CN118068781A - 一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及增层胶膜生产技术领域，尤其涉及一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，包括步骤：基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；获取预设时间段内的增层胶膜生产***的实时运行数据，并对实时运行数据进行第一分类处理；然后选择对应的***控制模型，通过该模型获得对应的控制策略并执行。利用历史运行数据基于机器学习算法建立***控制模型，通过***控制模型与第一分类处理后的实时运行数据进行自动匹配，并反馈增层胶膜生产***的失控行为，同时通过***控制模型对增层胶膜生产***进行自动调控及修复失控行为，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性。
Description
技术领域
本发明涉及增层胶膜生产技术领域，尤其涉及一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法。
背景技术
目前对倒装芯片球栅格列阵(FCBGA)封装载板用增层胶膜的生产设备装置出错行为进行统计的数据***无法根据出错数据快速判断是否存在设备装置倾向性的问题，且每个设备装置的出错行为是相对独立的且由不同人员处置，这无法及时准确地发现设备装置的共性问题，并且也无法对一些可通过电脑控制的流程出错行为进行自动修复，从而导致FCBGA封装载板用增层胶膜产线存在不稳定性因素，无法保证增层胶膜质量的一致性，从而影响整体生产质量。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，旨在解决现有增层胶膜产线无法及时反馈失控行为，并对失控行为进行自动修复的问题。
本发明的技术方案如下：
一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，包括步骤：
采集增层胶膜生产***的历史运行数据；
根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征；
基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；
获取预设时间段内的增层胶膜生产***的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行第一分类处理；
根据第一分类处理后的实时运行数据选择对应的***控制模型，通过所述***控制模型获得对应的控制策略并执行。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，所述增层胶膜生产***包括涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组，不同生产流程采用不同类型的涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组，且涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组分别具有不同的装置，每一所述装置具有不同的装置腔室。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，所述历史运行数据包括涂覆装置组失控数据、涂覆数据、在线测厚装置组失控数据、测厚数据、在线杂质检测装置组失控数据、杂质检测数据。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，对所述实时运行数据进行第一分类处理，包括：
获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，所述第一失控行为的数量基于所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的所述实时运行数据获得；
基于所述第一失控行为的数量，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，对所述实时运行数据进行第一分类处理后，还包括步骤：
对所述出错装置组的实时运行数据进行第二分类处理，获取所述出错装置组的每一所述装置腔室的第二失控行为的数量，所述第二失控行为的数量基于所述出错装置组的实时运行数据获得；
基于所述第二失控行为的数量，从所述出错装置组中获得出错装置腔室。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，包括：
直接获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组对应的所有装置的失控行为的总和，作为所述第一失控行为的数量。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组，包括步骤：
提供第一阈值；
将所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组各自对应的第一失控行为的数量与所述第一阈值进行比较；
将所述第一失控行为的数量大于或等于所述第一阈值的装置组作为所述出错装置组。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，所述增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，还包括：
存储所述出错装置组的实时运行数据以及所述出错装置腔室的实时运行数据；
若获取所述出错装置组的实时运行数据，则发出第一警报信息；
若获取所述出错装置腔室的实时运行数据，则发出第二警报信息。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，所述控制策略包括调整增层胶膜生产***的生产参数或停用所述出错装置组。
所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其中，根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，包括步骤：
对所述历史运行数据进行归一化处理后，利用基模型进行多轮训练；
每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练；
对单独的特征进行组合得到确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征。
有益效果：本发明提供一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，包括步骤：采集增层胶膜生产***的历史运行数据；根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征；基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；获取预设时间段内的增层胶膜生产***的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行第一分类处理；根据第一分类处理后的实时运行数据选择对应的***控制模型，通过所述***控制模型获得对应的控制策略并执行。本发明充分考虑增层胶膜生产***的实际运行状况，在不改变原有工艺和装置生产现状的情况下，利用历史运行数据基于机器学习算法建立***控制模型，通过***控制模型与第一分类处理后的实时运行数据进行自动匹配，并反馈增层胶膜生产***的失控行为，同时通过所述***控制模型对增层胶膜生产***进行自动调控及修复失控行为，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性。
附图说明
图1为本发明一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法流程示意图。
具体实施方式
本发明提供一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
如图1所示，本发明提供一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，包括步骤：
步骤S10：采集增层胶膜生产***的历史运行数据；
步骤S20：根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征；
步骤S30：基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；
步骤S40：获取预设时间段内的增层胶膜生产***的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行第一分类处理；
步骤S50：根据第一分类处理后的实时运行数据选择对应的***控制模型，通过所述***控制模型获得对应的控制策略并执行。
本实施方式中，充分考虑增层胶膜生产***的实际运行状况，在不改变原有工艺和装置生产现状的情况下，利用历史运行数据基于机器学习算法建立***控制模型，通过***控制模型与第一分类处理后的实时运行数据进行自动匹配，实时监控增层胶膜生产***的失控行为并向用户反馈增层胶膜生产***的失控行为，同时通过所述***控制模型对增层胶膜生产***进行自动调控及修复失控行为，利用快速采用措施防止事态扩大化，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性。
具体地，本发明通过建立***控制模型，达到及时反馈增层胶膜生产***失控行为，并对失控行为进行处理的目的，从而建立增层胶膜生产***全流程精细管控规范，实现倒装芯片球栅格阵列FCBGA封装载板用增层胶膜的生产高稳定性和一致性。
在一些实施方式中，所述增层胶膜生产***包括涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组，不同生产流程采用不同类型的涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组，且涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组分别具有不同的装置，每一所述装置具有不同的装置腔室。该布局的生产***，便于获取各个装置组和装置腔室的运行数据，有利于***控制模型的建立以及对***失控行为的反馈和修复。
在一些实施方式中，所述历史运行数据包括涂覆装置组失控数据、涂覆数据、在线测厚装置组失控数据、测厚数据、在线杂质检测装置组失控数据、杂质检测数据。通过所述涂覆装置组失控数据和所述涂覆数据可反映出涂覆装置在生产流程中存在出错行为；通过所述在线测厚装置组失控数据和所述测厚数据可反映出在线测厚装置组在生产流程中存在出错行为；通过所述在线杂质检测装置组失控数据和所述杂质检测数据可反映出在线杂质检测装置组在生产流程中存在出错行为。
在一些实施方式中，所述步骤S40中，对所述实时运行数据进行第一分类处理，包括：
步骤S41：获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，所述第一失控行为的数量基于所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的所述实时运行数据获得；
步骤S42：基于所述第一失控行为的数量，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组。
通过获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，利用第一失控行为的数量对所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组进行第一分类处理，得到当中的出错装置组，最后可根据出错装置组选择对应的***控制模型，更精准地获得控制策略和执行，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性。
在一些实施方式中，获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，包括：直接获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组对应的所有装置的失控行为的总和，作为所述第一失控行为的数量。通过获得第一失控行为的数量，基于第一失控行为的数量获取出错装置组，并选择与出错装置组对应的***控制模型，然后利用该***控制模型对该出错装置组选择对应的控制策略并执行，达到***控制模型对出错装置组的自动修复目的，实现增层胶膜生产的稳定性与一致性。
在一种优选地实施方式中，获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量的方法，包括：分别获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的子失控行为的数量，所述子失控行为的数量基于每一所述装置腔室的运行数据获得；基于所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组对应的所有所述子失控行为的数量的总和，得到所述第一失控行为的数量。
在一些实施方式中，所述第一分类处理是将同一类型装置组的运行数据中的失控行为的数据进行汇总。在另一种实施方式中，所述第一分类处理是将同一类型装置组所对应的运行数据中的失控行为的数据和正常运行的数据分别进行汇总，通过比较失控行为的数据和正常运行的数据的大小，便于得知装置组的运行状况。第一失控行为是指每一类型的装置组在预设时间内所生产制造的增层胶膜的性能没有达到标准数值，具体地，一种类型装置组中的一个装置中的一个装置腔室所生产制造的增层胶膜性能没有达到标准数值，即认为该类型装置组对应一个第一失控行为。
在一些实施方式中，对所述实时运行数据进行第一分类处理后，还包括步骤：
步骤SS41：对所述出错装置组的实时运行数据进行第二分类处理，获取所述出错装置组的每一所述装置腔室的第二失控行为的数量，所述第二失控行为的数量基于所述出错装置组的实时运行数据获得；
步骤SS42：基于所述第二失控行为的数量，从所述出错装置组中获得出错装置腔室。
由于每个装置组包含了多个装置，且每个装置具有不同的装置腔室，通过对所述出错装置组的实时运行数据进行第二分类处理，获取所述出错装置组的每一所述装置腔室的第二失控行为的数量，最后基于所述第二失控行为的数量，从所述出错装置组中获得出错装置腔室，可以更加准确地反应出增层胶膜***中的出错装置腔室，使得***控制模型更加及时地对失控行为精准反馈和进行处理，从而建立全流程精细管控规范，实现倒装芯片球栅格阵列FCBGA封装载板用增层胶膜的生产高稳定性和一致性。
在一些实施方式中，所述步骤S42中，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组，包括步骤：
步骤S421：提供第一阈值；
步骤S422：将所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组各自对应的第一失控行为的数量与所述第一阈值进行比较；
步骤S423：将所述第一失控行为的数量大于或等于所述第一阈值的装置组作为所述出错装置组。
本实施方式中，通过设置第一阈值，利用第一阈值与第一失控行为的数量的比较，可以准确地向用户反馈出错装置组，达到快速高效报错的目的。
在一些实施方式中，所述步骤SS42中，从所述出错装置组中获得出错装置腔室，包括步骤：
步骤SS421：提供第二阈值，所述第二阈值小于所述第一阈值；
步骤SS422：将所述第二失控行为的数量与所述第二阈值进行比较；
步骤SS423：将所述第二失控行为的数量大于或等于所述第二阈值的所述装置腔室作为所述出错装置腔室。
在一些实施方式中，所述增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，还包括：
存储所述出错装置组的实时运行数据以及所述出错装置腔室的实时运行数据；
若获取所述出错装置组的实时运行数据，则发出第一警报信息；
若获取所述出错装置腔室的实时运行数据，则发出第二警报信息。
在一些实施方式中，所述控制策略包括调整增层胶膜生产***的生产参数或停用所述出错装置组。
在一些实施方式中，所述步骤S20中，根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，包括步骤：
步骤S21：对所述历史运行数据进行归一化处理后，利用基模型进行多轮训练；
步骤S22：每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练；
步骤S23：对单独的特征进行组合得到确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征。
本实施方式中，对单独的特征进行组合得到组合特征，即合成特征；组合特征有助于表达非线性关系，构造更多更好的特征，提升模型精度。
在一些实施方式中，所述增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法还包括步骤：所述***控制模型将结合所述实时运行数据对模型参数进行优化，从而得到更优的***控制模型。
在一些实施方式中，所述预设时间为24-48小时；优选地，所述预设时间为48小时。
在一些实施方式中，所述增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法用于FCBGA封装载板用增层胶膜的生产中。
具体地，本实施方式通过第一分类处理将在预设时间段内获得的实时运行数据进行处理，即将所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的性能数据进行汇总，从而得到每一类型装置组的第一失控行为的数量，根据所述第一失控行为的数量从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中找到出错装置组。然后通过第二分类处理的方法将获得的出错装置组的实时运行数据进行处理，即将所述出错装置组的性能数据进行汇总，从而得到出错装置组中每一装置腔室的第二失控行为的数量，然后基于第一失控行为的数量和/或第二失控行为的数量选择对应的***控制模型，然后利用所述***控制模型选择对应的控制策略并执行，实现增层胶膜生产***的及时反馈以及快速自动修复，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性。通过此方法，可以较为集中的找出所有出错装置组和所有出错装置腔室，一方面，容易判断出是否存在设备装置倾向性的问题，以防止出错装置组和出错装置腔室对FCBGA封装载板用增层胶膜的生产良率造成不良影响；另一方面，针对出错装置和出错装置腔室，通过所述***控制模型可以集中进行分析和维修，便于及时发现问题，采取相应解决措施，保证FCBGA封装载板用增层胶膜的生产高稳定性和一致性。
下面进一步举实施例以详细说明本发明。同样应理解，以下实施例只用于对本发明进行进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，本领域的技术人员根据本发明的上述内容作出的一些非本质的改进和调整均属于本发明的保护范围。
实施例1
本实施例提供一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，包括步骤：
步骤1：采集增层胶膜生产***(涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组)的历史运行数据；
运行数据包括：与失控行为对应的性能数据以及与正常运行对应的性能数据。
运行数据的获取方法包括：增层胶膜在某个装置组或者装置腔室中完成相应工艺之后，控制***获取增层胶膜的参数，该参数可以为胶膜厚度参数或者胶膜表观参数等；将增层胶膜的参数与标准值进行比较，如果增层胶膜的参数到标准值，则认为装置组或装置腔室对应的运行数据为正常运行，反之，则认为装置组或者装置腔室所对应的运行数据为失控行为；
步骤2：根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征；
步骤3：基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；
步骤4：获取预设时间段内的涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，所述第一失控行为的数量基于所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的所述实时运行数据获得，基于所述第一失控行为的数量对第一失控行为的数量进行第一分类处理；
需要说明的是，预设时间是指在数据获取之前所设定的一个时间段内，且在该时间段内，获取增层胶膜的运行数据；预设时间长短是根据以往装置组、装置和装置腔室发生异常行为的频率所设定；本实施例的预设时间为48小时。
所获取的所有运行数据当中，涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组所对应的运行数据是相互独立地，第一分类处理是将同一类型装置组的运行数据进行汇总，这有利于对同一类型装置组的所有失控行为的数据进行整体分析，从而由***控制模型判断出该类型装置组是否具有倾向性的错误。
步骤5：基于所述第一失控行为的数量，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组；
从涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组的方法为：提供第一阈值；比较每一装置组的第一失控行为的数量是否大于或等于所述第一阈值；若是，则将第一失控行为的数量大于或等于第一阈值的装置组作为出错装置组。
需要进一步说明的是，所设立的第一阈值是根据以往装置组的失控行为的发生频率设定，例如，在以往统计数据中，24小时之内，涂覆装置组的出现失控行为的数量最多为4个，则将涂覆装置组的第一阈值设置为5个。
需要说明的是，获取出错装置组后，可由出错装置组选择对应的***控制模型，利用***控制模型根据机器学习算法对出错装置组的运行参数进行修正，若超出***控制模型修正范围，还可以停用出错装置组，以避免继续使用出错装置组进行生产带来的增层胶膜报废问题。
若获取出错机台组，则发出第一报警信息给相关人员，以及时提醒相关人员知晓增层胶膜生产中的装置组的运行状况，以便相关人员检查维修出错装置组，减少生产损失。获取出错装置组的同时，还包括存储出错装置组的相关信息，比如，出错时间、出错数量、装置组型号和错误类型等。这有利于将存储信息作为历史记录方便后续查看。
步骤6：对所述出错装置组的运行数据进行第二分类处理，获取每一装置腔室的第二失控行为的数量，所述第二失控行为的数量基于所述出错装置组的运行数据获得；
从所获取的出错装置的运行数据当中，各个装置腔室的性能数据是相互独立的，第二分类处理的方法是将每一装置腔室所对应的运行数据进行汇总。这有利于对每一装置腔室的所有失控行为的数据进行整体分析，从而判断出该装置腔室是否具有倾向性的错误。
步骤7：基于获取的涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的所述第二失控行为的数量，获取出错的装置腔室，并利用所述***控制模型对出错腔室的参数进行修正，如超出***控制模型的修正范围可将出错腔室停用。
从不同装置腔室中定位出错的装置腔室的方法，包括：提供第二阈值，第二阈值小于第一阈值；比较每一装置腔室的第二失控行为的数量是否大于或等于第二阈值；若是，则将第二失控行为的数量大于或等于第二阈值的装置腔室作为出错的装置腔室。
需要说明的是，一个装置组包括多个装置腔室，第一阈值是装置组的判断值，第二阈值是装置腔室的判断值，所以第二阈值小于第一阈值。
若获取出错的所述装置腔室，则发出第二报警信息给相关人员，以及时提醒相关人员知晓增层胶膜生产中的装置腔室的运行状况，以便相关人员检查维修出错装置腔室，减少生产损失。存储出错装置的信息以及出错的装置腔室的信息，比如，出错时间、出错数量、装置腔室型号和错误类型等。这有利于将存储信息作为历史记录方便后续查看。
本实施例将具体的装置组或者装置腔室所对应的失控行为的数量进行汇总，避免了失控行为的相对独立性，有利于快速判断是否存在设备倾向性。相关人员可以通过报警信息及时知晓设备装置运行情况，从而避免信息传递障碍所导致的滞后现象，减少了增层胶膜生产出错的概率。根据汇总的设备装置失控行为的结果，由通过机器学习算法建立的对应的***控制模型进行修正或由单个的相关人员对设备装置进行检测维修，实现了自动修复优先，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性，有利于发现共性问题，找到根本解决措施。
综上所述，本发明提供的一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，包括步骤：采集增层胶膜生产***的历史运行数据；根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征；基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；获取预设时间段内的增层胶膜生产***的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行第一分类处理；根据第一分类处理后的实时运行数据选择对应的***控制模型，通过所述***控制模型获得对应的控制策略并执行。本发明充分考虑增层胶膜生产***的实际运行状况，在不改变原有工艺和装置生产现状的情况下，利用历史运行数据基于机器学习算法建立***控制模型，通过***控制模型与第一分类处理后的实时运行数据进行自动匹配，并反馈增层胶膜生产***的失控行为，同时通过所述***控制模型对增层胶膜生产***进行自动调控及修复失控行为，保证增层胶膜生产的稳定性和一致性。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，包括步骤：
采集增层胶膜生产***的历史运行数据；
根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征；
基于影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，通过机器学习算法在不同的生产流程下建立对应的***控制模型；
获取预设时间段内的增层胶膜生产***的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行第一分类处理；
根据第一分类处理后的实时运行数据选择对应的***控制模型，通过所述***控制模型获得对应的控制策略并执行。
2.根据权利要求1所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，所述增层胶膜生产***包括涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组，不同生产流程采用不同类型的涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组，且涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组分别具有不同的装置，每一所述装置具有不同的装置腔室。
3.根据权利要求2所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，所述历史运行数据包括涂覆装置组失控数据、涂覆数据、在线测厚装置组失控数据、测厚数据、在线杂质检测装置组失控数据、杂质检测数据。
4.根据权利要求2所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，对所述实时运行数据进行第一分类处理，包括：
获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，所述第一失控行为的数量基于所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的所述实时运行数据获得；
基于所述第一失控行为的数量，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组。
5.根据权利要求4所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，对所述实时运行数据进行第一分类处理后，还包括步骤：
对所述出错装置组的实时运行数据进行第二分类处理，获取所述出错装置组的每一所述装置腔室的第二失控行为的数量，所述第二失控行为的数量基于所述出错装置组的实时运行数据获得；
基于所述第二失控行为的数量，从所述出错装置组中获得出错装置腔室。
6.根据权利要求4所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组的第一失控行为的数量，包括：
直接获取所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组对应的所有装置的失控行为的总和，作为所述第一失控行为的数量。
7.根据权利要求4所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，从所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组中获取出错装置组，包括步骤：
提供第一阈值；
将所述涂覆装置组、在线测厚装置组、在线杂质检测装置组各自对应的第一失控行为的数量与所述第一阈值进行比较；
将所述第一失控行为的数量大于或等于所述第一阈值的装置组作为所述出错装置组。
8.根据权利要求5所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，所述增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，还包括：
存储所述出错装置组的实时运行数据以及所述出错装置腔室的实时运行数据；
若获取所述出错装置组的实时运行数据，则发出第一警报信息；
若获取所述出错装置腔室的实时运行数据，则发出第二警报信息。
9.根据权利要求4所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，所述控制策略包括调整增层胶膜生产***的生产参数或停用所述出错装置组。
10.根据权利要求1所述的增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法，其特征在于，根据所述历史运行数据确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征，包括步骤：
对所述历史运行数据进行归一化处理后，利用基模型进行多轮训练；
每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练；
对单独的特征进行组合得到确定影响增层胶膜生产稳定性与一致性的特征。
Priority Applications (1)
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| CN202311479475.9A CN118068781A (zh) | 2023-11-07 | 2023-11-07 | 一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202311479475.9A CN118068781A (zh) | 2023-11-07 | 2023-11-07 | 一种增层胶膜生产稳定性与一致性的控制方法 |
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2023
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