在过程控制中引入新的剧本

在半导体工业中，时间就是一切。这意味着芯片制造商及其客户的收入和利润。它也是整个技术价值链的基础，从边缘到云。

在这场数十亿美元的高收益竞赛中，每个人都有利害关系。一个新的技术过程节点越快被证明是可行的，并逐步进入大批量制造，整个技术生态系统就越健康。

在这个博客系列中，我们一直在谈论半导体行业在缺陷检测和过程控制方面面临的挑战。传统的方法跟不上现代半导体工艺和设备的复杂性。这个行业是检查不够频繁因为不断上升的成本压力。工厂工程师将检查数据过滤到减少误报的数量但最终却错过了致命的缺陷，浪费了宝贵的时间。

这种情况是不可持续的。这个行业需要突破。

亚博最新版本Applied Materials正在通过一个新的过程控制剧本来解决这些挑战，该剧本旨在将大数据和人工智能技术的好处带入芯片制造技术的核心。应用的解决方案，今日揭幕，由三个元素组成，它们实时协同工作，以比传统方法更快、更好、更经济高效地发现和分类缺陷。这三个要素是：

刚出现的Enlight®光学晶圆检测系统：经过五年的开发，Enlight系统结合了业界领先的速度、高分辨率和先进的光学技术，可在每次扫描时收集更多产量关键数据。Enlight系统架构提高了光学检测的经济性，与竞争方法相比，捕获关键缺陷的成本降低了3倍。通过大幅提高成本，Enlight系统允许芯片制造商在工艺流程中插入更多的检查点。由此产生的大数据可用性增强了“在线监测”，即统计过程控制方法，可以在产量波动发生之前预测产量波动，立即检测偏差，以便停止晶圆加工，以保护产量，并实现根本原因回溯，以加速纠正措施和恢复大批量生产。

新提取物™ 技术：ExtractAI技术由应用公司的数据科学家开发，它解决了晶圆检查中最困难的问题，即能够快速准确地从高端光学扫描仪产生的数以百万计的干扰信号或“噪音”中区分导致产量下降的缺陷。ExtractAI是业内唯一一个在光学检测系统生成的大数据和eBeam审查系统之间建立实时连接的解决方案，eBeam审查系统对特定的产量信号进行分类，因此通过推理，Enlight系统可以解析晶圆图上的所有信号，从而区分产量杀手和噪音。萃取技术效率极高；在仅检查了0.001X样品后，它描述了晶圆图上的所有潜在缺陷。结果是一个可操作的分类缺陷图，加速了半导体节点的开发、斜坡和产量。人工智能技术具有自适应性，能够在大批量生产过程中快速识别新缺陷，同时随着更多晶圆的扫描，人工智能技术的性能和效率也在不断提高。

SEMVision®eBeam审查系统：SEMVision系统是世界上最先进、应用最广泛的eBeam审查技术。凭借其业界领先的分辨率，SEMVision系统通过提取技术对Enlight系统进行培训，以对产品缺陷进行分类，并将缺陷与噪声区分开来。通过实时协作，Enlight系统、ExtractAI技术和SEMVision系统可帮助客户在制造流程中发现新缺陷，从而实现更高的产量和盈利能力。SEMVision G7系统的大量安装基础已经与新的Enlight系统和ExtractAI技术兼容。

如下图所示，Applied的创新解决方案是唯一能够实时学习和适应的检查和审查技术，提供了完全分类和完全无噪音的完整晶圆图。

借助Applied的独特解决方案，半导体制造商可以进行更多的检查，以收集更多有关其工艺配方健康状况的数据，而不会被噪音淹没。其结果是研发、产能和高产量的大幅加速。

Applied长期以来一直致力于确保半导体行业的最终目标持续进步：PPAC，即性能、功率和面积/成本改进的简写。在一个人工智能创造数万亿美元经济价值的未来世界里，上市时间已成为一个更重要的因素：采用提取人工智能技术的光线系统提供了“PPACt”中的“t”，其启用是应用材料的指导策略。亚博最新版本

亚博最新版本应用材料首席执行官加里·迪克森（Gary Dickerson）曾表示，人工智能将改变包括半导体行业在内的所有经济部门。有了我们新的过程控制剧本，我们现在正在使用人工智能来制造能够实现更好人工智能的芯片。