周波数強化チャネル注意メカニズムとウェーベレットコンボリションに基づく改善されたWTCN-インフォマーモデル:イオンエッチャー冷却システムの残りの使用寿命の予測
Tingyu Ma1, Jiaqi Liu1, Panfeng Xu1
1School of Physics, Liaoning University, Chongshan Campus, Shenyang 110031, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
まとめ
半導体製造において,エッチャー冷却システムの残存有効期間 (RUL) を予測することは極めて重要です. 提案されたFECAM-WTCN-Informerモデルは,予測的なメンテナンスのためのRUL予測の精度を大幅に改善します.
科学分野:
- 半導体製造
- 予測保守
- 機械学習
背景:
- エッチングは半導体ウエーファー製造に不可欠であり,製品の品質とチップの性能に直接影響します.
- 冷却システムの健康はエッチャーの信頼性にとって重要な問題です.
- エッチャー冷却システムの残存有効寿命 (RUL) の正確な予測は,積極的なメンテナンスに不可欠です.
研究 の 目的:
- エッチャー冷却システムのRULを予測するための高度なモデルを開発する.
- 半導体製造における予測的なメンテナンス戦略の正確性と信頼性を高める.
主な方法:
- FECAM-WTCN-Informerモデルを提案し,ウェーブレット収縮をタイムリー収縮ネットワーク (TCN) に統合した.
- 多次元のタイムシリーズの特徴抽出のために,TCNにディスクレート・コサイヌ変換 (DCT) を組み込み,注意メカニズムをチャネルします.
- 処理された特徴に基づいて正確なRUL予測のためにInformerネットワークを使用しました.
主要な成果:
- FECAM-WTCN-Informerモデルは,既存の最先端の方法と比較して,かなり優れた予測性能を示しました.
- 平均二乗誤差 (MSE),根の平均二乗誤差 (RMSE),平均絶対誤差 (MAE) で顕著な改善を達成しました.
結論:
- 開発されたモデルは,エッチングマシンの冷却システムの予測的なメンテナンスに非常に有効です.
- 提案されたアプローチは,半導体製造における機器の信頼性と運用効率の向上のための堅固な解決策を提供します.
