R2R（Run-to-Run）控制會根據前一個 run 的結果與目前 system state，調整下一個 run 的 recipe。在具有 variation 與 drift 的製造製程中，常用來持續補償條件，使結果不要偏離 target。
Feedback Control — 依結果進行補償
Feedback 控制會查看前一個 run 的量測結果，再修改下一個 run 的條件。系統計算 target 與實際結果之間的 error，並更新 recipe 讓差異逐步縮小。
這不是單純依經驗修改，而是在設計好的控制規則與限制條件內執行的error convergence mechanism。
Feedforward Control — 依狀態提前調整
Feedforward 控制在製程開始前，根據目前狀態與歷史資訊先調整條件。不是等結果出來後才修正，而是把已知的變化因素提前反映到起始條件。
因此 Feedforward 不只是補償，而可以視為state-aware 的 predictive adjustment。
整理
- Feedback：為降低結果 error 所做的事後補償
- Feedforward：反映狀態與歷史資訊的事前調整
- 兩者可以一起使用，持續讓製程結果不要偏離 target。
FeedbackFeedforward
R2R 不是重複使用相同 recipe，而是根據每個 run 的結果與目前狀態，持續改變下一個 recipe。
概念結構圖
快速看懂 Feedback loop 與 Feedforward input 如何結合。
料理比喻 — 不是「照著做」，而是「讓結果收斂」
泡麵包裝上寫著水量與烹煮時間，但實際結果仍會因火力、器具與周圍條件不同而改變。
所以我們自然會做兩件事。
- Feedback：剛才的結果不太對，下一次就調整。
- Feedforward：已經知道這個環境需要不同條件，就在開始前先調整。
不是原封不動重複 recipe，而是持續調整直到想要的結果收斂。半導體製程的 R2R 也是用同樣原理持續補償條件，使結果接近 target。
這個比喻只用來幫助理解。實際控制會在符合製程特性的規則與限制條件內安全地改變條件。
比喻結構圖
不是用敘事型插圖，而是直觀呈現 Feedback / Feedforward 的「結構」。
本文件從控制結構角度整理 R2R APC。實際導入時，製程與設備特性、安全限制、calibration strategy 會依營運 policy 而不同。