Ako sa podarilo výrazne zlepšiť výťažnosť polovodičov: Cesta od mikroskopov po umelú inteligenciu

Objavte, ako revolučné technológie automatizácie a umelá inteligencia transformujú polovodičový priemysel a zvyšujú výťažnosť čipov na historické maximum 80 %.

Ako sa podarilo výrazne zlepšiť výťažnosť polovodičov: Cesta od mikroskopov po umelú inteligenciu
Photo by energylabsbr/Flickr

Polovodičový priemysel prekonal za posledné desaťročia obrovské zmeny, pričom jednou z najvýznamnejších je dramatické zlepšenie výťažnosti čipov. Kde kedysi fabriky tolerovali, ba dokonca očakávali nízke výťažnosti na úrovni 50 % a nižšie, dnes najmodernejšie procesy dosahujú úroveň okolo 80 %. Ako je možné, že došlo k takémuto skoku? Tajomstvom nie je nič menšie ako revolúcia v technológiách automatizovanej inšpekcie a analýzy výrobných procesov.

Kľúčové poznatky

  1. Historické výzvy: V 70. a 80. rokoch boli výťažnosti v polovodičovom priemysle extrémne nízke, čo zvyšovalo výrobné náklady a obmedzovalo konkurencieschopnosť.
  2. Automatizácia inšpekcie: Prvé automatizované nástroje, ako AMIS a následne zariadenia od KLA, umožnili efektívne zhodnotenie kvality fotomasky.
  3. Vývoj nástrojov: Inovácie ako KLA 2020 umožnili presun inšpekcie priamo na výrobnú linku, čím sa zlepšila efektivita a zrýchlila detekcia defektov.
  4. Moderné prístupy: Použitie CMOS senzorov a technológií, ako je "Dark Field" inšpekcia, umožnilo rýchlejšiu a presnejšiu detekciu defektov.
  5. Budúcnosť s AI: Výskum a vývoj automatizovaných systémov podporovaných umelou inteligenciou smeruje k ďalšiemu zlepšeniu procesov a k možnosti detekovať chyby bez potreby referenčných obrazov.

Historické výzvy v polovodičovom priemysle

V minulosti sa výrobné fabriky so slabými výťažnosťami borili so značnými stratami. Napríklad pri 16K DRAM procesoch v roku 1978 dosahovali americkí a japonskí výrobci len 2 % výťažnosť. Po šiestich rokoch zvládli Američania zlepšiť svoje výsledky na 36 %, zatiaľ čo Japonci dosiahli 48 %. Tieto čísla ilustrujú, aké zložité bolo dosiahnuť konkurencieschopnú výrobnú kapacitu.

Automatizácia ako rozhodujúci faktor

Prvý zlom v zlepšovaní výťažnosti bolo zavedenie automatizovaných inšpekčných nástrojov. Známe zariadenie AMIS, vyvinuté Bell Labs v 70. rokoch, sa stalo prelomovým v oblasti kontroly kvality fotomasky. Hoci malo AMIS svoje obmedzenia, poskytlo faboratom schopnosť sledovať zlepšenie procesov v dlhšom časovom období.

Inšpekcia a technológie

KLA, založená v roku 1975, viedla k vývoju nových inšpekčných zariadení. Ich KLA 2020, prvý automatizovaný nástroj pre kontrolu vzorovaných waferov, umožnil priamo na výrobnej linke odhaľovať a klasifikovať defekty. To otvorilo cestu pre systematické zásahy do výrobného procesu rôznych čipov.

Moderné technologické pokroky

Aj keď inšpekčné nástroje čelili výzvam ako falošné alarmy alebo pomalé rýchlosti prehliadok, inovácia v oblasti obrazového snímania a spracovania dát výrazne pomohla. Prechod na CMOS senzory umožnil rýchlejšie snímanie a digitálne spracovanie obrazov, zatiaľ čo technológia "Dark Field" osvetlenia znížila náklady a zvýšila priepustnosť.

Budúcnosť s umelou inteligenciou

Napriek súčasnému pokroku priemyselská revolúcia AI v polovodičovom priestore je len na začiatku. S narastajúcou komplexnosťou čipov sa AI môže stať kľúčovým nástrojom pri automatickej identifikácii a klasifikácii defektov bez ľudských zásahov.

Záver

Zlepšenie výťažnosti polovodičov bolo dosiahnuté kombináciou technologického pokroku, odhodlania a inteligentnej automatizácie. V súčasnosti je úloha AI v zlepšovaní procesov jednou z najzaujímavejších oblastí, ktorá môže priniesť nové možnosti v detekcii defektov. Toto všetko dokazuje, že aj v technologickom priemysle je pokrok postavený na drobných, neustávajúcich inováciách.

Odkazy

  • Všetky informácie sú čerpané z videa „How Semiconductor Yields Vastly Improved“ z kanálu Asianometry.
Približne 156 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.78 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Mastodon