人工智能优化助力晶圆厂可连续发展

集微网消息，据eeNews报道，英国初创公司Flexciton正在利用呆板学习来优化半导体晶圆厂的运营，以淘汰化学品和能源的利用，从而在不低落产量的情况下使其更具可连续性。

这是由于三星证实白其晶圆厂流程的可连续性，而行业构造Semi创建了晶圆厂运营商的可连续发展同盟。该公司于2021年10月为实在时优化软件半导体生产筹集了1500万美元，并与包罗瑞萨电子在内的举世芯片公司相助。

“随着节能成为工厂的主要任务之一，通过更智能地工作和重新评估他们的生产流程，公司绝对有大概进步产量和产量，同时进步能源服从，”Flexciton首席实验官Jamie Potter告诉 eeNews 欧洲。

“晶圆厂通常利用开导式软件，此中工程师根据汗青数据编写规则来运行生产，但软件中没有内置智能，”他说。“聪明来自熟练的工业工程师，他们利用多年的履历调解和微调调理规则，以顺应不绝变革的条件和生产要求。”

“晶圆厂的KPI紧张基于周期时间、吞吐量和产量，这意味着能源斲丧在汗青上不停是次要思量因素。然而，随着能源资源上升以及由于其对天气变革的影响而必要淘汰能源利用，这现在正成为一个紧张的KPI，特殊是由于能源斲丧可占晶圆厂运营资源的30%，”Potter说。

“要准确优化晶圆厂的工作方式，我们必须起首及时正确相识整个WIP的状态。通过映射晶圆厂运营的当前状态，可以确定由于次优调理而出现瓶颈的位置，”他说。

Flexciton软件已经知道怎样利用晶圆厂，因此它不必要为新晶圆厂安装耗时的规则编写阶段或更换现有的调理软件。它具有智能和预编程知识，可以检察来自全部工具的数据，并盘算出怎样有效且高效地及时运行它们。

可连续半导体制造研发筹划——imec办理可连续半导体生产中的数据缺口

“根据我们与差别晶圆厂相助的履历，常常出现列队的工具涉及生产过程中能源最麋集的阶段——比方，光刻、扩散炉和无尘室。”

工厂数据的人工智能优化

“利用基于 AI 的优化软件通过改进晶圆在能源麋集型工具中的移动方式来淘汰瓶颈，可以满意晶圆厂的紧张 KPI 并低落这些工具的能源斲丧。比方，在照片阶段用更少的工具做更多的动作意味着一些工具大概会闲置。大概做同样的动作，但在熔炉阶段淘汰批次意味着更少的能源麋集型熔炉运行。”

智能优化技能也可用于直接控制不太繁忙的工具的能耗。只要那些容易出现瓶颈的范畴有效运行，而且全部紧张 KPI 都得到满意，其他范畴的工具就可以专门针对节能举行优化。（校对/武守哲）