1. ຈາກວິສະວະກຳຂະບວນການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປະສົບການໄປສູ່ວິສະວະກຳຂະບວນການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ
ຕາມປະເພນີ,ຂະບວນການເຄືອບສູນຍາກາດໄດ້ອີງໃສ່ປະສົບການຂອງວິສະວະກອນຂະບວນການຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຄຳນິຍາມຂອງໜ້າຕ່າງຂະບວນການ, ການປັບແຕ່ງພາລາມິເຕີຢ່າງລະອຽດ, ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ທາງປະຈັກຕາ.
ໃນຂະນະທີ່ວິທີການນີ້ພຽງພໍສຳລັບການຜະລິດໃນປະລິມານຕໍ່າ ຫຼື ການຜະລິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ແຕ່ມັນກໍ່ບໍ່ພຽງພໍເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ຍ້ອນວ່າອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆເຊັ່ນ: ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າລົດຍົນ, ໜ້າຈໍສະແດງຜົນທາງແສງ, ແລະ ການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ກ້າວໜ້າ ຫັນໄປສູ່ການຜະລິດໃນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ມີຄວາມສອດຄ່ອງສູງ.
ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງຂອງອັລກໍຣິທຶມ AI, ເຊັນເຊີທີ່ກ້າວໜ້າ ແລະ ລະບົບຄວບຄຸມອັດສະລິຍະ, ການເຄືອບສູນຍາກາດກຳລັງຫັນປ່ຽນໄປສູ່ຮູບແບບການຜະລິດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ອີງໃສ່ຮູບແບບ.
2. ການນຳໃຊ້ AI ທີ່ສຳຄັນໃນຂະບວນການເຄືອບສູນຍາກາດ
2.1 ການສ້າງແບບຈຳລອງຂະບວນການອັດສະລິຍະ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງພາລາມິເຕີ
ໃນຂະບວນການ PVD (ການສີດພົ່ນແມ່ເຫຼັກ, ການລະເຫີຍ) ແລະ CVD, ປະສິດທິພາບການເຄືອບແມ່ນຖືກຄວບຄຸມໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສັບສົນຂອງຕົວແປຫຼາຍຕົວ, ລວມທັງ:
ຄວາມດັນໃນການເຮັດວຽກ ແລະ ການໄຫຼຂອງອາຍແກັສໃນຂະບວນການ
ພະລັງງານເປົ້າໝາຍ ແລະ ຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງ plasma
ອຸນຫະພູມຂອງຊັ້ນໃຕ້ດິນ ແລະ ແຮງດັນໄຟຟ້າອະຄະຕິ
ອັດຕາການຕົກຕະກອນ ແລະ ພຶດຕິກຳການເຕີບໂຕຂອງຟິມ
ໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຂະບວນການທາງປະຫວັດສາດ ແລະ ສັນຍານຕິດຕາມກວດກາໃນເວລາຈິງ, AI ສາມາດສ້າງແບບຈຳລອງສະຫະສຳພັນຫຼາຍຕົວແປເພື່ອ:
ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໜ້າຕ່າງຂະບວນການໂດຍອັດຕະໂນມັດ
ເລັ່ງການລວມຕົວຂອງພາລາມິເຕີ
ຫຼຸດວົງຈອນການນຳສະເໜີຜະລິດຕະພັນໃໝ່ (NPI) ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການລອງຜິດລອງຖືກຊ້ຳໆ ແລະ ການເພິ່ງພາອາໄສການປັບແຕ່ງພາລາມິເຕີດ້ວຍຕົນເອງ.
2.2 ການຄວບຄຸມອັດສະລິຍະຂອງຄວາມສະໝໍ່າສະເໝີຂອງຟິມ ແລະ ຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງຂະບວນການ
ແອັບພລິເຄຊັນລະດັບສູງເຊັ່ນ: ລະບົບ HUD, ຈໍສະແດງຜົນລົດຍົນ, ແລະ ກະຈົກແສງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄວບຄຸມຢ່າງເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບຄວາມສະໝໍ່າສະເໝີຂອງຄວາມໜາຂອງຟິມ, ຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງດັດຊະນີການຫັກເຫ, ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງແບບຊຸດຕໍ່ຊຸດ.
ໂດຍການລວມ AI ເຂົ້າກັບລະບົບຄວບຄຸມວົງຈອນປິດ, ຜູ້ຜະລິດສາມາດບັນລຸ:
ສະຫະສຳພັນແບບເວລາຈິງລະຫວ່າງສັນຍານຕິດຕາມກວດກາຜລຶກ quartz ແລະອັດຕາການຕົກຕະກອນ
ຄຳຕິຊົມແບບໄດນາມິກລະຫວ່າງເງື່ອນໄຂຂອງ plasma ແລະ ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຟິມ
ການຊົດເຊີຍທີ່ຄາດຄະເນໄວ້ສຳລັບການກັດເຊາະເປົ້າໝາຍ ແລະ ການເລື່ອນລອຍຂອງຂະບວນການ
ດັ່ງນັ້ນ, ການຄວບຄຸມການເຄືອບຈຶ່ງພັດທະນາຈາກການກວດກາຫຼັງຂະບວນການໄປສູ່ການຄວບຄຸມຂະບວນການໃນສະຖານທີ່ຜະລິດ.
2.3 ການຕິດຕາມກວດກາສະພາບອຸປະກອນ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນ
ລະບົບການເຄືອບສູນຍາກາດປະກອບດ້ວຍລະບົບຍ່ອຍທີ່ສຳຄັນຫຼາຍລະບົບ, ລວມທັງປໍ້າສູນຍາກາດ, ການສະໜອງພະລັງງານສະເປຣເຕີ, ເປົ້າໝາຍ, ແຫຼ່ງໄອອອນ, ແລະ ໂມດູນການຈັດການຊັ້ນຮອງພື້ນ.
ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຊ່ວຍໃຫ້:
ການກວດພົບສະພາບການເຮັດວຽກຜິດປົກກະຕິແຕ່ຫົວທີ
ການຄາດຄະເນຕະຫຼອດຊີວິດຂອງອົງປະກອບຫຼັກ
ການວາງແຜນການບຳລຸງຮັກສາອັດສະລິຍະ
ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບໂດຍລວມຂອງອຸປະກອນ (OEE) ໃຫ້ດີຂຶ້ນ.
3. ວິທີທີ່ຄວາມສະຫຼາດກຳລັງປັບປຸງສາຍການຜະລິດເຄືອບ
ຜົນກະທົບຂອງ AI ຂະຫຍາຍໄປໄກກວ່າຂັ້ນຕອນຂະບວນການສ່ວນບຸກຄົນ, ຂັບເຄື່ອນສາຍການເຄືອບສູນຍາກາດໄປສູ່ລະດັບທີ່ສູງຂຶ້ນຂອງອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ, ລວມທັງ:
ການຈັດການສູດອາຫານອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການເອີ້ນຄືນພາລາມິເຕີ
ການຄວບຄຸມແບບປະສານງານຂອງສະຖາປັດຕະຍະກຳຫຼາຍຫ້ອງ ແລະ ຫຼາຍຂະບວນການ
ການຕິດຕາມຂໍ້ມູນຢ່າງຄົບຖ້ວນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບແບບວົງຈອນປິດ
ອຸປະກອນເຄືອບສູນຍາກາດກຳລັງພັດທະນາຈາກເຄື່ອງຈັກທີ່ແຍກອອກມາເປັນໜ່ວຍຜະລິດອັດສະລິຍະ, ໂດຍປະສົມປະສານເຂົ້າກັບໂຮງງານດິຈິຕອນຢ່າງບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນທົ່ວອຸດສາຫະກຳລົດຍົນ, ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກ, ແລະ ເຄິ່ງຕົວນຳ.
4. ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດໃນການເຄືອບສູນຍາກາດອັດສະລິຍະ
ເມື່ອເບິ່ງໄປຂ້າງໜ້າ, ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການເຄືອບສູນຍາກາດຈະສືບຕໍ່ເລິກເຊິ່ງຂຶ້ນ, ດ້ວຍການພັດທະນາທີ່ສຳຄັນລວມມີ:
ຮູບແບບຄູ່ແຝດດິຈິຕອລສຳລັບຂະບວນການເຄືອບ
ລະບົບການຄວບຄຸມການຕົກตะกอนດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ການປັບປຸງຕົນເອງໃຫ້ດີທີ່ສຸດ
ການຮ່ວມມືດ້ານຂໍ້ມູນຂ້າມອຸປະກອນ ແລະ ຂ້າມສາຍ
ການເຄືອບສູນຍາກາດຈະບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຕັກນິກການວາງວັດສະດຸເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຈະເປັນລະບົບການຜະລິດທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ, ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້, ຄາດເດົາໄດ້ ແລະ ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້.
- ບົດຄວາມນີ້ຖືກເຜີຍແຜ່ໂດຍອຸປະກອນເຄືອບສູນຍາກາດ ຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງດູດຝຸ່ນ Zhenhua
ເວລາໂພສ: ວັນທີ 29 ທັນວາ 2025