En los últimos años, con la llegada de la ola de la IA, muchas industrias se han visto afectadas directa o indirectamente ¿Qué aplicaciones tendrá para la industria de los semiconductores, que es la más vista en el mundo? Esta entrevista invita a Sonic, un analista de datos que dirige una fábrica de pruebas y embalaje de semiconductores, a hablar con Eric, consultor senior de JMP Taiwan Semiconductor, para compartir sus observaciones sobre las aplicaciones de primera línea de la industria y la tecnología de semiconductores actuales, así como sobre cómo la IA y el análisis de datos se utilizan en la fabricación de semiconductores desempeñan un papel clave.
AI Bajo la tendencia, AI Aplicaciones en la industria de semiconductores
Sonic destacó por primera vez las aplicaciones clave de la IA en la fabricación de semiconductores. Señaló que la fabricación de semiconductores implica múltiples etapas, incluido el diseño, la fabricación, las pruebas, etc., y en estas etapas se puede aplicar la IA. Por ejemplo, en la etapa de desarrollo y diseño de productos, utilizan PCA, aprendizaje automático y otras técnicas de modelado, basadas en BOM (materiales) y parámetros de producción, como criterios para el diseño de productos. Por ejemplo, cuando ocurre una anomalía en una máquina, utilizan la base de datos SQL combinada con JMP para analizar automáticamente las posibles causas para que la fábrica pueda mejorar rápidamente. Además, también realizan investigaciones sobre aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes.
Eric añadió además que la fabricación de semiconductores no es adecuada para comparar la calidad de los productos con el ojo humano debido a la gran cantidad de datos, mientras que la IA se puede aplicar a muchos aspectos. Mencionó que en el campo de la fabricación de chips, la IA se puede utilizar para determinar si diferentes parámetros o indicadores tienen un rendimiento especial en cada sección del proceso, e incluso para encontrar la mejor fórmula. También enfatizó la aplicación de la IA en el monitoreo de procesos y la notificación de errores, y señaló que con el avance tecnológico, el alcance de la aplicación de las herramientas de IA se ha expandido gradualmente a los fabricantes de equipos semiconductores y a las plantas de embalaje y pruebas.
AI Popularidad y facilidad de uso en la industria de los semiconductores.
En cuanto a la popularidad y facilidad de uso de la IA en la industria de los semiconductores, Sonic dijo que ha mejorado significativamente en los últimos años. Enumeró las siguientes observaciones:
- fase de diseño: La IA puede ayudar a los ingenieros a acelerar el proceso de diseño y mejorar la eficiencia, como la selección y programación de BOM, etc.
- Etapa de fabricación: La IA puede analizar datos de fabricación, detectar y predecir defectos de fabricación y mejorar la eficiencia y la calidad de la producción.
- Fase de prueba: La aplicación de la IA en el campo de las pruebas de semiconductores es muy importante, como el análisis automático de datos de prueba y la mejora de la eficiencia y precisión de las pruebas.
- Desarrollo de herramientas: La empresa desarrolla herramientas y plataformas de IA para semiconductores, lo que reduce los requisitos de experiencia en IA y proporciona una interfaz más intuitiva y fácil de usar.
Señaló que estas aplicaciones de IA pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la producción, la calidad y las capacidades de innovación, y acelerar el desarrollo de la industria de los semiconductores.
Los consultores de JMP enfatizaron que debido al rápido desarrollo del campo de los semiconductores, aún queda un largo camino por recorrer antes de que la IA pueda usarse para controlar las líneas de producción, ya que las herramientas de IA requieren escritura y ajuste manuales, lo que lleva mucho tiempo. y el costo, y a menudo completa la construcción del programa. Este programa ya no es suficiente y necesita ser ajustado. Puede darse el caso de que la optimización del programa de IA no pueda seguir el ritmo del desarrollo de semiconductores.
Enfatizó que la clave para resolver este problema radica en si el programa de IA se puede modificar fácilmente y ajustar rápidamente. Actualmente, los fabricantes de semiconductores han utilizado JMP como pequeños complementos para ayudar a los clientes a centrarse en los problemas más rápidamente y ahorrar tiempo de desarrollo.
¿Se están volviendo inteligentes las empresas de semiconductores? Elementos clave para construir una fábrica inteligente
Sonic cree que antes de hablar de la construcción de fábricas inteligentes, debe estar preparada toda la infraestructura, como sensores completos y tecnología de Internet de las cosas para guardar el estado operativo y los datos de todos los equipos de producción en una base de datos. A través de análisis estadísticos y algoritmos se procesan y analizan los datos para lograr la optimización y toma de decisiones de la fabricación inteligente. Al mismo tiempo, enfatizó la importancia de la capacitación y mejora de las habilidades del personal, y las empresas también deben brindar capacitación completa al personal para cultivar talentos dentro de la empresa.
Los consultores de JMP agregaron que la conexión a la base de datos y las reglas del juego de las fábricas químicas inteligentes, como el uso de lenguajes de programación para editar el aprendizaje automático o los criterios de juicio de la IA, son claves para la transformación. Señaló que esto no era sólo un desafío financiero, sino también una presión de tiempo. Él cree que el software debe mantenerse al día con el desarrollo del hardware; de lo contrario, los resultados del desarrollo inicial se verán afectados. Por lo tanto, antes de implementar una planta química inteligente, se debe mejorar la conexión de los datos de prueba y las plataformas de análisis para garantizar que se pueda responder a los problemas de manera oportuna y estar completamente preparado para la implementación de plantas químicas inteligentes.
Invertir en IA Optimización de procesos previos y mejora de calidad.
Sonic dijo que, por supuesto, cuantos más datos se puedan recopilar, mejor, pero a menudo, cuando hay una anomalía, se utilizarán los datos existentes para encontrar el problema, como analizar manualmente el LOG de la máquina para encontrar la correlación y la tendencia de los datos. para su posterior análisis automático.
Los consultores de JMP compartieron las herramientas proporcionadas por JMP para optimizar modelos, incluido el análisis de regresión, el aprendizaje automático, los árboles de decisión, etc. Señaló que JMP Pro proporciona más herramientas de modelado, como SVM, K-nerest Pro, bosque aleatorio, etc. A través de herramientas que optimizan los modelos se pueden obtener modelos mejores y más precisos. También mencionó la función de selección de modelos proporcionada por JMP Pro, que puede comparar todas las plataformas de modelado y encontrar la plataforma de creación de modelos adecuada. Finalmente, compartió las herramientas Profiler y Design Space Profiler de JMP, que ayudan a encontrar la mejor combinación de parámetros y ventana de proceso.
El análisis de datos combina software de semiconductores de uso común y EDA herramienta
Sonic mencionó que su empresa promueve principalmente el uso de JMP para herramientas EDA, y los resultados del análisis pueden ganarse la confianza y satisfacción de los clientes, incluido el análisis de LOG de la máquina, el análisis de anomalías, el control de calidad y eficiencia y otras funciones. Los ingenieros pueden utilizar estas herramientas para obtener datos y resultados rápidamente, e incluso pueden iniciar de manera flexible otras tareas de análisis JMP a través de datos para generar informes que satisfagan mejor sus necesidades.
Los consultores de JMP mencionaron las herramientas proporcionadas por JMP, como Clustering para clasificar problemas de obleas e identificar posibles nuevos problemas; Control Chart y JMP Live Warning Test para sistemas de informes automáticos. Estas herramientas facilitan el análisis de datos y el monitoreo en tiempo real en la fabricación de semiconductores, mejorando la eficiencia y la calidad.
Resumir
En esta entrevista, analizamos en profundidad la aplicación de la IA y el análisis de datos en la industria de los semiconductores. Desde el diseño hasta la fabricación y las pruebas, la IA y el análisis de datos desempeñan un papel importante en cada etapa, promoviendo la innovación y el desarrollo continuos de la industria de los semiconductores. Si desea obtener más información sobre la aplicación de JMP en la industria de semiconductores, consulte más temas: Discusión temática sobre semiconductores: identificación de obleas defectuosas, detección automática y análisis automatizado basado en JMP o Pruebe JMP durante 30 días Complete su análisis de datos de semiconductores.
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