親愛的製程工程主管，您好！
近年來，如何有效降低生產成本與提升良率，已成為製造業或半導體製程產業致力改進的方向。由於生產製程上的設備昂貴，系統也愈來愈複雜，容不得事後出錯，因此若能事先分析及模擬製程參數及模型，改善製程流程，以及充份掌握及瞭解工廠設備的各項控制法則及運作行為，就能改善產品良率、提升產能，並避免到生產線後端才發現設計誤差所導致的重大風險。
為了有效降低生產成本，並提升工廠的產能（productivity），半導體或許多工廠都已開始採用所謂的先進製程控制（APC, Advanced process control）技術，來收集資料及分析各種參數對生產製程所造成的影響，並進一步讓整個製程更具穩定性與正確性，進而達到提升良率的效果。但是，生產線如此龐大，不同設備或機器的資訊如何溝通？又或者，如何快速進行資料分析並將結果做最佳化之處理，以便符合訂定的標準？這些難題成為半導體廠及流程廠亟思解決的燙手山芋。
為了協助您改善並加速製程上的效能，並提升生產力，我們特別將於四月份，分別在新竹及高雄舉辦【運用MATLAB 改善及加速生產製程流程】技術研討會，將為您介紹由全球知名高科技運算工程軟體領導大廠 The MathWorsks® 所提出的 MATLAB® 研發工具環境。20年來 MATLAB 已被全球汽車、控制、通訊、半導體、電子、電腦、醫藥、財務、製程..等超過100萬個工程研發者的使用者廣泛採用，也包括半導體製程、石油、化學、採礦、製藥、機械製造等流程廠，顯示 MATLAB 的強大功能及穩定性。
此外，我們也特別為您邀請到中原大學化學工程系陳榮輝教授，以其豐富的實務經驗，並以深入淺出的方式來和您分享一些案例。研討會中將說明如何整合 MATLAB 解決方案，協助您分析及設定參數，並幫您完成各個設備間的資料傳輸，建立模型預測控制器，協助您做好品質控管進而提昇生產效能，大幅降低生產風險，讓您無需添購昂貴的製程測試設備，或改變現有設備運作。研討會內容詳盡深入，誠摯邀請您蒞臨參與，與其他業界精英共同切磋討論，分享彼此的設計經驗！
敬祝 大安
鈦思科技 企劃部敬上
（若您對本研討會有任何問題，歡迎電洽（02）2346-5598，我們將竭誠為您服務）
| 活動焦點： |
| 半導體產業上的 MATLAB 應用 (MATLAB applications in semiconductor)（新竹場） |
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國內的半導體，一直以來均為國內高科技產業的龍頭。為了維持具有競爭性的生產能力，精確的製程控制，是半導體廠為了能有效控制生產成本並提高產能及良率，一直持續努力的方向。先進製程控制（APC, Advanced process control）技術是目前半導體大廠所廣為延用的方案。現在，利用MATLAB及其優異的工具箱，可以針對製程控制資料收集、分析、決定各參數的平均值與變異數，並將批次控制(Run to Run)回檔時的量測結果，做最佳化處理(optimization)，進而提升整體的生產效能。 |
工廠製程的製程控制(Using MATLAB for Process Control)（高雄場） |
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對工廠而言，要能持續增加生產力，以維持競爭力及獲利是非常重要的一件事，而傳統的控制策略，例如 PID 控制會限制住工廠效能的最大化，因此，流程及化學工程師就需要設計和導入新的、較先進的控制演算法來改善工廠生產力，MPC(Model Predictive Control：模型預測控制)是一種很常見的先進製程控制技術，我們將為您介紹 MATLAB 如何為您控制大型及多變數的流程。此外，工程師們常常苦於：無法讓各生產設備做有效溝通，很難在許多不同的硬體和軟體系統中實現控制、監控和分析應用，現在工程師們能在一個 MATLAB 環境中進行演算法設計，並整合 OPC 通訊標準去和各設備系統做連結。 |
| 主辦單位： |
| 鈦思科技 |
The MathWorks, Inc. |
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| 研討會場次及地點： |
新竹場
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4月12日 (三) 13:30-17:00 |
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新竹科技生活館2樓201會議室(新竹市科學園區工業東二路1號) |
| 高雄場 |
4月13日 (四) 13:30-17:00 |
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高雄漢來大飯店15樓群賢閣及嘉賓閣 (高雄市前金區成功一路266號) |
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| 適合對象： |
| 4/12新竹場: 半導體製程產業 |
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先進製程技術控制工程師、黃光製程工程師、微影製程工程師、先進模組技術、產品系統整合工程師及 QC 等
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| 4/13高雄場: 工廠製程控制 |
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塑化廠、水泥廠、造紙食品及製藥、鋼鐵廠、發電廠、石油與化學、原料等產業線上流程控制管理工程師、化工工程師等 |
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| 議程： |
Time |
4/12 新竹場 |
4/13 高雄場 |
13:00 - 13:30 |
報到 |
報到 |
13:30 - 14:45 |
MATLAB applications in semiconductor
| 1. |
Introduction |
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| 2. |
How to apply MATLAB in semiconductor industry |
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| 3. |
Demos : |
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Statistical Analysis of Oxide Layer Thickness Data for Semiconductor Wafers |
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Fuzzy application |
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Neural network application |
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Using MATLAB for Process Control
| 1. |
OPC Toolbox |
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| 2. |
user section: OPC 於工廠程序監控之應用 |
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| 3. |
Building Process Model |
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| 4. |
Model Predictive Control |
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14:45 - 15:00 |
Break |
Break |
15:00 - 16:30 |
Advanced Process Control and Design in Semiconductor Processes
| 1. |
Features of Semiconductor Processe |
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| 2. |
Run-to-Run Control: LinearModel-Based Control |
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Design Methodology |
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Case Studies Using MATLAB and Its Toolboxes |
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| 3. |
Run-to-Run Control: Nonlinear Model-Based Control |
| 。 |
Design Methodology |
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Case Studies Using MATLAB and Its Toolboxes |
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| 4. |
Multivariable Statistical Process Control |
| 。 |
Design Methodology |
| 。 |
Case Studies Using MATLAB and Its Toolboxes |
| 5. |
Summary: The Benefits of MATLAB and Its Toolboxes |
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Model Predictive Control in Industrial Processes
| 1. |
MPC -- Introduction |
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| 2. |
Basic Theories of MPC |
| 。 |
Design Methodology |
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Case Studies Using MATLAB and Its Toolboxes |
| 3. |
System Identification |
| 。 |
Design Methodology |
| 。 |
Case Studies Using MATLAB and Its Toolboxes |
| 4. |
Nonlinear Model Predictive Control |
| 。 |
Design Methodology |
| 。 |
Case Studies Using MATLAB and Its Toolboxes |
| 5. |
Summary: The Benefits of MATLAB and Its Toolboxes |
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16:30 - |
Wrap-up and Q&A |
Wrap-up and Q&A |
*主辦單位保留議題及演講內容變更之權利 |
Free！本活動完全免費，請盡速報名，以確保您的席次！ |
