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龙图腾网获悉山东青鸟工业互联网有限公司申请的专利一种工业大数据治理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120065881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510535533.8，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种工业大数据治理方法及系统是由初桂民;苏冠群;许浩;朱心华设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业大数据治理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种工业大数据治理方法及系统，主要针对半导体制造领域。该方法先通过在设备安装多种传感器采集工艺参数和设备运行数据，经预处理后，利用时间序列分析与小波变换提取光刻环节数据的波动特征，结合历史数据和工艺原理构建光刻胶厚度波动模型。依据此模型，采用改进的PID控制算法制定并执行波动抑制策略，稳定光刻胶厚度。同时，将相关数据分类存储以便查询调用。本发明有效解决了半导体制造中数据治理和工艺控制难题，提升数据质量，保障工艺稳定性，提高生产效率和产品质量，推动半导体制造行业智能化发展。

本发明授权一种工业大数据治理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业大数据治理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、数据采集：通过在半导体制造设备上安装温度传感器、压力传感器、光刻精度传感器，实时采集制造过程中的工艺参数数据； 步骤2、数据预处理：对采集到的数据进行初步清洗，去除明显错误值、填补少量缺失值，并对数据进行标准化处理，统一数据格式，得到预处理数据； 步骤3、波动特征提取：接收预处理数据，将光刻环节中曝光时间、光刻胶厚度随时间变化的数据，提取其波动周期、幅度特征，通过小波变换技术，将数据分解为不同频率成分，识别出高频噪声波动和低频趋势性波动； 步骤4、建立波动模型：根据提取的波动特征，结合半导体制造工艺原理，建立工艺波动预测模型，具体基于历史数据和物理模型，构建光刻工艺中光刻胶厚度波动与曝光能量、温度之间的数学模型，该模型模拟在不同条件下工艺参数的波动情况； 步骤5、波动抑制策略制定与执行：依据波动预测模型，制定相应的波动抑制策略，即当预测到光刻胶厚度将出现较大波动时，自动调整曝光能量和温度控制参数，通过反馈控制系统实时干预制造过程，以抑制工艺参数的波动，确保半导体制造工艺的稳定性； 其中波动抑制策略制定与执行的具体工作逻辑如下： 阈值设定：基于历史数据以及光刻工艺的质量标准，确定光刻胶厚度的正常波动范围，设正常光刻胶厚度均值为，光刻胶厚度波动范围为，其中为根据工艺精度要求设定的合理波动阈值； 预测判断：运用已建立的光刻胶厚度波动预测模型，实时输入当前的曝光能量和温度数据，预测光刻胶厚度，当预测值超正常波动范围时，判定光刻胶厚度将出现较大波动； 策略制定：使用PID控制算法制定控制策略，具体的，其输出由比例项、积分项和微分项，公式为：，是当前时刻的误差，即正常光刻胶厚度均值与预测值的差值，、和分别为比例系数、积分系数和微分系数，其中比例项根据当前误差的大小，即时调整控制量；积分项用于消除系统的稳态误差；微分项根据误差的变化趋势提前调整控制量；上述系数根据光刻工艺特性和设备响应情况进行特定改进，改进依据光刻胶厚度预测值与正常范围的偏离程度及变化速率，动态调整系数； 考虑多因素干扰补偿：在PID算法中引入干扰补偿项，建立多因素干扰模型；收集不同因素变化对光刻胶厚度影响的数据，分析各因素与光刻胶厚度变化的关系，具体的，设干扰因素集合为，对应的补偿系数为，则补偿后的控制量为，其中为动态调整系数后的控制量； 策略执行：根据PID算法计算出的控制量，自动调整曝光设备的曝光能量控制装置以及温度调节设备的控制参数； 所述、和根据光刻工艺特性和设备响应情况进行特定改进，其具体实施步骤如下： 步骤A、实时数据采集：在光刻工艺进行过程中，通过传感器实时采集光刻胶厚度数据，设当前时刻的光刻胶厚度测量值为，正常光刻胶厚度范围为，同时获取对应时刻的曝光能量和温度； 步骤B、计算变化率：计算光刻胶厚度误差的变化率，其中为数据采集的时间间隔，通过相邻时刻的误差值计算得到误差变化率，即光刻胶厚度误差的变化趋势； 步骤C、构建系数调整函数： 确定函数形式：采用多元线性回归构建系数调整函数，其中比例系数的调整函数为，设函数形式为，其中、和为待确定的系数；同理积分系数的调整函数设为，微分系数的调整函数设为； 系数训练：通过预设的实验数据进行训练，确定上述函数中的系数，准备若干组不同光刻工艺条件下的实验数据，每组数据包含光刻胶厚度测量值、对应的误差、误差变化率以及情况下表现最佳的、和值，运用最小二乘法进行系数求解；对于的调整函数系数求解，设实验数据有组，目标使，分别对、和求偏导数并令其为零，得到方程组： 解此方程组，得到、和的值，从而确定的调整函数；同理确定和调整函数中的系数、、和、、； 步骤D、动态系数更新：将计算出误差、误差变化率，代入已确定的系数调整函数中，计算出当前时刻应采用的调整后系数、和，将调整后的系数代入PID控制算法公式，得到动态调整系数后的控制量，计算出控制量； 步骤6、数据存储：将步骤2中的预处理数据和步骤5中波动抑制策略数据存储到分布式数据库中，按照不同的工艺环节、设备类型和时间序列进行分类存储，以便快速查询和调用。

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