IoT対応のインテリジェンスで薄膜プラズマプロセスを最適化

プラズマベースの薄膜プロセスの特性評価とトラブルシューティングを行う従来の方法では、プラズマ システムの複雑さを完全に捉えることができないことがよくあります。 多くの場合、取り組みは手動の方法に依存し、低解像度のデータを使用し、高度な分析機能を備えていないため、プロセスの不安定性の根本原因を特定することは困難です.

このウェビナーでは、新しい IoT ソフトウェアがデータの解決、アクセス、分析をどのように拡張するかについて説明し、安定性、コスト、スループット、歩留まりなど、プロセスの成功の主要な尺度を改善できるようにします。 高解像度データ (イベント キャプチャで最大 40 MHz)、履歴データ記録、ブラウザベースのダッシュボード、カスタマイズされたアルゴリズム、および高度な分析サポートにより、プラズマ システムの実際の状態をリアルタイムで把握できます。

プレゼンターは、デモンストレーションを提供し、互換性のあるプラットフォームについて議論し、この IoT ソフトウェアが、半導体および工業用コーティング業界のプラズマ プロセス オペレーターがデータ駆動型の意思決定を行い、根本原因を積極的に解決し、以前は特定されていなかった最適化の機会を視覚化できるようにする方法についての研究を提供します。

ジン・リー Advanced Energy の IoT ソリューションのビジネス開発マネージャーです。 彼女は、鉱業、金属、半導体、工業用コーティング、および園芸産業のエンジニアリングおよび事業開発において 12 年の経験があります。 USC で MBA を取得し、北京科学技術大学で冶金学の工学修士号を取得しています。

アンドリュー・マートン Advanced Energy™ チームによる PowerInsight のリード データ サイエンティストです。 この役割で、彼はアルゴリズムとメトリクスを開発して、フィールド データから実用的なインテリジェンスを作成し、診断を導き、資産のパフォーマンスを推定します。 コロラド州立大学で統計学の博士号を取得し、コロラド大学ボルダー校で機械工学の修士号を取得しています。

クレイグ・ラッペ 2017 年にフィールド アプリケーション エンジニアとして Advanced Energy に入社。 工業用コーティングで 30 年以上の経験を持つ彼は、さまざまな薄膜アプリケーション向けの創造的な電力供給ソリューションの設計と実装を支援しています。