随着高度自动化半导体晶片生产设备,有一个紧迫的趋势扩大的范围标准自动化与组合优化整合改进决策的功能,机器智能和系统分析。本文讨论了半导体制造的自动化趋势,相关挑战和前景,以及最新的研究发生在这个特定的领域。
图片来源:Phonlamai图片/ Shutterstock.com
“行业4.0”标志着第四次工业革命,将推动工业自动化以最少的人工交互。4.0实现数字化技术行业,半导体生产设备采用先进仪器和物联网等功能,数据科学、人工智能,增强现实(AR)等。2020欧洲杯下注官网欧洲杯线上买球
3 d打印技术和半导体制造业
设计师是限制而采用传统的半导体制造技术,特别是在连接布局方面,极化率和基质形成。相比之下,3 d印刷电路板储蓄半导体行业大量的努力,时间和成本,同时也允许设计师更多的自治权与精致的布局和发展半导体芯片根据需要定制的设计概念。
时间敏感的网络(听)在半导体制造业
协助公司交付产品和增长,半导体工业自动化设备供应商应提供尖端创新利用时间敏感网络(听)。2020欧洲杯下注官网作为一个行业的主要推动者,需要保证数据可靠性、一致性,和优越的效率,听是必要的协助半导体公司futureproofing工作流,性能目标、盈利能力、效率和可靠性。
晶圆厂、半导体制造工厂以及其他行业的装配工厂,有一个证明的记录试图推动自动化和智能制造的性能界限。他们越来越接近发展中高度可定制的,独立的,与每个科技进步和自适应网络。
有效的跟踪和追踪框架需要管理资源运动和大宗商品在生产线以及完整的供应链。要做到这一点,关键是建立一个网络,可以支持更高的企业级系统强大的可追溯性在整个完整的生产线,甚至超越,除了可预测的性能和特性。这就是听——被证明是必不可少的半导体制造的未来。
在半导体制造自动化视觉错误检查
根据最新的研究《智能制造,通过利用计算机和人工智能视觉系统的功能,自动视觉检测试图提高半导体生产的标识和识别错误,允许生产商获利更高的产量和更低的生产成本。的建立和整合技术来记录和分析生产所需结果自动视觉缺陷检验程序。
团队提出了一个独特的混合多级分层深神经网络的方法,使最小的组件的定位在一个像素大小使用传统计算机视觉工作流和深层神经网络分类。建议系统其架构上的重点转移到更多的任务相关感兴趣的领域。
根据开发测试环境的结果,基于多级方法优于当前的方法学习计算机视觉检查。的方法实现了性能(F1-score)的99.5%,这对应于一个8.6倍增加系统的故障检测。
使用后端半导体制造的人工智能
研究人员发表了一篇论文2022年IEEE国际会议分布式计算和电路和电子(ICDCECE)暗示一个人工智能的解决方案,涉及使用的合并时间数据输入ERP、MES、和Testscape框架,形成一个集成的数据采集,计划和先进的分析系统。这将使用机器学习的知识训练模式,如深度学习神经网络预测处理时间,资源利用率和性能目标。
建议方法的另一个目标是采用人工智能克服产品质量问题造成的缺口在现有测试和物理状态监测能力和程序。
图片来源:Phonlamai图片/ Shutterstock.com
不再与这个补救,运营商必须决定是否替换设备更换产品或继续使用它根据自己的判断,但是可以代表这个艰难的选择一个人工智能系统,可以从以前的历史信息和可以根据实际的数据做出可靠的判断,而不是假设。
挑战半导体自动化
采用尖端半导体行业知名的制造方法。2021年全球半导体芯片短缺演示了行业的预期能力低于实现全数字化的承诺和高效的自动化。
半导体设施面临最重要的问题之一是他们依赖传统的手工流程,如过时的和通常无证MES项目。这些被称为骡子,代表成熟的无证遗留执行系统。当谈到能力与企业和物联网应用程序交互,骡子尤其棘手。他们还臭名昭著的要求许多小时的编程操作,如进行少量更改工作流程。长期这样的应用程序是这样站不住脚的。
传统的心态考虑自动化的商店或操作楼板平面策略是半导体数字化的主要障碍。必须发起一个高度自动化的过程与制造过程的深入分析远远超出材料的初始步骤处理,将所有变量的半导体制造包括正在执行的进程,人们参与,和产品制造。欧洲杯足球竞彩
半导体制造业自动化的前景
纳电子学的未来生产控制就是征服障碍。随着300毫米技术已经成熟,出现了最新的软件平台和特征。这些技术将提高收集、保存、传输和传输的数据。最近的问题包括增加系统噪声与转变的意思。
基于模型炉监管、智能恒温器增加和减少周期时间,和关注启动和关闭特性可能受益的设备。2020欧洲杯下注官网在未来,将取代模型预测控制器实时控制算法如PID和使用更多的传感器输出。
总之,满足工业需求,自动化和收敛在半导体生产必须继续增长。
从AZoM:趋势形成半导体晶圆制造
引用和进一步阅读
超级管理员,2022年。2022年半导体行业增长的驱动因素。(在线)
可以在:https://www.ultralibrarian.com/2022/05/18/driving -半导体行业增长的因素————- 2022城市
程,联邦贸易委员会等人。(2022)。特刊自动化分析超出行业4.0:从混合战略可以顺利生产。IEEE自动化科学与工程欧洲杯线上买球,19(3),1472 - 1476。
乔纳森•Karmaou 2021。完全自动化对半导体制造意味着什么?(在线)
可以在:https://www.criticalmanufacturing.com/blog/what-does-full-automation-mean-for-semiconductor-manufacturing/
泰姬酒店,Md Nasim Afroj。(2022)。“半导体制造过程中自动化的前景。”
施洛塞尔托拜厄斯,et al。(2022)。“改善自动视觉故障检查使用混合多级半导体制造系统的深层神经网络。”智能制造》杂志上。33 (4)。1099 - 1123。
Pheng m . s . K。,& David, L. G. (2022, April). Artificial Intelligence in Back-End Semiconductor Manufacturing: A Case Study. In2022年IEEE国际会议分布式计算和电路和电子(ICDCECE)(页1 - 4)。IEEE。
免责声明:这里的观点是作者表达他们的私人能力,不一定代表AZoM.com T /有限的观点AZoNetwork这个网站的所有者和经营者。这个声明的一部分条款和条件本网站的使用。