머신 러닝 + 수십 년의 경험
PDF 솔루션은 빅데이터 인프라와 머신 러닝 애플리케이션을 수십 년간의 제조 및 테스트 경험과 결합하여 고객에게 특정 성과를 달성할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 기업이 인더스트리 4.0의 이점을 누릴 수 있도록 지원합니다.
대량 생산에서 입증된 성능
제조를 위한 고급 인사이트(AIM)는 지속적인 계산과 사용자 입력을 통해 학습하여 대량 생산 환경에서 신속하게 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있는 구성 가능한 지식 기반 시스템입니다. 지난 10년 동안 유니티는 빅데이터와 머신 러닝 역량을 활용하여 제조, 테스트 운영, 조립 및 포장 분야에서 고객에게 상당한 ROI를 제공하는 생산 분야에서 검증된 AIM 솔루션 제품군을 개발해 왔습니다.
AIM 솔루션 개요:
적응형 시그니처 진단(ASD)
ASD는 비정상적인 웨이퍼 수율 시그니처 탐지, 분류 및 근본 원인 분석을 위한 자동화된 시스템입니다. 새로 들어오는 웨이퍼의 공간적 시그니처를 분석하고 사용자 입력에 기반한 머신 러닝(협업 학습)을 사용하여 즉석에서 세분화된 카테고리로 분류하는 기술입니다. 각 고유한 웨이퍼 범주에 대해 드릴다운 분석이 자동으로 수행되고, 알려진 근본 원인이 다시 나타나거나 웨이퍼 수율 손실의 새로운 잠재적 원인을 강조하는 보고서가 생성됩니다.
ROI: 웨이퍼 수율 손실의 근본 원인을 기존 분석 기술보다 5배 빠르게 파악하여 포함하고, 지속적인 개선을 위해 전문 지식을 머신 러닝 모델에 캡처합니다.
데이터 소스: 웨이퍼소트/빈소트, PCM, LEH/WEH, 계측, 결함, 툴 FDC
용량 및 효율성 개선(CEI)
CEI는 단계별 방법론으로 Exensio 분석 플랫폼 내의 장비 성능 추적(EPT) 기능을 활용하여 툴과 챔버 운영을 일치시켜 OEE(전체 장비 효율성), 팹 용량 및 웨이퍼 처리량을 최적화합니다. 각 레시피 마이크로 단계에서 수집된 데이터는 툴 간의 성능 불일치를 포착한 다음 툴 FDC 데이터의 세부 분석을 통해 제거합니다.
ROI: 병목 현상 도구 용량 10% 개선, 효율성/처리량 20% 이상 개선, 제조 처리량 모델 편차에 영향을 미치는 레시피와 설정 및 장비 하드웨어 문제를 빠르게 식별합니다.
데이터 소스: 공구 센서 FDC 데이터
소모품 비용 절감(CCR)
CCR 솔루션은 ERP, MES, EAM, FAC 데이터는 물론 소모품, 유지보수 부품 및 재료, 화학 및 재료 구성 보고서를 포함하는 프로세스 제어 모듈(Exensio Analytics Platform의 핵심 모듈)에서 수집한 eBOM 데이터 세트를 활용하여 체계적으로 재료 소비를 줄이고, 사용량을 최적화하며, 재료 구성 이탈을 포착합니다. 구조화된 분석 워크플로를 통해 실적이 저조한 도구, 부품 및 공급업체를 식별하여 사용자에게 최적화 프로세스를 안내합니다.
ROI: 자재 소비 비용 절감, 수율 및 신뢰성 이탈 감소, 부품 및 자재 사용 최적화
데이터 소스: 소모품 배치 ID, 이벤트 데이터, 레시피 ID, FDC 데이터, PM 정보, 자재 구성 보고서, MES 데이터
초기 수명 실패 감지(ELF)
ELF 솔루션은 현장에서 수율과 신뢰성 실패 사이의 품질 비용 절충을 최적화합니다. "부품 평균 테스트(PAT)"와 같은 고전적인 이상치 알고리즘은 초기 수명 실패 위험이 있는 부품을 식별하고 선별하는 데 자주 사용됩니다. 엑센시오의 ELF는 PAT를 뛰어넘어 엑센시오 분석 플랫폼의 엔드투엔드 데이터베이스와 인프라를 활용하여 포괄적인 다이 품질 등급 및 위험 분류 솔루션을 제공합니다. 여러 데이터 소스에서 생성된 고급 지표는 새로운 정보(예: 8D 보고서, FA에서 발견된 근본 원인, 추가로 접수된 RMA 등)가 밝혀질 때 적응하는 다변량 머신 러닝 접근 방식을 통해 분석됩니다.
ROI: 웨이퍼 정렬에서 고위험 다이를 감지하여 품질 및 신뢰성 이탈 방지
데이터 소스: 웨이퍼 정렬, 최종 테스트, PCM, 번인, 반품, 결함, 계측, LEH/WEH, FDC
장비 문제 보호(ETP)
ETP는 웨이퍼 팹과 조립 현장을 위한 차세대 FDC 솔루션입니다. FDC 데이터 수집, 기능 선택 및 SPC 경보 제한이라는 표준 접근 방식을 넘어선 ETP는 FDC 데이터를 도구 이벤트와 연결하고 AI와 ML을 사용하여 비정상적인 장비 센서 추적을 양호, 불량, 미상으로 감지 및 분류합니다. 사용자가 새로운 신호를 판단하고 근본 원인을 파악함에 따라 분류 시스템이 조정되어 문제를 빠르게 감지하고 억제할 수 있습니다.
ROI: DPW 수율 +1%, Fab 출력 +5%, 라인 수율 +2%, 툴 가용성 +2%, 엔지니어링 FTE 절약
데이터 소스: 공구 센서 FDC 데이터 및 공구 이벤트
지능형 자재 배치(IMD)
"자재 검토 위원회(MRB)"는 배송된 제품의 품질을 개선하는 데 사용되는 일반적인 기술입니다. IMD 솔루션은 MRB 프로세스에서 수작업과 사람이 유발하는 변동성의 빈도를 획기적으로 줄여줍니다. 각 고객의 비즈니스 및 제품 라인의 특정 품질 기준을 캡처하는 자동화된 워크플로우가 구현되어 로트 및 웨이퍼 품질 등급을 몇 시간 또는 며칠이 아닌 몇 분 만에 제공합니다. 종합적인 분석과 완전한 자동화를 통해 균일한 결과와 고품질의 의사 결정을 보장합니다.
ROI: 로트 처분에 대한 엔지니어링 노력을 50% 이상 절감합니다. 이탈 방지, 일관성 및 웨이퍼 배치의 결정 품질 개선.
데이터 소스: PCM/WAT, 웨이퍼소트/빈소트, 최종 테스트
스마트 테스트
제조 복잡성, 첨단 패키징 기술, 고밀도 칩 설계는 웨이퍼 정렬 및 최종 테스트 비용을 증가시키는 요인으로 작용합니다. 엑센시오의 스마트 테스트 솔루션은 머신러닝을 사용하여 각 제품 다이와 관련된 방대한 데이터 세트에서 미묘한 신호를 찾고 인공 지능을 적용하여 테스트 흐름을 조절하고 더 낮은 비용으로 더 높은 제품 품질을 달성합니다. AI/ML 접근 방식은 번인과 같은 값비싼 테스트 삽입을 생략할 수 있는 최고 품질의 다이를 후보로 식별하여 테스트 비용을 최적화하는 동시에 DPPM 요구 사항을 충족합니다. PDF에서 머신 러닝 알고리즘을 제공하거나 고객이 직접 제공할 수 있습니다. 이 시스템은 생산 운영을 위해 설계되었으며, 효율적이고 짧은 지연 시간, 높은 가동 시간, 최소한의 데이터 손실을 위해 OSAT의 테스트 플로어 '엣지'에 설치됩니다.
ROI: 번인 요구 사항을 30~60%까지 줄여 테스트 규모와 비용에 따라 연간 최대 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.
데이터 소스: PCM/WAT, 웨이퍼소트, 최종 테스트(및 계측, 결함, MES 및 FDC 데이터(사용 가능한 경우))
수익률 인식 FDC
YA-FDC는 Exensio의 '빅데이터' 플랫폼을 활용하여 공정 변동을 개선하고, 기능 및 파라미터 수율에 영향을 미치는 장비 조건과 변동 원인을 파악하며, 중요한 파라미터를 식별하는 독점 분석 및 모델링 기법으로 적절한 SPC 한계를 설정하는 기술과 서비스의 조합입니다. 보고 및 대시보드를 통해 분석이 자동화되어 수율, 변동 및 이탈을 빠르게 개선할 수 있습니다. AI/ML은 정밀한 피드백과 피드포워드 제어를 위한 예측 모델, 도구 가용성 최적화를 위한 예측 PM, 적응형 인라인 샘플링을 위한 가상 계측을 제공합니다.
ROI: 수율 +8% 향상, 이탈률 +40% 감소, NPI 램프 학습 속도 +7% 향상
데이터 소스: 툴 센서 FDC 데이터, 계측, 결함, PCM/WAT, 웨이퍼소트, 테스트, 조립
