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      仙工智能晶圓搬運機器人在半導體行業中的應用

      發布時間: 2022-05-07 02:05:40 來源:新戰略

      核心提示:
      在過去幾年,中國集成電路產業在政策以及資本的帶動下變得異常活躍。

      導語:

      在過去幾年,中國集成電路產業在政策以及資本的帶動下變得異常活躍。2014 年 9 月至今,國家集成電路產業投資基金總規模 1387.2 億元,企業、地方產業基金規模累計超過 5000 億元的佳績,以半導體為核心的中國電子產業正步入大發展的戰略變革期。而半導體行業的物流升級也成為其變革期中重要的環節。仙工智能作為國內優秀的工業物流解決方案提供商,已經在半導體行業深耕多年,針對半導體行業痛點,逐漸形成了具有仙工智能特色的一站式半導體行業解決方案,并在多家頭部半導體客戶中得到方案落地。

      以下是仙工智能晶圓搬運機器人在半導體行業中的應用。


      半導體行業制程工藝流程


      半導體行業制程工藝流程還是比較復雜的,可以分為下圖所示的二十幾個工藝:



      半導體行業制程工藝流程示意圖


      概括來說半導體元件制造過程可分為前段制程(包括晶圓處理制程、晶圓針測制程);還有后段制程(包括封裝、測試制程)。

      仙工智能經過多年的耕耘,已經覆蓋了半導體行業制程工序的絕大部分工序,從 IC 制造到 IC 封測的工序間物料到成品和原材料的存儲和出入庫等傳統物流工序都有覆蓋。今天分享的就是其中的晶圓處理制程。 


      晶圓處理制程工藝流程


      所謂晶圓處理制程,主要工作是在硅晶圓上制作電路與電子元件(如電晶體、電容體、邏輯閘等),是各制程中所需技術最復雜且資金投入最多的制程。以微處理器(Microprocessor)為例,其所需處理步驟可達數百道,而其所需加工機臺先進且昂貴,動輒數千萬一臺,其所需制造環境也頗為苛刻,需在溫度、濕度與含塵(Particle)均被控制的無塵室(Clean-Room)中進行。雖然詳細的處理程序與產品種類與所使用的技術有關,不過其基本處理步驟通常是晶圓先經過適當的清洗(Cleaning)之后,接著進行氧化(Oxidation)和沉積,最后進行微影、蝕刻以及離子植入等反復步驟,最終完成晶圓上電路的加工與制作。 


      晶圓搬運機器人案例分享


      以本項目為例,晶圓處理制程可以分為下圖所示的幾個工序。



      晶圓制程工序流程示意圖


      根據項目工藝以及現場設備的布局,仙工智能給出了合理化的實施方案。



      項目方案布局示意圖


      并根據項目的特殊性仙工智能定制了自主研發的激光 SLAM 導航的晶圓搬運專用機器人。



      仙工智能晶圓搬運專用機器人


      方案構成:

      ①仙工智能晶圓搬運專用機器人

      ②自動充電樁

      ③RDS 統一資源調度系統


      方案價值:

      倉儲管理、物料運輸、設備對接。車體采用上海仙工智能科技激光 SLAM 導航車,內置仙工智能自主研發控制器進行運輸任務。

      此項目采用的是仙工智能 RDS 統一資源調度系統進行整場項目物料運輸、設備對接、倉儲管理及物流管理,并將 RDS 系統與客戶端 WMS+SCADA 系統進行對接,為 WMS 系統提供倉儲及物流信息。

      整體方案提高了客戶工廠生產效率和生產透明度、降低工人勞動強度,并實現大幅節省人力成本,為半導體行業客戶的物料倉儲及運輸提供了智能化及數字化升級服務。


      仙工智能激光 SLAM 導航技術介紹

      傳統的 AGV 導航主要有磁條導引、磁釘導引、色帶或二維碼導引等,雖然簡單易行、路徑跟蹤可靠性好,但均屬于固定路徑引導方式、靈活性和柔性差。基于 SLAM 的激光導航是目前最先進的導航方式,已經成為移動機器人的的重要發展趨勢,并習慣稱之為 AMR。

      仙工智能基于 SLAM 的激光導航 AMR 技術難度增加,采用的是同時定位與地圖構建技術(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM),是一種實現真正全自主移動機器人的關鍵技術。

      仙工智能的激光 SLAM AMR 具有自主繪制地圖,自主導航特點。所謂的自主繪制地圖就是指自主激光 AMR 小車在任何一個陌生的場景,只需走一遍,就能自主繪制相應地圖;無需磁條、磁釘、色帶、二維碼等輔助定位設施,就能自由導航,自動規劃路徑,自主行駛,安全可靠高效


      仙工智能在此基礎上結合用戶場景的具體需求,打造了多種運動及規劃模式,并且做到每條線路的運動屬性的可視化配置,讓用戶可以所見即所得地對環境中的線路等進行編輯和優化。

      半導體行業的智能物流升級還有很多課題,如傳統復合機器人 2D 視覺系統成本高、抓取過程中的安全保證、如何實現振動抑制、各個工序間如何實現節拍匹配等等。

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