RU2682447C2 - Основанная на моделировании травильной линии оптимизация последовательности подвергаемых травлению полос - Google Patents
Основанная на моделировании травильной линии оптимизация последовательности подвергаемых травлению полос Download PDFInfo
- Publication number
- RU2682447C2 RU2682447C2 RU2016145911A RU2016145911A RU2682447C2 RU 2682447 C2 RU2682447 C2 RU 2682447C2 RU 2016145911 A RU2016145911 A RU 2016145911A RU 2016145911 A RU2016145911 A RU 2016145911A RU 2682447 C2 RU2682447 C2 RU 2682447C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- computer
- sequences
- etching
- etching line
- sequence
- Prior art date
Links
- 238000005554 pickling Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 35
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 25
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 7
- 238000005530 etching Methods 0.000 claims description 104
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 76
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 8
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 17
- 238000005272 metallurgy Methods 0.000 abstract 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 5
- UQSXHKLRYXJYBZ-UHFFFAOYSA-N Iron oxide Chemical compound [Fe]=O UQSXHKLRYXJYBZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 238000011437 continuous method Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011438 discrete method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 229910052595 hematite Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011019 hematite Substances 0.000 description 1
- LIKBJVNGSGBSGK-UHFFFAOYSA-N iron(3+);oxygen(2-) Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[Fe+3].[Fe+3] LIKBJVNGSGBSGK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- SZVJSHCCFOBDDC-UHFFFAOYSA-N iron(II,III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]O[Fe]=O SZVJSHCCFOBDDC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
- C23G—CLEANING OR DE-GREASING OF METALLIC MATERIAL BY CHEMICAL METHODS OTHER THAN ELECTROLYSIS
- C23G3/00—Apparatus for cleaning or pickling metallic material
- C23G3/02—Apparatus for cleaning or pickling metallic material for cleaning wires, strips, filaments continuously
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/041—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Cleaning And De-Greasing Of Metallic Materials By Chemical Methods (AREA)
- Drying Of Semiconductors (AREA)
Abstract
В травильной линии должно подвергаться травлению некоторое количество подвергаемых травлению полос, которые имеют начальные свойства материала. Для этого компьютер устанавливает некоторое количество последовательностей, которые содержат, соответственно, определенное количество полос, подвергаемых травлению. Компьютер определяет для установленных последовательностей посредством основанной на физико-математических уравнениях модели травильной линии с применением их начальных свойств материала соответствующий оптимизированный режим работы травильной линии и на основе режима работы по меньшей мере одну соответствующую числовую меру. До тех пор, пока не выполнен критерий прерывания, компьютер изменяет установленные последовательности и повторно определяет соответствующие оптимизированные режимы работы травильной линии и соответствующие числовые меры. Как только критерий прерывания выполнен, компьютер либо выбирает одну из установленных последними последовательностей и инициирует управление травильной линией в соответствии с выбранной последовательностью, либо предоставляет оператору несколько из установленных последними последовательностей вместе с их соответствующей числовой мерой для выбора, принимает от оператора команду выбора, чтобы выбрать одну из предложенных последовательностей, и инициирует управление травильной линией в соответствии с последовательностью, выбранной оператором. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 8 ил.
Description
Настоящее изобретение относится к способу работы для травильной линии, в которой должно подвергаться травлению некоторое количество полос, которые, соответственно, имеют начальные свойства материала.
Настоящее изобретение также относится к машиночитаемому программному коду для компьютера, причем программный код имеет управляющие команды, выполнение которых побуждает компьютер выполнять подобный способ работы.
Настоящее изобретение также относится к компьютеру, запрограммированному таким программным кодом.
Задача травильной линии заключается в том, чтобы освобождать подвергаемые травлению полосы от окалины. Толщина слоя окалины и ее состав (фазы: магнетит=Fe3O4, гематит=Fe2O3, вюстит=FeO) зависят от химического состава и предыстории полос.
Для того чтобы максимально увеличить пропускную способность травильной линии и, следовательно, свести к минимуму общую длительность процесса, и/или, например, чтобы свести к минимуму потребление энергии травильной линии, цель состоит в том, чтобы время выдержки для подвергаемых травлению полос в травильной ванне и, возможно, время переналадки между двумя подвергаемыми травлению полосами поддерживать по возможности малым. На оптимальное время выдержки полосы в травильной линии оказывает влияние слой окалины на поверхности соответствующей полосы, состояние травильной линии, травильная среда (в частности концентрация кислоты) и другие рабочие параметры травильной линии (например, температура травильной среды).
Оптимальное время выдержки и соответствующие этому оптимальные настройки травильной линии обычно берут либо из таблицы, либо определяют с помощью модели травильной линии. Модель травильной линии может быть основана на физико-математических уравнениях. Модель травильной линии может, в свою очередь, состоять из нескольких частичных моделей.
Если должны последовательно подвергаться травлению полосы, у которых свойства материала отличаются друг от друга, то обычно рабочие параметры травильной линии должны адаптироваться соответственно. Эти рабочие параметры определяются моделью травильной линии таким образом, что пропускная способность максимизируется, а общая длительность процесса сводится к минимуму. Модель травильной линии учитывает в рамках определения рабочих параметров травильной линии, например, свойства материала полос, производственные спецификации и состояние травильной линии. Модель травильной линии определяет часто также потребление энергии. В частности, в течение времени переходного процесса, результат травления - по отношению к общей длительности процесса и/или потреблению энергии - часто не является оптимальным. Для заданного производственного плана, т.е. заданной последовательности, в которой полосы должны подвергаться травлению, времена переходных процессов могут быть значительной частью общей длительности процесса. Два различных возможных производственных плана, таким образом, две отличающиеся друг от друга последовательности полос, которые содержат одни и те же полосы в разном порядке, могут иметь поэтому отличающиеся друг от друга общие длительности процесса и/или отличающиеся друг от друга общие потребления энергии.
В предшествующем уровне техники известно, что для заданного производственного плана - то есть для заданной последовательности полос - с использованием основанной на физико-математических уравнениях модели травильной линии, определяют соответствующий оптимизированный режим работы травильной линии, и травильную линию эксплуатируют в соответствии с определенным оптимизированным режимом работы.
В предшествующем уровне техники, кроме того, известно, что оптимизируют производственный план, то есть последовательность как таковую. В рамках этой оптимизации производственные планы генерируются вручную или с помощью математических методов. В рамках этой генерации, включая ее оценку, не используются модели, описывающие процесс травления. Потребление энергии вытекает из производственного плана и не оптимизируется. Для того чтобы создать ʺхорошийʺ производственный план, т.е. производственный план с более низкой общей длительностью процесса и низкой общей потребностью в энергии, создателю производственного плана часто в значительной мере требуются ноу-хау эксплуатационника.
Из US 6,410,351 B1 известен способ работы для травления технологического слоя на пластине, причем заданная последовательность травления выполняется с помощью моделей.
Задача настоящего изобретения заключается в создании возможностей, посредством которых простым и надежным способом может определяться оптимизированный производственный план.
Эта задача решается способом работы с признаками пункта 1 формулы изобретения. Предпочтительные варианты осуществления соответствующего изобретению способа работы являются предметом зависимых пунктов 2-10 формулы изобретения.
В соответствии с изобретением способ работы для травильной линии, в которой должно подвергаться травлению некоторое количество подвергаемых травлению полос, содержит следующие этапы:
а) компьютер устанавливает количество последовательностей, содержащих, соответственно, количество полос, подвергаемых травлению, и их начальные свойства материала,
b) компьютер определяет для установленных последовательностей посредством основанной на физико-математических уравнениях модели травильной линии с применением начальных свойств материала соответствующий оптимизированный режим работы травильной линии и на основе режима работы по меньшей мере одну соответствующую числовую меру,
с) до тех пор, пока не выполнен критерий прерывания, компьютер изменяет установленные последовательности в соответствии с предписанием изменения и возвращается к этапу b),
d) как только критерий прерывания выполнен, компьютер либо выбирает одну из установленных последними последовательностей и инициирует управление травильной линией в соответствии с выбранной последовательностью либо предоставляет оператору несколько из установленных последними последовательностей вместе с их соответствующей числовой мерой для выбора, принимает от оператора команду выбора, чтобы выбрать одну из предложенных последовательностей, и инициирует управление травильной линией в соответствии с последовательностью, выбранной оператором.
Возможно, чтобы компьютер в рамках этапа а) устанавливал только одну последовательность. В этом случае компьютер изменяет установленную последовательность в рамках этапа с). В качестве альтернативы, возможно, что компьютер в рамках этапа а) устанавливает несколько последовательностей. В этом случае компьютер сохраняет в рамках этапа с) для последующей итерации, как правило, по меньшей мере наилучшую до сих пор последовательность. Другие последовательности для последующей итерации могут определяться при необходимости. Решающим является то, что количество последовательностей и/или последовательности как таковые после изменения являются иными, чем раньше.
Модель травильной линии известна как таковая. Однако она используется в уровне техники только для того, чтобы при заданной последовательности полос определять соответствующий оптимизированный режим работы травильной линии. В уровне техники, однако, она не применяется, чтобы определять последовательность полос как таковую.
Критерий прерывания может быть определен в соответствии с требованиями. Например, критерий прерывания может состоять в том, что не происходят никакие или происходят только незначительные улучшения наилучшей числовой меры в течение некоторого количества последовательных итераций. В качестве альтернативы или дополнительно, критерий прерывания может состоять в том, что предварительно определяется максимальное число итераций. Критерий прерывания может также состоять в том, что определяется последовательность полос, которая считается достаточно хорошей. Комбинации этих критериев также возможны. Решающим является то, что критерий прерывания гарантирует, что выполняется только конечное число итераций.
Свойства материала полос могут быть определены по мере необходимости. Как правило, свойства материала полос включают в себя химический состав и/или геометрические параметры и/или предысторию соответствующей полосы. Они могут включать в себя дополнительные параметры, такие как температура и доли фаз материала, из которого состоят полосы.
Предпочтительно, компьютер дополнительно принимает относящиеся к полосам и/или относящиеся к травильной линии граничные (краевые) условия и учитывает граничные условия в рамках определения соответствующего оптимизированного режима работы травильной линии и/или изменения последовательностей. Граничные условия могут, например, по отношению к соответствующим полосам, включать в себя времена, к которым полосы должны быть протравлены самое позднее. Кроме того, граничные условия - возможно, по отношению к отдельным полосам - могут включать в себя температуры, которые должна иметь травильная ванна, в которой выполняется травление полос. Кроме того, граничные условия могут содержать температурные интервалы.
Предпочтительным образом, компьютер принимает начальное состояние травильной линии и учитывает начальное состояние травильной линии в рамках определения соответствующего оптимизированного режима работы травильной линии и/или изменении последовательностей. Начальное состояние может включать в себя, например, (при обстоятельствах, только начальный) химический состав (в частности, концентрацию кислоты) и/или начальную температуру травильной ванны или, возможно, нескольких травильных ванн и/или технические возможности травильной линии, например, технически максимально возможные характеристики нагрева.
Возможно, чтобы компьютер определял количество последовательностей на этапе а) на основе более или менее случайного, неупорядоченного начального порядка полос. Однако предпочтительно, компьютер определяет перед выполнением этапа а) начальную последовательность полос и определяет затем количество последовательностей на этапе а) на основе начальной последовательности. За счет этого во многих случаях можно исходить из последовательностей, которые имеют тенденцию быть уже оптимизированными.
Предпочтительно, в числовые меры входят общая длительность процесса и/или общая потребность в энергии травильной линии для травления количества полос согласно соответствующей последовательности. Однако также возможны другие величины, такие как штрафы за нарушение заданных граничных условий или слишком большое приближение к заданным пределах.
Возможно, что компьютер изменяет установленные последовательности на этапе с) статистическим или случайным образом. Предпочтительно, однако, компьютер изменяет установленные последовательности на этапе с), принимая во внимание определенные на этапе b) определяют величины или промежуточные результаты.
Предпочтительно, компьютер изменяет установленные последовательности на этапе с) с применением методов математической оптимизации. За счет этого, как правило, относительно простым, быстрым и надежным способом может быть найдена последовательность полос, которая обеспечивает возможность оптимального или по меньшей мере близкого к оптимальному режима работы травильной линии.
Возможно, чтобы этапы а)-d) выполнялись заранее, в то время, пока полоса еще не находится в травильной линии, или в то время, когда хотя по меньшей мере одна полоса находится в травильной линии, однако производственный план, содержащий эту полосу, уже определен, и уже определенный производственный план определялся для полос, которые находились еще перед травильной линией. Однако в качестве альтернативы также возможно, чтобы этапы а)-d) выполнялись в то время, когда по меньшей мере одна полоса находится в травильной линии, причем находящаяся в травильной линии по меньшей мере одна полоса в устанавливаемых на этапе а) последовательностях является первой полосой, и причем находящаяся в травильной линии по меньшей мере одна полоса в изменяемых на этапе с) последовательностях остается первой полосой. В этом случае можно, например, во время работы травильной линии реагировать на изменения граничных условий, например, на то, что определенные полосы теперь должны подвергаться травлению в первую очередь, и/или что ранее заданный приоритет отменяется.
Предпочтительно, во время управления травильной линией согласно выбранной последовательности регистрируются рабочие данные травильной линии, и модель травильной линии и/или предписание изменения адаптируются на основе отклонения рабочих данных травильной линии от ожидаемых рабочих данных травильной линии. Таким образом, возможна непрерывно прогрессирующая адаптация модели травильной линии и оптимизации предписания изменения.
Вышеуказанная задача также решается с помощью машиночитаемого программного кода с признаками пункта 11 формулы изобретения. В соответствии с изобретением выполнение команд управления вызывает то, что компьютер выполняет соответствующий изобретению способ работы. Программный код может, в частности, быть сохранен на носителе данных.
Вышеуказанная задача также решается с помощью компьютера с признаками пункта 13 формулы изобретения. В соответствии с изобретением, компьютер программируется соответствующим изобретению программным кодом.
Возможно, чтобы компьютер был выполнен как устройство управления для травильной линии для травления полос. В качестве альтернативы, компьютер может быть связан информационно-технически с таким устройством управления.
Вышеописанные свойства, признаки и преимущества настоящего изобретения и способ их достижения поясняются в последующем описании примеров выполнения, которые описываются более подробно со ссылками на чертежи. При этом на чертежах в схематичном представлении показано:
Фиг. 1 - травильная линия,
Фиг. 2 - блок-схема последовательности операций,
Фиг. 3 - модель травильной линии и
Фиг. 4-8 - блок-схемы последовательностей операций.
Согласно фиг. 1, в (по меньшей мере одной) травильной ванне 1 травильной линии некоторое количество полос 2 должно подвергаться травлению. Полосы 2 выполнены из металла, например из стали. Посредством травления должен удаляться слой 3 окалины, который имеет толщину d слоя. Для этой цели полосы 2 последовательно транспортируются со скоростью v через травильную ванну 1. Скорость v может быть постоянной во времени или изменяться во времени. Из скорости v в сочетании с длиной l травильной ванны 1 получается, таким образом, соответствующее время выдержки t.
Травильная линия управляется устройством 4 управления. Точная структура устройства 4 управления и его способ функционирования в контексте настоящего изобретения имеют второстепенное значение. Решающим является то, что устройство 4 управления и компьютер 5, режим работы которого будет более подробно объяснен ниже, информационно-технически связаны друг с другом. В качестве альтернативы, устройство 4 управления и компьютер 5 могут быть одним и тем же устройством. В этом случае компьютер 5 одновременно выполнен как устройство управления для травильной линии. Эта возможность обозначена на фиг. 1 тем, что устройство 4 управления и компьютер 5 обрамлены пунктирной линией.
Компьютер 5 программируется с машиночитаемым программным кодом 6. Программный код 6 может подаваться на компьютер 5, например, посредством носителя 7 данных, на котором программный код 6 сохранен в машиночитаемой форме - как правило, в исключительно машиночитаемой форме, например, в электронной форме. Программный код 6 имеет управляющие команды 8. Выполнение управляющих команд 8 вызывает то, что компьютер 5 выполняет способ работы, как будет описано ниже со ссылками на фиг. 2 более подробно.
Согласно фиг. 1, компьютер 5 принимает на этапе S1 информацию о количестве полос 2, которые должны подвергаться травлению. Полосы 2 имеют, соответственно, начальные свойства материала ME. Примерами начальных свойств материала МЕ являются химический состав С соответствующей полосы 2, ее геометрические параметры, в частности, ее ширина b и ее толщина h, и/или предыстория Н соответствующей полосы 2. Предыстория Н может, в частности, содержать сведения о температуре полосы 2 и толщине d слоя. Также компьютер 5 принимает свойства материала ME в рамках этапа S1.
На этапе S2 компьютер 5 устанавливает некоторое количество последовательностей Gi (i=1, 2, 3, …). Установленные последовательности Gi содержат, соответственно, количество полос 2, которые должны подвергаться травлению. Последовательности Gi представляют собой, таким образом, перестановки количества полос 2.
На этапе S3, компьютер 5 определяет посредством модели 9 травильной линии - см. фиг. 1 и 3 - для установленных последовательностей Gi соответствующий оптимизированный режим работы В травильной линии. Кроме того, компьютер 5 определяет на этапе S3 с помощью модели 9 по меньшей мере одну соответствующую числовую меру М для соответствующей установленной последовательности Gi. Этап S3 поясняется ниже в связи с фиг. 3 более подробно.
Для модели 9 согласно фиг. 3 для конкретной полосы 2 задаются соответствующее время выдержки t полосы 2 в травильной ванне 1, температура Т травильной ванны 1, состав Z травильной ванны 1 (например, концентрация кислоты) и свойства материала ME рассматриваемой полосы 2. В случае нескольких травильных ванн 1, соответствующие величины индивидуально задаются для соответствующей травильной ванны 1. Модель 9 основана, согласно фиг. 3, на физико-математических уравнениях. Уравнения могут, в частности, представлять собой алгебраические уравнения и/или дифференциальные уравнения. Модель 9 определяет на основе заданных для модели 9 параметров t, T, Z, ME - т.е., в частности, с применением свойств материала ME рассматриваемой полосы 2 - с применением уравнений модели 9, получающуюся толщину d слоя для слоя 3 окалины. При необходимости, дополнительно могут определяться также соответствующие доли р фаз слоя 3 окалины.
На подчиненном слое 10 оптимизации затем для соответствующей полосы 2 оптимизируется время выдержки t, так что получающаяся в результате толщина d слоя для слоя 3 окалины уменьшается до 0. Кроме того, определяется соответствующая потребность в энергии Е, которая необходима для удаления окалины. Оптимизация в подчиненном слое 10 оптимизации выполняется по отношению к соответствующей полосе 2, то есть без учета других полос 2.
В вышестоящем слое 11 оптимизации затем, исходя из оптимизации в подчиненном слое 10 оптимизации для отдельных полос 2, выполняется оптимизации для соответствующей последовательности Gi. В рамках оптимизации в вышестоящем слое 11 оптимизации также учитываются переходы между отдельными полосами 2. В результате, в вышестоящем слое 11 оптимизации, с одной стороны, определенное для отдельных полос 2 на нижнем слое 10 оптимизации время выдержки t изменяется, определяются и учитываются времена tʹ перехода между отдельными полосами 2, и, кроме того, определяются температуры Т травильной ванны 1. Температура Т травильной ванны 1 может быть реализована, например, с помощью нагревателя 12 (см. фиг. 1) или других устройств, влияющих на температуру.
В рамках вышестоящего слоя 11 оптимизации для рассматриваемой последовательности Gi (i=1, 2, 3, …) определяется общая длительность ti (i=1, 2, 3, …) и соответствующая общая потребность в энергии Ei (i=1, 2, 3, …). В зависимости от заданных критериев оптимизации, в вышестоящем слое 11 оптимизации можно, например, пытаться минимизировать общее время ti. В качестве альтернативы, можно пытаться минимизировать общую потребность в энергии Ei. Также возможны комбинации.
Числовая мера М предпочтительно определяется в соответствии с критериями оптимизации. Если, например, должна оптимизироваться только общая длительность ti, то в качестве числовой меры М для соответствующей последовательности Gi может использоваться непосредственно общая длительность ti. То же самое справедливо, если должна минимизироваться только общая потребность в энергии Ei. Комбинация может состоять, например, в том, чтобы нормировать соответствующую общую длительность ti и соответствующую общую потребность в энергии Ei и использовать взвешенную или невзвешенную сумму нормированных величин в качестве соответствующей числовой меры М. Кроме того, соответствующая числовая мера М может также определяться посредством так называемой функцией стоимости. Функция стоимости может быть основана, например, на свойствах материала ME, производственных спецификациях, состоянии травильной линии, соответствующей общей длительности процесса ti, необходимой общей потребности в энергии Ei и выдерживаемых граничных условиях R1, R2 (см. ниже).
На этапе S4 компьютер 5 проверяет, выполняется ли критерий K прерывания. Если критерий K прерывания не выполняется, компьютер 5 переходит к этапу S5. На этапе S5 компьютер 5 изменяет установленные последовательности Gi в соответствии с предписанием V изменения. После изменения установленных последовательностей Gi компьютер 5 переходит к этапу S3.
Различные подходы возможны для изменения установленных последовательностей Gi. Ниже - чисто иллюстративно - приводятся некоторые возможные подходы.
Так, например, возможно, что компьютер 5 изменяет установленные последовательности Gi на этапе S5 с учетом параметров или промежуточных результатов, которые были определены в предыдущем выполнении этапа S3. Кроме того, компьютер 5 может изменять установленные последовательности Gi на этапе S5 с применением методов математической оптимизации.
Например, компьютер 5 в рамках генетических методов оптимизации может определять границы раздела в последовательностях Gi и заново компоновать части последовательностей Gi, возникающие при делении последовательностей Gi на границах раздела. Также возможны другие подходы, например, в рамках применения эволюционного метода оптимизации, метода оптимизации «метод роя частиц» или метода оптимизации «муравьиный алгоритм». Эти процедуры, как правило, хорошо известны специалистам. Альтернативно можно принимать во внимание ограничения или не задавать никаких ограничений. Примерами подходящих математических методов оптимизации являются следующие:
- Методы непрерывной оптимизации, такие как симплекс-метод, метод внутренних точек, метод доверительной области, метод кубической сверхрегуляризации, метод SLP, метод SQP и метод гаусса/ньютона. Эти методы могут быть сконфигурированы линейными или нелинейными по мере необходимости.
- Методы дискретной оптимизации, такие как метод секущих плоскостей, метод ветвей и границ, сетевой метод оптимизации и т.п.
- Метод смешанной целочисленной оптимизации, например, такой, как комбинация непрерывных и дискретных методов.
- Эвристические и метаэвристические методы оптимизации, например, генетические методы, эволюционные методы, метод оптимизации «муравьиный алгоритм», метод оптимизации «метод роя частиц», метод имитации отжига и поиск с запретами.
Все процедуры могут выполняться, при необходимости, без граничных условий или дополняться граничными условиями, которые необходимо соблюдать. Они могут также объединяться друг с другом. Кроме того, математический метод оптимизации уже может быть сконфигурирован для конкретной задачи.
Если критерий K прерывания выполняется, компьютер 5 переходит к этапу S6. На этапе S6 компьютер 5 выбирает одну из установленных последними последовательностей Gi. На этапе S7 компьютер 5 инициирует управление травильной линией в соответствии с выбранной последовательностью Gi. Например, компьютер 5 может определять соответствующие рабочие параметры и передавать в контроллер 4.
В качестве альтернативы, в соответствии с фиг. 4 возможно, что этап S6 согласно фиг. 2 заменяется на этапы S11-S13. В этом случае компьютер 5 выбирает на этапе S11 несколько из установленных последними последовательностей Gi. Выбранные последовательности Gi включают в себя по меньшей мере те из установленных последними последовательностей Gi, которые рассматриваются компьютером 5 в качестве предпочтительных. Также возможно, что компьютер 5 выбирает все установленные последними последовательностей Gi. На этапе S12, компьютер 5 предоставляет выбранные им - компьютером 5 - на этапе S11 последовательности Gi оператору 13 (см. фиг. 1), вместе с их соответствующей числовой мерой М - и, возможно, другой информацией - для выбора. На этапе S13 компьютер 5 принимает от оператора 13 команду выбора SEL. Посредством команды выбора SEL, оператор 13 выбирает одну из предложенных ему последовательностей Gi. Затем выполняется этап S7, на котором компьютер 5 - как и на фиг. 2 - инициирует управление травильной линией в соответствии с выбранной оператором 13 последовательностью Gi.
Соответствующий изобретению способ действий может быть реализован в различных аспектах. Один из вариантов осуществления поясняется далее более подробно со ссылкой на фиг 5.
Фиг. 5 построена на основе фиг. 2. Однако она также может быть построена на основе фиг. 4. Как показано на фиг.5, перед этапом S1 или после него выполняется этап S21. На этапе S21 компьютер 5 принимает начальное состояние ZA травильной линии, в частности, начальное состояние травильной ванны 1, например, температуру Т и химический состав Z травильной ванны 1. Когда этап S21 присутствует, этап S3 может быть заменен на этап S22. На этапе S22 компьютер 5 реализует ту же процедуру, что и на этапе S3, показанном на фиг. 2 или фиг. 4. Кроме того, компьютер 5 также учитывает начальное состояние ZA в рамках определения соответствующего оптимизированного режима работы B травильной линии. В качестве альтернативы или дополнительно, этап S5 может быть заменен на этап S23. На этапе S23 компьютер 5 реализует ту же самую процедуру, что и на этапе S5 на фиг. 2 или фиг. 4. Дополнительно компьютер 5 учитывает начальное состояние ZA в рамках изменения последовательностей Gi.
Начальное состояние ZA может становиться известным компьютеру 5 в принципе произвольным образом. Например, соответствующие данные могут измеряться и передаваться в компьютер 5 с помощью устройства 4 управления или иным образом. В качестве альтернативы, данные могут определяться с помощью модели 9 травильной линии или другой модели (на чертеже не показано). Также возможно, что соответствующие данные вводятся в компьютер 5 оператором 13.
Далее, со ссылкой на фиг. 6 поясняется еще один возможный вариант осуществления. Вариант осуществления в соответствии с фиг. 6 также строится на основе процедуры согласно фиг. 2. Однако он также мог бы строиться на основе модификации согласно фиг. 4. Кроме того, вариант осуществления согласно фиг. 6 может комбинироваться с вариантом осуществления согласно фиг. 5. Однако он может быть реализован также без варианта осуществления согласно фиг. 5.
Как показано на фиг. 6, после этапа S1 выполняется этап S26. На этапе S26 компьютер 5 определяет начальную последовательность GA полос 2. В этом случае этап S2 согласно фиг. 2 и фиг. 4 заменяется этапом S27. На этапе S27 компьютер 5 определяет количество последовательностей Gi на основе начальной последовательности GA.
Фиг. 7 показывает другой возможный вариант осуществления соответствующего изобретению способа. Вариант осуществления согласно фиг. 7 основывается на процедуре согласно фиг. 2. Однако он также может опираться на модификацию согласно фиг. 4. Кроме того, вариант осуществления согласно фиг. 7 может комбинироваться с вариантом осуществления согласно фиг. 5 и/или фиг. 6. Однако он также может быть реализован без варианта осуществления согласно фиг. 5 и/или фиг. 6.
Согласно фиг.7, этап S1 заменен на этап S31. На этапе S31 компьютер 5 - как на этапе S1 - принимает информацию о количестве полос 2, которые должны подвергаться травлению, а также свойства материала ME полос 2. Кроме того, компьютер 5 принимает граничные условия R1 и/или R2. Граничные условия R1 относятся к полосам 2. Например, граничные условия R1 могут включать в себя производственные спецификации, к какому моменту времени определенные полосы 2 должны подвергаться травлению. Граничные условия R2 относятся к травильной линии. Например, граничные условия R2 могут включать в себя максимально возможное изменение температуры, а также минимально возможную и максимально возможную температуру травильной ванны 1.
Когда этап S31 присутствует, этап S2 может быть заменен на этап S32. На этапе S32 компьютер 5 реализует ту же процедуру, что и на этапе S2, показанном на фиг. 2 или на фиг. 4. Дополнительно, компьютер 5 учитывает связанные с полосами 2 граничные условия R1 и/или связанные с травильной линией граничные условия R2 в рамках определения последовательностей Gi. В качестве альтернативы или дополнительно, этап S3 может быть заменен на этап S33. На этапе S33, компьютер 5 реализует ту же процедуру, что и на этапе S3, показанном на фиг. 2 или на фиг. 4. Однако дополнительно компьютер 5 учитывает граничные условия R2, относящиеся к травильной линии, в рамках определения соответствующего оптимального рабочего режима травильной линии. Возможно, компьютер 5 может также принимать во внимание граничные условия R1, относящиеся к полосам 2. В качестве альтернативы или дополнительно, этап S5 может быть заменен на этапе S34. На этапе S34 компьютер 5 реализует ту же процедуру, что и на этапе S5, показанном на фиг. 2 или фиг. 4. Однако дополнительно компьютер 5 учитывает в рамках изменения последовательностей Gi по меньшей мере связанные с полосами 2 граничные условия R1. Дополнительно, компьютер 5 может также принимать во внимание граничные условия R2, связанные с травильной линией.
Разумеется, можно сначала выполнить соответствующий изобретению способ работы (согласно фиг. 2-7) и только затем инициировать управление травильной линией в соответствии с выбранной последовательностью Gi. Однако также можно выполнять соответствующий изобретению способ работы, в то время как полоса 2 уже находится в травильной линии. Например, соответствующая полоса 2 может уже находиться в загрузочной линии перед травильной ванной 1 или, в случае нескольких травильных ванн 1, перед первой травильной ванной 1. Если в этом случае эта полоса 2 должна быть включена в последовательности Gi, то находящаяся в травильной линии полоса 2 должна быть первой полосой 2 в устанавливаемых на этапе S2 последовательностях Gi. Кроме того, в этом случае, присутствующая в травильной линии полоса 2 должна оставаться первой полосой 2, в изменяемых на этапе S5 последовательностях Gi.
Та же самая процедура также может быть принята, если уже несколько полос 2 находятся в травильной линии. В этом случае приведенное выше описание действительно для всех полос 2, которые уже находятся в травильной линии. Кроме того, в этом случае, должен поддерживаться порядок полос 2, которые уже находятся в травильной линии.
Также можно процедуру согласно фиг. 2 (или фиг. 4) выполнять таким образом, как поясняется далее более подробно со ссылкой на фиг. 8. Также вариант осуществления согласно фиг.8 может в случае необходимости комбинироваться с одним или более вариантов осуществления в соответствии с фиг. 5, 6 и 7.
Согласно фиг. 8, компьютер 5 принимает после выполнения этапа S7 на этапе S36 от устройства 4 управления фактические рабочие данные Вʹ травильной линии. Эти данные перед этим были зарегистрированы устройством 4 управления, в то время как устройство 4 управления управляло травильной линией в соответствии с последовательностью Gi, выбранной на этапе S7. На этапе S37 компьютер 5 сравнивает фактические рабочие данные Вʹ с ожидаемыми рабочими данными Bʺ, которые были определены на основе модели 9 травильной линии. Кроме того, компьютер 5 адаптирует на этапе S37 модель 9 травильной линии и/или предписание изменения V на основе отклонения рабочих данных Bʹ травильной линии от ожидаемых рабочих данных Bʺ травильной линии.
Таким образом, настоящее изобретение заключается в следующем:
В травильной линии должно подвергаться травлению некоторое количество полос, которые имеют начальные свойства материала МЕ. Для этого компьютер 5 устанавливает количество последовательностей Gi, которые содержат, соответственно, количество полос 2. Компьютер 5 определяет для установленных последовательностей Gi посредством основанной на физико-математических уравнениях модели 9 травильной линии с применением начальных свойств материала МЕ соответствующий оптимизированный режим работы травильной линии и на основе режима работы по меньшей мере одну соответствующую числовую меру М. До тех пор, пока не выполнен критерий прерывания K, компьютер 5 изменяет установленные последовательности Gi и повторно определяет соответствующие оптимизированные режимы работы травильной линии и соответствующие числовые меры М. Как только критерий прерывания K выполнен, компьютер выбирает одну из установленных последними последовательностей Gi и инициирует управление травильной линией в соответствии с выбранной последовательностью Gi или предоставляет оператору 13 несколько установленных последними последовательностей Gi вместе с их соответствующей числовой мерой М для выбора, принимает от оператора 13 команду выбора SEL, чтобы выбрать одну из предложенных последовательностей Gi, и инициирует управление травильной линией в соответствии с последовательностью Gi, выбранной оператором 13.
Настоящее изобретение имеет много преимуществ. В частности, простым и надежным способом обеспечивается возможность лучшей оптимизации производственного плана, чем в уровне техники. Кроме того, для оптимизации не требуются ноу-хау эксплуатационника, то есть ноу-хау оператора травильной линии.
Хотя изобретение подробно проиллюстрировано и описано с помощью предпочтительного примера выполнения, настоящее изобретение не ограничено раскрытыми примерами, и другие варианты могут быть получены на этой основе специалистом в данной области без отклонения от объема защиты настоящего изобретения.
Claims (31)
1. Способ работы травильной линии, в которой должно подвергаться травлению некоторое количество подвергаемых травлению полос (2), которые, соответственно, имеют начальные свойства материала (МЕ), причем способ работы содержит следующие этапы:
а) компьютер (5) устанавливает некоторое количество последовательностей (Gi), которые содержат, соответственно, определенное количество полос (2), подвергаемых травлению,
b) компьютер (5) определяет для установленных последовательностей (Gi) посредством основанной на физико-математических уравнениях модели (9) травильной линии с применением их начальных свойств материала (МЕ) соответствующий оптимизированный режим работы травильной линии и на основе режима работы по меньшей мере одну соответствующую числовую меру (М),
с) до тех пор, пока не выполнен критерий прерывания (K), компьютер (5) изменяет установленные последовательности (Gi) в соответствии с предписанием изменения и возвращается назад к этапу b),
d) как только критерий прерывания (K) выполнен, компьютер (5) либо выбирает одну из установленных последними последовательностей (Gi) и инициирует управление травильной линией в соответствии с выбранной последовательностью (Gi), либо предоставляет оператору (13) несколько из установленных последними последовательностей (Gi) вместе с их соответствующей числовой мерой (М) для выбора, принимает от оператора (13) команду выбора (SEL), чтобы выбрать одну из предложенных последовательностей (Gi), и инициирует управление травильной линией в соответствии с последовательностью (Gi), выбранной оператором (13),
причем в качестве критерия прерывания (K) при необходимости может определяться, что:
- не происходят никакие или происходят только незначительные улучшения наилучшей числовой меры (М) в течение некоторого количества последовательных итераций, и/или
- достигнуто предварительно определенное максимальное число итераций, и/или
- определяется последовательность полос, которая считается достаточно хорошей.
2. Способ работы по п. 1, отличающийся тем, что
свойства материала (МЕ) полос (2) включают в себя химический состав (С), и/или геометрические параметры (b, h), и/или предысторию (Н) соответствующей полосы (2).
3. Способ работы по п. 1 или 2, отличающийся тем, что
компьютер (5) дополнительно принимает относящиеся к полосам (2) и/или относящиеся к травильной линии граничные условия (R1, R2) и что компьютер (5) учитывает граничные условия (R1, R2) в рамках определения соответствующего оптимизированного режима работы травильной линии и/или изменения последовательностей (Gi).
4. Способ работы по п. 1, 2 или 3, отличающийся тем, что
компьютер (5) принимает начальное состояние (ZA) травильной линии и учитывает начальное состояние (ZA) травильной линии в рамках определения соответствующего оптимизированного режима работы травильной линии и/или изменения последовательностей (Gi).
5. Способ работы по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что
компьютер (5) определяет перед выполнением этапа а) начальную последовательность (GA) полос (2) и компьютер (5) определяет количество последовательностей (Gi) на этапе а) на основе начальной последовательности (GA).
6. Способ работы по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что
в числовые меры (М) входят общая длительность процесса (ti) и/или общая потребность в энергии (Ei) травильной линии для травления количества полос (2) согласно соответствующей последовательности (Gi).
7. Способ работы по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что
компьютер (5) изменяет установленные последовательности (Gi) на этапе с), учитывая определенные на этапе b) величины или промежуточные результаты.
8. Способ работы по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что
компьютер (5) изменяет установленные последовательности (Gi) на этапе с) с применением методов математической оптимизации.
9. Способ работы по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что
этапы а)-d) выполняют во время того, когда полоса (2) уже находится в травильной линии, причем находящаяся в травильной линии полоса (2) в устанавливаемых на этапе а) последовательностях (Gi) является первой полосой (2) и причем находящаяся в травильной линии полоса (2) в изменяемых на этапе с) последовательностях (Gi) остается первой полосой (2).
10. Способ работы по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем,
что во время управления травильной линией согласно выбранной последовательности (Gi) регистрируют рабочие данные травильной линии, и причем модель (9) травильной линии и/или предписание изменения адаптируют на основе отклонения рабочих данных травильной линии от ожидаемых рабочих данных травильной линии.
11. Носитель данных (7), на котором программный код (6) для компьютера (5) сохранен в машиночитаемой форме и содержит управляющие команды (8), выполнение которых вызывает то, что компьютер (5) выполняет способ работы по любому из предыдущих пунктов.
12. Компьютер, программируемый программным кодом (6), сохраненным на носителе данных (7) по п. 11.
13. Компьютер по п. 12, отличающийся тем, что
компьютер (5) выполнен как устройство (4) управления для травильной линии для травления полос (2) или связан информационно-технически с таким устройством (4) управления.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP14165815.3 | 2014-04-24 | ||
| EP14165815.3A EP2937747A1 (de) | 2014-04-24 | 2014-04-24 | Auf Modellierung einer Beizlinie beruhende Optimierung einer Sequenz von zu beizenden Bändern |
| PCT/EP2015/056344 WO2015161975A2 (de) | 2014-04-24 | 2015-03-25 | Auf modellierung einer beizlinie beruhende optimierung einer sequenz von zu beizenden bändern |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2016145911A RU2016145911A (ru) | 2018-05-24 |
| RU2016145911A3 RU2016145911A3 (ru) | 2018-08-31 |
| RU2682447C2 true RU2682447C2 (ru) | 2019-03-19 |
Family
ID=50624442
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016145911A RU2682447C2 (ru) | 2014-04-24 | 2015-03-25 | Основанная на моделировании травильной линии оптимизация последовательности подвергаемых травлению полос |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11053596B2 (ru) |
| EP (2) | EP2937747A1 (ru) |
| CN (1) | CN106462120B (ru) |
| RU (1) | RU2682447C2 (ru) |
| WO (1) | WO2015161975A2 (ru) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2937747A1 (de) * | 2014-04-24 | 2015-10-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Auf Modellierung einer Beizlinie beruhende Optimierung einer Sequenz von zu beizenden Bändern |
| CN105785963B (zh) * | 2016-05-18 | 2018-08-10 | 中南大学 | 一种基于人工蜂群算法的炼钢连铸调度方法 |
| CN106054616B (zh) * | 2016-07-27 | 2018-12-14 | 昆明理工大学 | 模糊逻辑优化pid控制器参数的钛带卷连续酸洗活套高度控制方法 |
| CN110520805B (zh) * | 2017-04-18 | 2022-12-06 | 首要金属科技德国有限责任公司 | 过程模型的建模优化 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6410351B1 (en) * | 2000-07-13 | 2002-06-25 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for modeling thickness profiles and controlling subsequent etch process |
| US20050222781A1 (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-06 | Tokyo Electron Limited | Method and system for run-to-run control |
| US20060200265A1 (en) * | 2005-03-07 | 2006-09-07 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Etching operation management systems and methods |
| RU2310599C2 (ru) * | 2002-03-25 | 2007-11-20 | Мэтвайс Ехф. | Устройство и способ для выращивания и/или обработки наноструктур |
| US20080185103A1 (en) * | 2005-11-29 | 2008-08-07 | International Business Machines Corporation | Control of Critical Dimensions of Etched Structures on Semiconductor Wafers |
| US20100036514A1 (en) * | 2008-08-06 | 2010-02-11 | Tokyo Electron Limited | Creating Multi-Layer/Multi-Input/Multi-Output (MLMIMO) Models for Metal-Gate Structures |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1261599C (zh) * | 2001-09-13 | 2006-06-28 | Ak资产公司 | 采用带坯连铸生产(110)[001]晶粒取向电工钢的方法 |
| ITRM20010747A1 (it) * | 2001-12-19 | 2003-06-19 | Ct Sviluppo Materiali Spa | Procedimento a ridotto impatto ambientale e relativo impianto per descagliare, decapare e finire/passivare, in modo continuo, integrato e fl |
| DE10306273A1 (de) | 2003-02-14 | 2004-09-02 | Siemens Ag | Mathematisches Modell für eine hüttentechnische Anlage und Optimierungsverfahren für den Betrieb einer hüttentechnischen Anlage unter Verwendung eines derartigen Modells |
| FR2925530B1 (fr) * | 2007-12-21 | 2010-08-27 | Siemens Vai Metals Tech Sas | Installation et procede pour le decapage en continu de bandes d'acier |
| MX2012008097A (es) * | 2010-01-11 | 2012-07-30 | Kolene Corp | Acondicionamiento de incrustacion de superficie de metal. |
| WO2014082189A1 (zh) * | 2012-11-30 | 2014-06-05 | 宝山钢铁股份有限公司 | 冷轧酸洗酸浓度控制方法和装置 |
| WO2014153570A2 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Transtar Group, Ltd | New and improved system for processing various chemicals and materials |
| EP2937747A1 (de) * | 2014-04-24 | 2015-10-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Auf Modellierung einer Beizlinie beruhende Optimierung einer Sequenz von zu beizenden Bändern |
| CN105483310B (zh) * | 2015-11-23 | 2017-05-10 | 东北大学 | 一种面向全流程生产的炼钢组批与排产方法 |
-
2014
- 2014-04-24 EP EP14165815.3A patent/EP2937747A1/de not_active Withdrawn
-
2015
- 2015-03-25 US US15/305,970 patent/US11053596B2/en active Active
- 2015-03-25 CN CN201580021029.0A patent/CN106462120B/zh active Active
- 2015-03-25 WO PCT/EP2015/056344 patent/WO2015161975A2/de active Application Filing
- 2015-03-25 RU RU2016145911A patent/RU2682447C2/ru active
- 2015-03-25 EP EP15741816.1A patent/EP3134775B1/de active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6410351B1 (en) * | 2000-07-13 | 2002-06-25 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for modeling thickness profiles and controlling subsequent etch process |
| RU2310599C2 (ru) * | 2002-03-25 | 2007-11-20 | Мэтвайс Ехф. | Устройство и способ для выращивания и/или обработки наноструктур |
| US20050222781A1 (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-06 | Tokyo Electron Limited | Method and system for run-to-run control |
| US20060200265A1 (en) * | 2005-03-07 | 2006-09-07 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Etching operation management systems and methods |
| US20080185103A1 (en) * | 2005-11-29 | 2008-08-07 | International Business Machines Corporation | Control of Critical Dimensions of Etched Structures on Semiconductor Wafers |
| US20100036514A1 (en) * | 2008-08-06 | 2010-02-11 | Tokyo Electron Limited | Creating Multi-Layer/Multi-Input/Multi-Output (MLMIMO) Models for Metal-Gate Structures |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US11053596B2 (en) | 2021-07-06 |
| US20170044676A1 (en) | 2017-02-16 |
| WO2015161975A2 (de) | 2015-10-29 |
| WO2015161975A3 (de) | 2016-03-17 |
| EP3134775A2 (de) | 2017-03-01 |
| EP2937747A1 (de) | 2015-10-28 |
| RU2016145911A3 (ru) | 2018-08-31 |
| EP3134775B1 (de) | 2018-05-09 |
| CN106462120B (zh) | 2019-11-19 |
| CN106462120A (zh) | 2017-02-22 |
| RU2016145911A (ru) | 2018-05-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2682447C2 (ru) | Основанная на моделировании травильной линии оптимизация последовательности подвергаемых травлению полос | |
| US10747213B2 (en) | Scheduling optimization system and method in hot press forging process | |
| CN109870903B (zh) | 参数优化方法、装置以及非瞬时计算机可读取介质 | |
| Zhang et al. | Robust scheduling of hot rolling production by local search enhanced ant colony optimization algorithm | |
| Long et al. | Dynamic scheduling in steelmaking-continuous casting production for continuous caster breakdown | |
| Manavizadeh et al. | A multi-objective mixed-model assembly line sequencing problem in order to minimize total costs in a Make-To-Order environment, considering order priority | |
| SA517380878B1 (ar) | أنظمة وطرق ووسط كمبيوتر لتحسين محاكاة خزان هيدروكربون | |
| CN109961160A (zh) | 一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统 | |
| Savari et al. | Comparing the performance of FSL and traditional operation methods for on-request water delivery in the Aghili network, Iran | |
| KR102662329B1 (ko) | 자동학습 기반 시계열 데이터 예측 및 제어 방법 및 장치 | |
| Xiao et al. | New results on asynchronous H∞ control for switched discrete-time linear systems under dwell time constraint | |
| Saglam | Optimal pattern of technology adoptions under embodiment: A multi‐stage optimal control approach | |
| Klanšek | Mixed-integer nonlinear programming model for nonlinear discrete optimization of project schedules under restricted costs | |
| WO2019005890A1 (en) | METHODS AND APPARATUS FOR OPTIMIZING WELL TEST OPERATIONS | |
| JP2017070134A (ja) | 電力予測方法 | |
| RU2018140518A (ru) | Управление нагревом детали в режиме реального времени посредством сталеплавильной печи или термической печи | |
| CN104122861B (zh) | 基于等待时间松弛的冲突消解方法及优化调度方法 | |
| CN107209492B (zh) | 可编程逻辑控制器设定文件生成辅助装置 | |
| Yang et al. | Use of support vector regression to improve computational efficiency of stochastic time-cost trade-off | |
| JP6098553B2 (ja) | 復燐量予測装置および復燐量予測方法、ならびに転炉脱燐制御方法 | |
| CN108345941A (zh) | 一种参数调整方法和装置 | |
| JP5889002B2 (ja) | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム | |
| Mikawi et al. | Integrated earned value management and risk management approach in construction projects | |
| KR101191668B1 (ko) | 건설 프로젝트 계획 단계에서 현금 흐름 예측 시스템 및 방법 | |
| Sahay | Industry 4.0 meets heat treating |