Smart Fabs的半导体制造业有益

越来越复杂的市场需求正在推动半导体Fabs-无论是集成器件制造商（如英特尔或三星）还是无晶圆厂/铸造模型 - 寻找提高制造灵活性，市场时间和盈利能力的方法。新产品介绍的步伐正在增加，发展，制造和部署产品到市场的复杂性。为了满足这些需求，公司正在将产品设计和测试连接，使得产品和过程中的优化能够在闭环反馈周期中实现。

数字化可以满足企业缩短生产周期、降低成本、提高产量的需求，同时促进创意和创新。数字化正在帮助解决跨组织和价值链的规模和协调的局限性。同样地，随着企业利用大数据和横向分析的力量，对以前孤立的领域的理解变得更好，工程领域和垂直专业领域之间的界限正在变得模糊。

但是，Fab将完全数字化和“聪明”是什么意思？智能制造如何与大多数半导体公司今天做的不同？每个FAB都有自己的需求，通过良好量化的业务目标驱动的数字转型不同的进入点。智能制造是全面的数字化，允许更大且更可靠的信息不仅在FAB内的流动，而且从设计到分发的所有玩家之间。半导体中的智能制造不仅仅是工厂中的连接装置;它是通过制造和服务从概念和设计的优化。

智能工厂的方面

实现智能FAB的循环时间，产量和成本益处是指数字连接整个制造过程的生命周期。这涵盖超出最现代化的半导体制造执行系统（MES）及其轨道和跟踪功能。虽然追踪和追踪的改进主要是到位的，但由客户推动监管设备（在汽车，医疗，航空航天和国防，安全和生物识别，生物识别，生物识别，生物识别技术中，虽然，将设计与制造业的技术相连只有最近成为重要资源FABS利用历史和先进的预测分析来改善Fab性能。

概念化智能FAB的一种方法是作为一个统一的协作平台，包括数字双胞胎，而不仅仅是产品，生产和性能的静态模型。

图1。数字双胞胎可以是产品、生产或性能。这些数字双胞胎相互促进见解和持续改进。西门子Xcelerator系列产品涵盖了数字双胞胎的设计、实现和优化。

这款数字双床的概念大量用于航空航天，防御和汽车等行业，以描述设计的设计产品。建立数字双胞胎的概念，制造商可以以结构化的综合方式将产品信息，决策和历史与整个产品生命周期捕获产品创新和知识。这被称为数字线程，它可以通过创新生命周期进行可追溯性。它还可以在下游进程中重复使用设计，这不仅可以节省时间，而且还可以提高质量，因为每个人都在完成单一的真理来源。最初，智能制造将更多地专注于生产和性能的数字线程，但现在使用产品数据也被认为是过程改进的重要因素。

智能半导体Fab与MES集成的调度，以创建一个不断更新的环境，以便在每个工作站下接下来接下来要做的内容。今天的先进MES可以模拟复杂的流程，但他们需要在可重复使用的工作流程中管理规范，食谱，掩码和工具。

智能晶圆厂的所有组件都需要可定制，以适应任何给定组织的特定需求。低代码和无代码应用程序开发平台是一个关键组件。这些平台提供了通过定制软件应用程序驱动业务转换的能力。

今天，任何经验级别的设计师都可以创建应用程序以满足他们的需求。这促进了一个内部公民开发人员网络，通过连接新的和遗留系统，自动化流程和促进提供可操作智能的数据分析来导出洞察力和超速数字化。

结束设计、构建和测试的循环

有机会利用设计数据来提高成品率和其他利润因素，作为智能制造实现的一部分。晶圆厂已经将产品设计与制造联系起来，通过设计制造(DFM)技术实现产品优化。来自生产测试结果的数据也提供了降低成本、提高质量和产量所需的有价值的见解。

新一代的端到端软件自动化加速了设计和制造之间的联系。设计自动化软件可能是智能晶圆厂最不明显的组成部分，但为了创造更有效的集成电路制造、控制成本和为电子能力的持续改进创造空间，它正变得越来越重要。雷竞技最新app在一个例子中，在生成掩码之前，集成电路设计要经过物理验证。通过机器学习算法分析来自该过程的数据，并反馈给铸造厂，以优化设计流程。

设计和制造之间的连接的另一个例子，其中还有助于建立开放的现代生态系统，来自IC测试分析。半导体技术和过程控制需要数以千计的不同产品设计的可重复的原子级性能。始终如一地产生所有产品的高产能的能力是令人生畏的。在过去，产量受到过程能力的管辖，使用测试芯片进行屈服学习，以及在工厂中的过程监测。今天，使用先进的机器学习算法分析来自IC测试的数据，以查找过去隐藏的产量限制器。

图2。半导体智能制造的一部分涉及使用设计数据来改进工艺。

捕获产量限制器的概念也可以在上游延伸到制造（DFM）流的实际设计中，尤其是在光刻过程中，这是制造业的关键步骤。当在工厂识别出严重的刻度相关问题时，在设计过程中为时已晚，以使简单的布局变化。为避免或减少设计延误，设计人员可以使用光刻模拟来检测布局的弱点，并分析光刻对设计电气性能的影响。

然后，工程师可以在设计流程的早期实现任何必要的调整。要做到这一点，必须有一种机制，使设计师能够将光刻工艺知识纳入他们现有的设计流程。事实上，在光刻友好设计(LFD)套件的形式。LFD套件可以让集成电路设计人员测量布局对给定流程的响应，然后纠正那些在制造过程中最有可能出现故障的配置。这里利用机器学习算法来预测产量限制，具有较高的检测精度和覆盖面，同时减少总体运行时间。

收集，分析和使用此数据是在智能制造中心创建全面数字双床的一部分。它还需要基于信任和验证数据安全性的伙伴关系严格的伙伴关系。

设计房屋需要了解他们的设计特定制造/产量挑战，而铸造厂需要设计数据，以有效地解决产品/流程互动。制造测试数据与设计数据相结合，可以提供一个强大的工具来解决一些最具挑战性的原子级问题。如果没有此信息共享，生态系统将不会真正发展成为在全球半导体市场竞争所需的智能制造视觉中。

现在智能半导体制造的地方

半导体晶圆厂在实施智能制造方面走在了前面，但其能力是多种多样的，而且发展迅速。面对竞争压力，半导体晶圆厂需要催化剂来实现和加速其数字化转型。障碍依然存在,但生态系统正在积极开发解决方案的所有组件智能工厂,从一个完整的数字的双胞胎,不仅利用物联网在工厂,但是有价值的设计数据,一个灵活的平台和一个统一的生态系统带来买家,开发商、设计师、制作公司,分包商,供应商和更多一起。与专注和经验丰富的行业合作伙伴合作，将使智能芯片实现利润和创新，否则就会被搁置在桌面上。

Fabs应该向供应商寻找可用于产品开发和制造业的即用的解决方案，以加速真正智能工厂的实现。例如，西门子的Xcelerator投资组合集成了软件，服务和应用程序开发平台，以帮助制造商完全数字化其操作以实现智能FAB目标。在完全智能的FAB中采取下一步将采取一些机构的意志，投资和与生态系统合作伙伴的合作伙伴，该伙伴具有丰富的数字软件组合，可用于产品开发和制造。

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