随着半导体工艺的不断发展，半导体制造过程的质量实时控制变得越来越重要。特别是对于拥有众多生产基地的大型公司，运用成熟的大数据系统+先进控制技术，可以实现异地、实时的在线侦测与质量管理。

过程控制可以分为基础和高级两种。基本过程控制是在设计和建立的过程中进行的，目的是促进基本的操作，控制和自动化的要求。高级过程控制通常会在设计完成后添加，目的是提高生产过程中特定的性能或收益。

先进控制（Advanced Process Control）是一种基于工艺模型的多变量预测控制技术，属于控制科学的范畴。

实施先进控制的优势：

提升设备安全性提高设备稳定性提高设备效率提高产品质量，减少质量过剩，提高产品合格率提高可靠性：更加稳定的操作，减少设备损耗减少成本，提高企业利润。

基于过程动态模型的控制器，相当于模拟出一个操作经验丰富的操作工。

解决互相干扰和控制限制：

每对控制变量和被控互相的关系都简化成 线性模型。在每个控制周期内，多变量模型预测控制器都会预测所有被控变量的数值，并实施优化控制，保证所有被控的变量在设定范围内。

用线性拟合替代原始数据

先进控制的步骤

第一阶段：DCS优化与生产信息化系统的建立。包括：

问题分析详细调研PID优化DCS回路修改

第二阶段：先进控制与过程操作自动化。包括：

先进控制过程操作自动化先进控制的步骤

Big Data + APC ?

在先进的过程控制中使用人工智能、机器学习和深度学习技术是目前新兴的一种处理方法。在这种方法中，AI技术被用来进一步优化操作参数。

例如，在石油和天然气的过程控制系统中，操作和逻辑，几十年来只基于物理方程，根据经验和操作手册来决定参数和操作人员的交互。人工智能和机器学习算法可以研究动态的操作条件，分析它们并提出优化的参数，这些参数既可以直接调整逻辑参数，也可以给操作人员提供建议。这种AI模型的干预可以带来成本、生产和安全的最优化。

参考资料