半導体製造装置の制御性能を高めるアドバンスト制御・状態推定技術 ～モデルベースデザインによるMPC・ILC・仮想センサー設計～
| 開始時間 | 終了時間 |
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| 2026 年 10 月 28 日, 01:00 EDT | 2026 年 10 月 28 日, 02:00 EDT |
概要
半導体製造装置では、高速化・高精度化に加え、振動抑制や温度制御など、より高度な制御性能が求められています。また、直接計測が難しい状態量・物理量を推定し、制御に活用することも重要になっています。
本セミナーでは、こうした制御・状態推定の課題を題材として、モデル予測制御（MPC：Model Predictive Control）や反復学習制御（ILC：Iterative Learning Control）などのアドバンスト制御技術、カルマンフィルタや深層学習モデルを活用したソフトセンサー（仮想センサー）について、MathWorksのツールを用いた設計・検証方法をご紹介します。
さらに、シミュレーションを活用したモデルベースデザイン（モデルベース開発、MBD）による、モデル構築、制御・推定アルゴリズムの設計、シミュレーション検証までの開発プロセスを解説します。ケーススタディでは、ウェーハ搬送ロボットの振動制御に対するILCコントローラ設計およびCVD装置のマルチゾーン温度制御に対するMPCコントローラ設計を取り上げます。
アドバンスト制御・状態推定技術に関心をお持ちの方はもちろん、これからシミュレーションやMBDを制御設計に活用したい方、MathWorksのツールを活用した制御アルゴリズムの設計・検証方法を知りたい方にも、具体的な開発プロセスや半導体製造装置への適用イメージをご理解いただける内容です。
ハイライト
- 半導体製造装置におけるアドバンスト制御・状態推定の活用方法
- MPC・ILC・仮想センサーのモデルベース設計・検証
- シミュレーションを活用したMBDによる制御・推定アルゴリズムの開発プロセス
- ウェーハ搬送ロボットの振動制御、CVD装置の温度制御における適用例
対象製品
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