在發光二極體（LED）繁複的磊晶製程中，氣體組成和流量、壓力、基板溫度和轉速等參數會交互影響，往往需要花很長的時間來設定及調整磊晶參數，根據以往經驗，做一組參數需要六到八小時，找出最佳化製程參數往往耗費一週，而且必須仰賴具多年磊晶製程經驗人員判斷參數設定，才能得出更好的良率，因此「人」成為良率高低的關鍵所在。

工研院長是將實驗參數導入巨量資料庫，透過優化，節省製程開發驗證所需的時間，建立知識系統也藉此縮短人才養成時間，降低成本。(所有圖片來源：工研院)

如何讓經驗判斷成為可供參考的數據模擬，工研院嘗試著將實驗參數導入巨量資料庫，透過相關參數的優化，節省製程開發驗證的時間，開發出「磊晶製程參數優化系統」，透過知識系統的建立，也能縮短相關人才的養成時間。

工研院研發的磊晶製程參數優化系統利用虛實整合系統，結合實體機台的製程以及虛擬的製程參刺資料庫而成。

​工研院研發之磊晶製程參數優化系統是以有機金屬化學氣相沈積設備（MOCVD）之氣流、熱流、化學反應機制與氣體噴灑頭關鍵模組虛實整合技術，突破傳統磊晶廠找出最佳化製程參數方式。此項磊晶製程數位化製造技術，也就是導入ECOS（Epitaxy Optimum Coupling System）這個虛實整合系統（Cyber-Physical System; CPS）。在這個系統中，「實體」部分是指結合機台與製程的氣體噴灑模組；「虛擬」部分則是指製程參數資料庫。透過工研院進行的測試，研發團隊已能掌握氣 體噴灑模組性能，以及製程參數資料庫的操作方式及參數調控準確度。
 
透過此一開發成果，不僅製程準確性獲得提高，磊晶參數決定時間從原來一週縮短為不到二小時，透過將經驗數值化，也能將人員異動對製程所造成的影響降至最低。

本文經工研院授權轉載。