压力控制,使用lambda探针来稳定过程漂移并保持稳定的工作点。这些年来,这种控制和传感系统已经改进并相对成熟。如今,可以从各种供应商处获得非常稳定和强健的控制系统。
自2000年代以来,模拟工具就开始介入其中。这里的目的不仅仅是膜层堆叠的开发和逆向工程,而是更好地了解膜层的光学特性及其对磁场强度、工艺气体微调和沉积速率的依赖性,从而开发出预测最合适工艺调整的工具。
自2010年代以来,基于软件的溅射工艺控制解决方案已经问世。例如Wolfgang Theiss的BREIN软件以及VON ARDENNE的在线微调和垫片工具。与传统的逐步/试错方法相比,这些产品能够更快地进行工艺的调整。
如今,人们的注意力正转向提高整个镀膜效率的解决方案,而不是单个步骤。镀膜已发展成为工业生产中的一种商品。因此,生产者必须强调成本和资源的效率。能源、劳动力、原材料和设备正常运行时间是在这场竞争中取得成功的关键。因此,我们采用了复杂的控制算法。它们不是简单地控制单个过程,而是控制整个膜层堆叠和在设备不同状态之间的复杂、完整的转换。
我们现在可以使用先进的软件解决方案在自动化方面迈出下一步:
- 反应溅射工作点的自动确定,不仅适用于单个磁控管设置,也适用于多磁控管设置
- 全膜层堆叠光学性能的闭环控制
- 不同设备状态(维护、空闲、产品1、产品2等)之间的自动转换
未来,生产设备内部和周围的丰富数据将被利用,以完成更艰巨的任务。因此,我们将能够预测尽可能好的维护范围和日期。我们将关联大量数据,以更好地了解故障模式并减少损失。
最终,我们可能会使用人工智能建立我们生产环境的数字孪生,以更准确地预测流程优化。这将通过避免需要困难的硬件调整的学习体验来降低成本。
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