Effective Maintenance by Reducing Failure-Cause Misdiagnosis in Semiconductor Industry (SI)

Increasing demand diversity and volume in semiconductor industry (SI) have resulted in shorter product life cycles. This competitive environment, with high-mix low-volume production, requires sustainable production capacities that can be achieved by reducing unscheduled equipment breakdowns. The fault detection and classification (FDC) is a well-known approach, used in the SI, to improve and stabilize the production capacities. This approach models equipment as a single unit and uses sensors data to identify equipment failures against product and process drifts. Besides its successful deployment for years, recent increase in unscheduled equipment breakdown needs an improved methodology to ensure sustainable capacities. The analysis on equipment utilization, using data collected from a world reputed semiconductor manufacturer, shows that failure durations as well as number of repair actions in each failure have significantly increased. This is an evidence of misdiagnosis in the identification of failures and prediction of its likely causes. In this paper, we propose two lines of defense against unstable and reducing production capacities. First, equipment should be stopped only if it is suspected as a source for product and process drifts whereas second defense line focuses on more accurate identification of failures and detection of associated causes. The objective is to facilitate maintenance engineers for more accurate decisions about failures and repair actions, upon an equipment stoppage. In the proposed methodology, these two lines of defense are modeled as Bayesian network (BN) with unsupervised learning of structure using data collected from the variables (classified as symptoms) across production, process, equipment and maintenance databases. The proofs of concept demonstrate that contextual or statistical information other than FDC sensor signals, used as symptoms, provide reliable information (posterior probabilities) to find the source of product/process quality drifts, a.k.a. failure modes (FM), as well as potential failure and causes. The reliability and learning curves concludes that modeling equipment at module level than equipment offers 45% more accurate diagnosis. The said approach contributes in reducing not only the failure durations but also the number of repair actions that has resulted in recent increase in unstable production capacities and unscheduled equipment breakdowns

Design and Optimization of a High Temperature Reactor for the Production of II-VI Compounds via Computer Models and Statistical Experimentation

The purpose of this research was to design a high-temperature, vapor phase reactor for the production of Group II-VI compounds for specialty applications. There is a reactor in use by the sponsor, but it suffers from poor process control that inevitably results in low product yield and waste generation. The reactor is unique in that it is diffusion mass transfer limited, as opposed to kinetically controlled. This situation necessitated extensive computational fluid dynamic (CFD) modeling to produce a proposal for an improved design. The model entailed the adaptation of expressions to account for the undetermined kinetics, as well as empirical coefficients to adequately describe critical secondary flow phenomena within the reactor. A reactor design was proposed that fully addresses the technical and business hurdles posed by the process. The new reactor's operating and physical parameters were optimized via statistically designed experiments that were performed within the computer model. The product yield was maximized while achieving the desired batch output quantity and proper product distribution within the reactor. Additionally, functions were generated to allow for prediction of reactor performance across a range of input conditions

NASA SBIR abstracts of 1990 phase 1 projects

The research objectives of the 280 projects placed under contract in the National Aeronautics and Space Administration (NASA) 1990 Small Business Innovation Research (SBIR) Phase 1 program are described. The basic document consists of edited, non-proprietary abstracts of the winning proposals submitted by small businesses in response to NASA's 1990 SBIR Phase 1 Program Solicitation. The abstracts are presented under the 15 technical topics within which Phase 1 proposals were solicited. Each project was assigned a sequential identifying number from 001 to 280, in order of its appearance in the body of the report. The document also includes Appendixes to provide additional information about the SBIR program and permit cross-reference in the 1990 Phase 1 projects by company name, location by state, principal investigator, NASA field center responsible for management of each project, and NASA contract number

Mise en oeuvre de réseaux de neurones pour la modélisation de cinétiques réactionnelles en vue de la transposition batch/continu

La simulation et l'optimisation de la conduite des réacteurs chimiques se heurtent très souvent à la difficulté de disposer d'un modèle stoechio-cinétique de la transformation chimique mise en oeuvre. Dans ce travail une approche de représentation de type réseaux de neurones est proposée pour développer rapidement un modèle stoechio-cinétique à partir d'un ensemble de données obtenues par un suivi en-ligne des concentrations lors d'expériences réalisées en mode discontinu. Dans une première partie, nous avons développé la démarche dans le cas de la réaction équilibrée d'estérification du méthanol par l'acide acétique à partir de données obtenues en mode batch isotherme. Le modèle neuronal obtenu est formé de l'association de quatre modèles, chacun spécialisé dans la prédiction de l'évolution d'une espèce chimique. Par la suite, nous avons intégré le modèle neuronal développé dans une structure de simulation hybride et nous avons pu conclure qu'il pouvait permettre de transposer la réaction d'estérification d'un réacteur batch à un réacteur semi-batch ainsi qu'à un réacteur/échangeur avec écoulement piston. Dans la dernière partie de cette étude, nous avons repris la démarche de modélisation par réseaux de neurones pour l'appliquer à la réaction d'estérification de l'anhydride propionique par le 2-butanol, qui n'est pas équilibrée mais qui présente un comportement auto-catalytique. Le modèle obtenu a également été intégré dans une structure de simulation hybride qui permet de prédire l'évolution des différents constituants le long de la ligne réactionnelle lors de la mise en oeuvre de la réaction dans un réacteur/échangeur piston de type échangeur à plaques. Nous avons obtenu des résultats très satisfaisants qui témoignent de la faisabilité et la validité de notre démarche

Mise en oeuvre de réseaux de neurones pour la modélisation de cinétiques réactionnelles en vue de la transposition batch/continu

La simulation et l'optimisation de la conduite des réacteurs chimiques se heurtent très souvent à la difficulté de disposer d'un modèle stoechio-cinétique de la transformation chimique mise en oeuvre. Dans ce travail une approche de représentation de type réseaux de neurones est proposée pour développer rapidement un modèle stoechio-cinétique à partir d'un ensemble de données obtenues par un suivi en-ligne des concentrations lors d'expériences réalisées en mode discontinu. Dans une première partie, nous avons développé la démarche dans le cas de la réaction équilibrée d'estérification du méthanol par l'acide acétique à partir de données obtenues en mode batch isotherme. Le modèle neuronal obtenu est formé de l'association de quatre modèles, chacun spécialisé dans la prédiction de l'évolution d'une espèce chimique. Par la suite, nous avons intégré le modèle neuronal développé dans une structure de simulation hybride et nous avons pu conclure qu'il pouvait permettre de transposer la réaction d'estérification d'un réacteur batch à un réacteur semi-batch ainsi qu'à un réacteur/échangeur avec écoulement piston. Dans la dernière partie de cette étude, nous avons repris la démarche de modélisation par réseaux de neurones pour l'appliquer à la réaction d'estérification de l'anhydride propionique par le 2-butanol, qui n'est pas équilibrée mais qui présente un comportement auto-catalytique. Le modèle obtenu a également été intégré dans une structure de simulation hybride qui permet de prédire l'évolution des différents constituants le long de la ligne réactionnelle lors de la mise en oeuvre de la réaction dans un réacteur/échangeur piston de type échangeur à plaques. Nous avons obtenu des résultats très satisfaisants qui témoignent de la faisabilité et la validité de notre démarche. ABSTRACT : Simulation and optimization of chemical reactors behaviour are very often limited by the difficulty to obtain an accurate stoechio-kinetics model of the considered chemical transformation. In this work, a methodology based on artificial neural networks has been setup to rapidly develop a model from data obtained by on-line concentrations measurement during different batch experiments. In a first part, the methodology is develop and applied to the esterification reaction of methanol by acetic acid, which presents equilibrium. In this application case, the neuronal model consists of the association of four models, each one dedicated to the prediction of the concentration variation related to one component. Thereafter, the developed neuronal model is integrated into a hybrid simulation framework. This work allows the esterification reaction to be transposed from a batch to a semi-batch reactor and also to a plug flow heat exchanger reactor. Lastly, the neuronal modelling methodology is applied to the esterification reaction of propionic anhydride by 2-butanol, which is not equilibrated but presents an autocatalytic behaviour. The related model has also been integrated in a hybrid simulation framework that makes it possible to predict the evolution of the various components all along a plug flow heat exchanger reactor based on plates technology. In that application case, very significant results are obtained, emphasizing the feasibility and the validity of our methodology

Micro/Nano Structures and Systems

Micro/Nano Structures and Systems: Analysis, Design, Manufacturing, and Reliability is a comprehensive guide that explores the various aspects of micro- and nanostructures and systems. From analysis and design to manufacturing and reliability, this reprint provides a thorough understanding of the latest methods and techniques used in the field. With an emphasis on modern computational and analytical methods and their integration with experimental techniques, this reprint is an invaluable resource for researchers and engineers working in the field of micro- and nanosystems, including micromachines, additive manufacturing at the microscale, micro/nano-electromechanical systems, and more. Written by leading experts in the field, this reprint offers a complete understanding of the physical and mechanical behavior of micro- and nanostructures, making it an essential reference for professionals in this field

Nonlinear model reduction methods for rapid thermal and chemical vapor deposition processes

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Chemical Engineering, 1998.Includes bibliographical references.by Suman K. Banerjee.Ph.D