广东省-深圳福田区推出11项“企业惠企”举措，以“硬核举措”帮扶企业
06-18
作者：Tim Archer 林氏集团总裁兼首席执行官 今年是林氏集团成立40周年。
40年来，我们坚持不断创新突破，取得了开创性的成就。
进步，包括设备智能的探索。
展望未来，我们相信，对于半导体行业来说，器件智能化将成为预见未来发展的指路明灯。
制造难度和成本不断增加。
40年前，我们很难想象半导体技术会给世界带来如此巨大的变化。
例如，早期个人计算机的微处理器包含大约 50,000 个晶体管，而当今的先进芯片通常包含超过 1 亿个晶体管。
然而，技术的快速发展也带来了巨大的挑战。
新一代器件的发展意味着更复杂的结构、更多的工艺步骤、新的材料和设计规则，参数之间的依赖性也越来越大。
在这种情况下，我们的开发时间和成本一次又一次增加，以便将创新产品投入大批量生产并最终到达消费者手中。
如今，半导体行业已成为研发强度最高的行业之一。
同时，我们还肩负着对环境、员工福祉和社区健康的责任。
我们必须以可持续的方式推动半导体技术的发展来改变世界。
设备智能是应对挑战的关键设备智能可以通过促进数据和学习过程的良性循环来帮助我们解决上述挑战。
充分利用其强大的数据采集和处理能力，实现芯片制造领域的创新和突破。
林氏集团对设备智能化的愿景是将基于数据的建模、虚拟化和人工智能引入各个环节，包括系统和流程的设计、开发、采购、建设和支持，从概念设计和可行性研究到实施量产。
设备智能化的最终目标是在加速技术转型的同时降低成本、资源消耗和浪费，即通过解除复杂性障碍来释放创新。
智能设备时代，全流程数字化是关键。
任何系统从最初构思到终止的每一步都应该留下数据足迹。
芯片设计和制造工艺想要实现革命性创新已经变得非常困难。
为了满足性能、成本等各种需求，我们常常需要在数十亿种潜在的配方组合中大海捞针，找到最佳的配方。
以蚀刻为例。
过去十年，工艺配方开发和验证的成本增加了10倍。
在这种情况下，虚拟工艺开发是解决问题的重要工具，它可以帮助工程师更快地找到最佳配方。
。
尽管我们对具体工艺的理解不断加深，但纯物理蚀刻和沉积工艺模型过于复杂，涉及太多计算，无法产生实际结果。
我们的策略是结合机器学习和历史数据挖掘来构建可计算模型。
通过模型的运行，我们可以找到正确的变量组合，成功地在10^14个选择中找到最佳解决方案。
通过与芯片制造商在结构和工艺要求方面的密切合作，我们利用虚拟工艺开发实现了初级组合的优化，成功地将所需的实验次数和成本减少了20%以上。
这种方法仍处于早期实验阶段，我们需要继续与芯片制造商密切合作才能实现规模化。
复杂性带来的挑战不仅限于研究和开发。
为了实现芯片的大规模生产，制造商必须在数百个腔室中复制最佳工艺，每月生产数十万片具有埃级公差的晶圆。
为了确保所有流程的性能一致，我们需要投资更智能的设备和服务。
这就需要智能设备具有自我感知、自适应和自我维护的能力。
自我意识是指设备了解自己的软件和硬件配置，并可以使用传感器来监控关键性能指标。
与前代设备相比，新一代设备增加了约 1,000 个传感器，它们生成的数据与制造商晶圆厂的信息相结合，可以将腔室匹配时间从几周缩短到几天。
自适应功能意味着这些智能设备可以根据单元工艺偏差和材料变化不断调整自身或优化生产率。
自我维护功能包括自动校准、清洁或维护等，有助于提高机器的产量。
事实证明，晶圆厂中运行关键应用的一套设备的自我维护能力可以帮助客户每年节省0工时。
基于数据的智能服务生态系统 智能装备需要智能服务生态系统，否则无法保证数百个工艺室的整体设备效率，而这样的智能服务也离不开数据。
为了识别纠正措施、预测维护事件、管理智能零件和优化设备性能，我们需要基于数据专门开发的算法。
为此，林氏集团建立了设备数据存储库，在保持数据完整性的同时，根据情况为客户提供数据控制和访问权限。
这种灵活的解决方案帮助我们应对在批量生产环境中维护这些复杂系统的日益严峻的挑战，以确保满足器件产量目标，同时满足严格的工艺公差。
此外，虚拟和增强现实技术可以利用数据帮助工程师提高效率并分享全球专家的专业知识。
专家可以利用工具为工程师提供远程培训和支持，并借助实时视频流提供实时监督和指导。
COVID-19 的爆发也让我们亲眼目睹了这些远程支持技术如何成为企业的救星。
随着旅行的显着减少，对远程支持的需求将迅速增加。
协作对于持续创新至关重要，也是实现设备智能的所有优势的关键。
如今，半导体行业处于松散分离的模式，行业必须转型为由节点组成的网络，实现数据的流动和各方算法的融合，从而实现更有效的行业控制。
我们相信，通过释放设备智能的全部潜力，我们可以预见世界的未来。
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