洁净室与辅助间：需要彼此协调的关键原因

洁净室通常装有来自许多不同制造商的各种工艺机台。机载真空泵的范围非常广泛，洁净室中工艺机台和操作界面具有多样性和复杂性，使得提供真空和支持服务变得棘手。机队管理和优化更加复杂，因为机台按流程分组和隔离。

但是，并非所有洁净室机台都需要机载真空泵，但几乎所有机台都需要在辅助间中获得真空和减排服务。与洁净室相比，辅助间通常是一个大型的开放空间，内含真空泵、减排系统，在许多情况下，这些系统均来自一家制造商。这很适合机队管理，但是，设备机队存在显著差异，这反映了洁净室中的复杂性。真空和减排设备在不同工艺中的表现不同，具体取决于工艺类型（沉积、蚀刻或清洁）。做出糟糕的维护决策可能会导致效率低下、停机和严重的安全隐患。机队管理人员必须关注细节并重视专家支持，这与洁净室中的工作同样重要。 

在洁净室中，由于大型集成工艺机台的物理限制，维护工作几乎总是在现场进行。工艺机台的维护通常以时间或计数间隔进行管理，但最近，预测性分析或基于状态的分析技术在改善维护决策方面的作用日益凸显。

随着辅助间技术的发展，真空和减排设备的使用周期要比工艺机台长得多。一些重要的泵和减排系统会定期维护，但维护往往是被动的，有时甚至是运行到出现故障，备用泵随时待命。这就削弱了较长维护间隔所带来的好处，并可能导致计划外停机。 

洁净室和辅助间中的真空设备具有不同的监控和测量方式，这反映了它们所处工艺的不同。在处理室中，工艺真空至关重要，工艺工程师需要持续监控真空度、检查是否有泄漏并检测工艺终点。这些真空传感器大多是附加设备，通常没有与工艺机台进行本机集成。频繁的测量和检查是为了确认工艺性能。洁净室运行模式本身就是数据密集型。

辅助间真空设备的传感器通常是集成式的，通过设备控制器监控和获取数百个相关的真空和减排参数。对于最复杂的设备，例如支持 EUV 光刻机台的设备，其参数可能多达数千个，这意味着需要将大量数据集与制造工艺数据整合在一起。但在辅助间中，我们尚未充分利用从这些数据中可能获得的洞察力。智能制造计划目前正在发掘这一潜力，我们期待在未来几年内从中获益。

创建集成电路需要许多具备各种技能、理论和实践知识的人才。这些技能涵盖物理和化学、材料科学、电气工程和电子学、机械工程、控制系统等学科。所需的技能组合和人才再次反映了洁净室与辅助间在工艺方面的不同。在洁净室中，操作员、技术员和工程师都是高技能人才，博士学位比比皆是。

现场的辅助间人员也都是高技能人才，特别是考虑到危险材料带来的风险，但由于大部分维护作业都是在场外进行，因此还有一大批高技能技术人员和博士工程师在保养和制造设施的幕后工作。这些博士级别的工艺化学和真空物理知识对于制定设备的操作和维护程序，以及在必要时解决现场问题都至关重要。由于辅助间的大量专业知识都是从现场之外获取，因此维护作业的复杂性被掩盖起来，优化维护效果的机会也往往被忽视。