In den letzten Jahren waren mit dem Aufkommen der KI-Welle viele Branchen direkt oder indirekt betroffen. Welche Anwendungen wird es für die Halbleiterindustrie haben, die weltweit am meisten beobachtet wird? Dieses Interview lädt Sonic, einen Datenanalysten, der eine Halbleiterverpackungs- und Testfabrik leitet, zu einem Gespräch mit Eric, einem leitenden Berater bei JMP Taiwan Semiconductor, ein, um seine Beobachtungen zu den Frontanwendungen der heutigen Halbleiterindustrie und -technologie sowie zur Funktionsweise von KI zu teilen und Datenanalyse werden in der Halbleiterfertigung eingesetzt. spielen eine Schlüsselrolle.
KI Unter dem Trend, KI Anwendungen in der Halbleiterindustrie
Sonic beleuchtete zunächst die wichtigsten Anwendungen von KI in der Halbleiterfertigung. Er wies darauf hin, dass die Halbleiterfertigung mehrere Phasen umfasst, darunter Design, Herstellung, Tests usw., und dass KI in diesen Phasen angewendet werden kann. Beispielsweise nutzen sie in der Produktentwicklungs- und Designphase PCA, maschinelles Lernen und andere Modellierungstechniken, die auf Stücklisten (Materialien) und Produktionsparametern basieren, als Kriterien für das Produktdesign. Wenn beispielsweise auf einer Maschine eine Anomalie auftritt, verwenden sie Datenbank-SQL in Kombination mit JMP, um mögliche Ursachen automatisch zu analysieren, damit die Fabrik schnell Verbesserungen vornehmen kann. Darüber hinaus forschen sie auch zu Deep Learning und Bildverarbeitung.
Eric fügte weiter hinzu und wies darauf hin, dass die Halbleiterfertigung aufgrund der großen Datenmenge nicht dazu geeignet sei, die Qualität von Produkten mit dem menschlichen Auge zu vergleichen, während KI auf viele Aspekte angewendet werden könne. Er erwähnte, dass KI im Bereich der Chipherstellung eingesetzt werden könne, um festzustellen, ob verschiedene Parameter oder Indikatoren in jedem Prozessabschnitt eine besondere Leistung erbringen, und sogar um die beste Formel zu finden. Er betonte auch die Anwendung von KI bei der Prozessüberwachung und Fehlerberichterstattung und wies darauf hin, dass sich der Anwendungsbereich von KI-Tools mit dem technologischen Fortschritt schrittweise auf Hersteller von Halbleiterausrüstung sowie Verpackungs- und Testanlagen ausgeweitet habe.
KI Popularität und Benutzerfreundlichkeit in der Halbleiterindustrie
Hinsichtlich der Beliebtheit und Benutzerfreundlichkeit von KI in der Halbleiterindustrie sagte Sonic, dass sie sich in den letzten Jahren erheblich verbessert habe. Er listete die folgenden Beobachtungen auf:
- Design-Phase: KI kann Ingenieuren dabei helfen, den Designprozess zu beschleunigen und die Effizienz zu verbessern, beispielsweise bei der Auswahl und Programmierung von Stücklisten usw.
- Herstellungsphase: KI kann Fertigungsdaten analysieren, Fertigungsfehler erkennen und vorhersagen sowie die Produktionseffizienz und -qualität verbessern.
- Testphase: Der Einsatz von KI im Bereich der Halbleiterprüfung ist sehr wichtig, beispielsweise zur automatischen Analyse von Testdaten und zur Verbesserung der Testeffizienz und -genauigkeit.
- Werkzeugentwicklung: Das Unternehmen entwickelt KI-Tools und -Plattformen für Halbleiter, reduziert die Anforderungen an KI-Expertise und bietet eine intuitivere und benutzerfreundlichere Benutzeroberfläche.
Er wies darauf hin, dass diese KI-Anwendungen dazu beitragen können, die Produktionseffizienz, Qualität und Innovationsfähigkeit zu verbessern und die Entwicklung der Halbleiterindustrie zu beschleunigen.
JMP-Berater betonten, dass aufgrund der rasanten Entwicklung im Halbleiterbereich noch ein langer Weg vor uns liegt, bis KI zur Steuerung von Produktionslinien eingesetzt werden kann. Der Grund dafür ist, dass KI-Tools manuelles Schreiben und Anpassen erfordern, was viel Zeit erfordert und Kosten, und das Programm wird oft konstruiert. Dieses Programm reicht nicht mehr aus und muss angepasst werden. Es kann sein, dass die KI-Programmoptimierung nicht mit der Entwicklung von Halbleitern mithalten kann.
Er betonte, dass der Schlüssel zur Lösung dieses Problems darin liege, ob das KI-Programm einfach geändert und schnell angepasst werden könne. Derzeit nutzen Halbleiterhersteller JMP als kleine Plug-Ins, um Kunden dabei zu helfen, sich schneller auf Probleme zu konzentrieren und Entwicklungszeit zu sparen.
Werden Halbleiterunternehmen intelligent? Schlüsselelemente für den Aufbau einer Smart Factory
Sonic ist davon überzeugt, dass die gesamte Infrastruktur vorhanden sein muss, bevor über den Bau intelligenter Fabriken gesprochen wird, beispielsweise vollständige Sensoren und Internet-of-Things-Technologie, um den Betriebsstatus und die Daten aller Produktionsanlagen in einer Datenbank zu speichern. Durch statistische Analysen und Algorithmen werden Daten verarbeitet und analysiert, um eine Optimierung und Entscheidungsfindung für die intelligente Fertigung zu erreichen. Gleichzeitig betonte er die Bedeutung der Personalschulung und der Verbesserung der Fähigkeiten. Unternehmen müssen auch eine umfassende Personalschulung anbieten, um Talente innerhalb des Unternehmens zu fördern.
JMP-Berater fügten hinzu, dass Datenbankverbindungen und Spielregeln für intelligente Chemiefabriken, wie die Verwendung von Programmiersprachen zur Bearbeitung maschineller Lern- oder KI-Beurteilungskriterien, ein Schlüssel zur Transformation seien. Er wies darauf hin, dass dies nicht nur eine finanzielle Herausforderung, sondern auch ein Zeitdruck sei. Er glaubt, dass Software mit der Entwicklung der Hardware Schritt halten muss, da sonst die Ergebnisse der frühen Entwicklung beeinträchtigt werden. Daher sollte vor der Implementierung einer intelligenten Chemieanlage die Verbindung von Testdaten und Analyseplattformen verbessert werden, um sicherzustellen, dass rechtzeitig auf Probleme reagiert und die Implementierung intelligenter Chemieanlagen umfassend vorbereitet werden kann.
In KI investieren Vorherige Prozessoptimierung und Qualitätsverbesserung
Sonic sagte, dass es natürlich umso besser sei, je mehr Daten gesammelt werden könnten. Wenn es jedoch zu einer Anomalie kommt, werden häufig vorhandene Daten verwendet, um das Problem zu finden, z. B. eine manuelle Analyse des Maschinenprotokolls, um die Korrelation und den Trend der Daten zu ermitteln zur anschließenden automatischen Analyse.
JMP-Berater teilten die von JMP bereitgestellten Tools zur Optimierung von Modellen, einschließlich Regressionsanalyse, maschinelles Lernen, Entscheidungsbäume usw. Er wies darauf hin, dass JMP Pro mehr Modellierungswerkzeuge wie SVM, K-nearest Pro, Random Forest usw. bietet. Durch Tools zur Modelloptimierung können bessere und genauere Modelle erhalten werden. Er erwähnte auch die von JMP Pro bereitgestellte Modell-Screening-Funktion, mit der alle Modellierungsplattformen verglichen und die passende Modellbauplattform gefunden werden können. Abschließend stellte er die Profiler- und Design Space Profiler-Tools von JMP vor, die dabei helfen, die beste Parameterkombination und das beste Prozessfenster zu finden.
Die Datenanalyse kombiniert häufig verwendete Halbleitersoftware und EDA Werkzeug
Sonic erwähnte, dass ihr Unternehmen hauptsächlich die Verwendung von JMP für EDA-Tools fördert und die Analyseergebnisse das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden gewinnen können, einschließlich Maschinen-LOG-Analyse, Anomalieanalyse, Qualitäts- und Effizienzkontrolle und anderen Funktionen. Ingenieure können diese Tools verwenden, um schnell Daten und Ergebnisse zu erhalten, und sie können mithilfe der Daten sogar flexibel andere JMP-Analyseaufgaben starten, um Berichte zu erstellen, die ihren Anforderungen besser entsprechen.
JMP-Berater erwähnten die von JMP bereitgestellten Tools, wie Clustering für die Klassifizierung von Waferproblemen und die Identifizierung potenzieller neuer Probleme; Control Chart und JMP Live Warning Test für automatische Berichtssysteme. Diese Tools erleichtern die Datenanalyse und Echtzeitüberwachung in der Halbleiterfertigung und verbessern so die Effizienz und Qualität.
Zusammenfassen
In diesem Interview führen wir eine ausführliche Diskussion über die Anwendung von KI und Datenanalyse in der Halbleiterindustrie. Vom Design über die Fertigung bis hin zum Test spielen KI und Datenanalyse in jeder Phase eine wichtige Rolle und fördern die kontinuierliche Innovation und Entwicklung von der Halbleiterindustrie. Wenn Sie mehr über die Anwendung von JMP in der Halbleiterindustrie erfahren möchten, schauen Sie sich bitte weitere Themen an: Diskussion zum Thema Halbleiter: Identifizierung defekter Wafer, automatische Erkennung und automatisierte Analyse basierend auf JMP oder Testen Sie JMP 30 Tage lang Vervollständigen Sie Ihre Halbleiterdatenanalyse.
Literatur-Empfehlungen:
