APC参数优化工具集｜工业AI分析工具
这个工具解决什么问题
本工具集提供完整的APC（Advanced Process Control，高级过程控制）参数优化解决方案，支持EWMA控制器（指数加权移动平均控制）、R2R（Run-to-Run）算法、响应面优化、效果对比分析，适用于半导体工艺参数的在线调整与优化。
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输入数据格式
数据文件 示例数据.csv，列顺序为：run、wafer_id、temp、pressure、time、response_value、target_value、error、adjustment、uniformity。
示例首行：1,WAF001,650,100,60,95.2,100.0,-4.8,4.8,0.052
🔧 安装说明
cd "D:\work\CSDN自动发布\VIP资源\VIP工具集_08_APC参数优化工具集" pip install -r requirements.txt python apc_optimizer.py --check
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教程一：EWMA控制器使用
from apc_optimizer import EWMAController
初始化EWMA控制器
controller = EWMAController( lambda_param=0.3, # EWMA平滑系数（0-1） target_value=100.0, control_limit=3.0 )
模拟控制循环
for i in range(100): measurement = get_sensor_reading() # 获取实测值 adjustment = controller.calculate_adjustment(measurement) apply_adjustment(adjustment) # 应用调整量 controller.log(measurement, adjustment)
教程二：R2R优化
from apc_optimizer import R2ROptimizer
optimizer = R2ROptimizer(method="gradient_descent", learning_rate=0.1)
for run in range(50): wafer = process_wafer() uniformity = measure_uniformity(wafer) adjustment = optimizer.update(uniformity, run) apply_parameters(adjustment)
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🕐 版本更新
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会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：config.json。
工具中出现的字段与提示
- EWMA控制器状态
- R2R控制器状态
- 🔧 EWMA控制器初始化：λ={self.lambda_param},
- 记录控制器状态日志
- 计算控制器性能指标
- 绘制控制图
- ⚠️ 无历史数据，跳过绘图
- 目标={self.target_value}
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：apc_optimizer.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 10 列：run、wafer_id、temp、pressure、time、response_value、target_value、error。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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分类归属：工业AI与智能分析工具包；完整清单在 工具资源包下载页。
