芯片是由晶圆切割来的,晶圆上面一块块的四方块就是芯片,一块晶圆可以切割成很多片芯片。这种制造工艺可不是那么简单的,加工一块晶圆可能需要历时一个多月,经历数百个工艺步骤。晶圆加工后,还需要一个多月来完成组装、测试和封装,最终变成可供使用的芯片。
晶圆厂越来越难了,他们面临的挑战真的非常多样。首先,芯片的尺寸在从纳米级逐渐缩小至埃米级,制造工艺的复杂性必然增加;数据量也向PB级发展,分析如此大量的数据并尽可能减少工艺偏差可不是易事。此外,晶圆厂之间竞争激烈,不得不在降低成本的同时努力完成严苛的生产目标。向客户旅行供应承诺的压力越来越大。
晶圆厂们亟需一套全新的解决方案来帮助他们解决重重难题,创造更大价值。新思科技全新的软件产品——Fab.da应运而生,致力于帮助晶圆厂提高制造效率,解决复杂挑战。
什么是Fab.da?
新思科技的Fab.da是一款全面的过程控制解决方案,它利用人工智能(AI)和机器学习(ML)来加快量产速度并实现高效的大批量制造。Fab.da是新思科技EDA数据分析解决方案的一部分,该解决方案将整个芯片生命周期的数据分析和洞察能力融合在一起。有了它,半导体晶圆厂能够在不停机的情况下,分析来自厂内数千台设备的PB级海量数据。
与其他行业产品不同,这个创新解决方案将晶圆厂内多个孤立环节(晶圆、设备、设计、掩模、测试和良率)中的数据汇集到一起。目前,业界还没有其他解决方案能够将来自诸多不同来源的不同类型数据汇集到一个平台,形成完整的连续数据集,用于先进节点和成熟节点的芯片制造。这一完整的连续数据集有利于实现更高的效率、更大的数据可扩展性,并可提高问题根本原因分析的速度和准确性。
作为面向先进晶圆厂的一种全面过程控制解决方案,新思科技的Fab.da不仅提供基于AI和ML的故障检测和分类(FDC)以及统计过程控制(SPC),还允许动态地检测故障(“动态故障检测”)并充分利用全面的决策支持系统。这样,晶圆厂内的开发者就能尽早识别工艺偏差并快速确定根本原因,从而实现高效的工艺监控。
此外,Fab.da还提供出色的缺陷分析功能,可实现基于ML的自动缺陷分类和缺陷图像分析。这样,制造商就能在分析良率问题时,深入了解设备的子系统或特定的工艺参数,以快速确定工艺偏差的根本原因。而且,Fab.da支持在云端使用,可在拥有成本方面提供充分的灵活性,以满足随时间而变化的计算需求。
新思科技Fab.da可为IC制造商带来种种优势
传统的制造工艺问题检测技术已经逐渐捉襟见肘,尤其是在先进技术节点上。例如,如果没有类似Fab.da这样的解决方案,开发者就必须自己进行良率分析,以找出潜在的问题。发现问题后,开发者需要与缺陷和工艺团队进行沟通,以确定根本原因并进行故障排查。缺陷团队将开始寻找问题背后的一些相关性,而工艺团队则进行故障排查并将其与根本原因联系起来。
所有这些步骤都会耗费大量时间,而这些时间完全可以集中用来尽可能提高芯片良率、降低成本和缩短产品上市时间。Fab.da最大的优势之一在于,开发者可以快速识别并查明特定芯片的问题,以了解究竟是哪个工艺步骤和/或设备造成了问题。
Fab.da除了能够快速、准确地进行过程控制之外,其节省下来的时间和成本还带来了其他诸多益处,包括:
效率:使晶圆厂能够做出更好的决策并减少误报。
可伸缩性:连接多个晶圆厂,分析PB级数据。
鲁棒性:无需停机并支持实时升级。
可扩展性:可在Fab.da平台上部署客户应用程序。
预测性应用:晶圆厂的过程控制从被动响应过渡到主动预测。
新思科技能够助力提高IC制造效率
新思科技是IC设计解决方案的行业领导者,其软件解决方案为各大晶圆厂广泛采用并且影响力日益增长。这些复杂的软件产品中融合了新思科技自身强大的专业知识和在人工智能领域的持续投入。其最新的Synopsys.ai平台就是一个很好的例子。
在提供过程控制解决方案以有效管理尖端晶圆厂的复杂性方面,新思科技有着独特优势,可帮助芯片开发者和制造商提高运营水平和生产力,从而在当今充满变化的制造业中获得竞争优势。
新思科技为芯片制造和芯片生命周期管理提供出色的软件解决方案,涵盖TCAD解决方案、掩模解决方案及制造分析。事实上,新思科技现有的解决方案已通过数百万个传感器连接到多个晶圆厂的数千台设备上,使开发者能够对数百PB的海量数据进行分析。
新思科技将借助自身在连续数据集方面的丰富专业知识,通过AI/ML和大数据方面的先进技术,从各个方面帮助客户从工业4.0中获益,包括IC设计、掩模综合、工艺建模、片上测试和监控技术等。
最终,新思科技的分析解决方案套件(包括Fab.da)将利用数据分析功能提供可行的见解,助力实现高效的芯片量产。通过提供对制造工艺的实时可见性,新思科技可以帮助开发者实现预测性分析并优化产品质量和良率,从而协助晶圆厂在激烈的竞争中赢得先机。
审核编辑:汤梓红
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原文标题:Fab.da:注入AI+ML,解锁晶圆代工厂制造潜力
文章出处:【微信号:Synopsys_CN,微信公众号:新思科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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