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          使用AI助力半導體廠商提升良率

          作者: 時間:2019-01-28 來源:網絡 收藏

            18世紀60年代,蒸汽機的發(fā)明,讓人類開始了第一次工業(yè)革命(工業(yè)1.0);

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201901/397181.htm

            19世紀下半葉,電力技術的廣泛應用帶來了第二次工業(yè)革命(工業(yè)2.0);

            而第二次世界大戰(zhàn)后的第三次工業(yè)革命(工業(yè)3.0),以原子能、電子計算機和生物工程等發(fā)明和應用為主要標志,涉及信息技術、新能源技術、新材料技術等諸多領域,對人類日常生活帶來的巨大變革一直影響至今。

            直到自德國政府在2013年正式提出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略,全球范圍內又開始了新一輪的工業(yè)轉型競賽。工業(yè)4.0被認為是可與前三次工業(yè)革命比肩的技術革新,本質是數據流動自動化技術,核心就是工業(yè)物聯網(IIoT)和人工智能()技術,因為主要關注制造領域,所以更多被提及的是——智能制造。

            誰來助中國智能制造一臂之力?

            目前,中國正處于智能制造初期,大部分企業(yè)還處于工業(yè)2.0邁向3.0階段。據德勤調查的數據,這些企業(yè)在轉型期間最關注實現工業(yè)自動化的軟件,關注比例達55%,高于排在后面的傳感器技術(51%)和通信技術(48%)。近年中國大力發(fā)展自主芯片產業(yè),各大主流廠商也正需要智能化改造和咨詢服務。誰可以做這些事?

            BISTel這個名字可能大家不太熟,2000年成立至今,他們一直以智能制造為出發(fā)點,為、平板顯示器、LED、pcb、SMT和電子制造系統提供實時、智能制造系統。日前BISTel在深圳和上海發(fā)布會上宣布將加大在中國投資力度,包括擴大辦公室、增加數據科學家和研發(fā)(R&D)中心的數量,以幫助中國在快速增長的智能制造領域實現領先。

            


            BISTel公司簡介,目前在全球范圍擁有350名員工,其中310個是工程師。中國的總部在深圳,目前中國區(qū)雇員共有36人。(圖:BISTel,下同)

            “中國的目標是在不到5年的時間內引領全球智能制造業(yè),這是一個價值6000億美元的行業(yè),” BISTel創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官W.K.Choi說,“為了實現這一目標,我們在中國的和平板顯示器制造客戶正在轉向BISTel基于的智能解決方案,以實時地檢測、分析、預測和處理每天在制造中遇到的問題,從而幫助他們充分發(fā)揮工業(yè)4.0的潛力?!?/p>

            


            BISTel全球客戶分布,主要集中在半導體制造、平面顯示器和鋼鐵行業(yè)。

            會上BISTel還宣布在中國推出首個供半導體和電子產品制造實時設備健康監(jiān)測和預測維護(HMP)的解決方案,讓客戶了解其設備的剩余使用壽命(RUL),并預知何時設備可能發(fā)生故障,或何時需要維修。

            用到機器學習的動態(tài)故障檢測

            本次BISTel發(fā)布的幾款主打產品,包括其首款自適應基于的應用程序“動態(tài)故障檢測(DFD?)”,以及幫助半導體制造商防范影響產量事件的腔室匹配(Chamber Matching,CM)應用程序“黃金腔室”( Golden Chamber)。

            


            數據搜集、分析和應用在智能制造中十分關鍵

            BISTel表示,動態(tài)故障檢測解決方案可提供全面?zhèn)鞲衅鞲檾祿治?,以檢測故障并顯著提高工程、工具生產率和產量。

            目前,大部分工廠還是依靠傳統的FDC系統進行故障檢測,其缺點是只能通過分析來自傳感器的摘要數據進行故障檢測,而不能發(fā)現傳感器行為微小變化對產量帶來的負面影響。

            


            DFD對比傳統FDC的優(yōu)勢

            BISTel稱,他們的新型動態(tài)故障檢測系統(DFD)具有機器學習功能,可以動態(tài)建立跟蹤參考,通過提供完整的跟蹤分析來避免或降低這種風險。 傳感器跟蹤數據包含大量信息,可幫助制造商識別包括斜率變化、尖峰、毛刺、偏移和漂移等問題。

            此外DFD不依賴于FDC使用的傳統控制限制方法,完全消除了手工建模,還使用更智能的算法來更好地區(qū)分真實警報和誤報,警報數量比FDC系統減少10倍。可快速檢測并分析影響產量事件的同時,DFD還可與傳統FDC系統無縫集成。

            幫助半導體廠商提升良率

            BISTel推出的腔室匹配應用程序,使半導體制造商能夠創(chuàng)建一個“黃金腔室”,更好地防范對產量產生負面影響的事件。

            


            對于半導體晶圓制造商而言,優(yōu)化晶圓腔(wafer chamber)性能對保障質量和產量至關重要。為實現這一目標并最大限度地提高客戶產線性能,關鍵在于分析腔室性能的變化并快速識別哪些參數正隨時間變化,方可確保每個腔室達到最大目標產量。

            


            CM在生產周期中的應用

            據BISTel介紹,新型腔室匹配應用程序可使客戶快速獲得性能最佳的腔室 ,通常稱為參考腔室(reference chamber)或黃金腔室。然后,客戶可以將參考腔室與所有其他腔室進行比較,以實現性能最大化。

            “CM是我們四款新型智能制造解決方案中的第二款,它將直接影響客戶的晶圓質量和產量,”W.K. Choi表示, “借助這些先進的新工具,我們可以進行實時監(jiān)控和分析,快速識別黃金腔室,并為我們的客戶提供最大化其設備和工藝性能的機會?!?/p>

            BISTel把目前智能制造分為三個階段:應用級智能、系統級智能和企業(yè)級智能。大部分企業(yè)目前都處于第一階段,而BISTel正在幫助他們發(fā)展成第二階段。

            


            階段一和階段二的主要差別可見下圖。階段一中,生產數據的檢測、分析和預測分別進行,并為關聯,而階段二中,在機器學習的作用下,各組數據實現了互動和自主升級。

            


            



          關鍵詞: AI 半導體

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