MATLAB & Simulink於半導體生產設備

MATLAB® & Simulink® 於半導體生產設備 縮短開發時間、提升精確程度、加快部署實現

先進節點、異質整合(heterogeneous integration)、以及資料驅動製造的需求增長,半導體生產設備廠商正積極推動平台轉型。這些需求背負了更嚴苛的容許範圍、更短的開發週期、智慧程度更高的系統。MATLAB與Simulink透過四大策略層面的能力,支援晶圓製造設備(Wafer Fab Equipment,WFE)、組裝測試封裝(Assembly, Testing, and Packaging,ATP)工作流程轉型:

  • 複雜機電整合系統的建模與模擬
  • 設計先進控制系統以提升精密度與速度
  • 運用AI與資料解析來開發處方程式、優化製程,以及進行預測性維護
  • 自動化檢驗與量測工作流程,來進行瑕疵偵測、提升良率

這些能力有助於縮短開發時間、提升產品品質,並且加快產品上市時間。

MATLAB & Simulink於半導體生產設備
機電整合系統開發

機電整合系統開發

WFE與ATP系統整合了愈來愈多的高度精密機電系統—比如晶圓接合(wafer bonding)、裸晶放置(die placement)、熱控制(thermal control)等。

MATLAB與Simulink從概念到部署提供以模型為基礎的設計流程支援,可助於虛擬原型化、系統整合、以及數位分身建立:

  • 使用Simulink與Simscape建立系統層級模型
  • CAD整合與多體模擬
  • 熱、流體、與電氣領域建模
  • 開發數位分身來協助預測分析
  • 產生用於部署的嵌入式程式碼
智能與自適應系統性能

先進控制:智能與自適應系統性能

半導體製造對於微型化和更高吞吐量推動為控制系統帶來強大壓力。傳統控制方法通常已不足以應付當今極為精密、具動態特性、並且具備複雜多變量交互作用的半導體設備。工程師可以使用MATLAB與Simulink來開發先進控制策略,並且透過人工智慧再逐漸增強:

  • 自適應控制與抗擾(disturbance rejection)
  • 用於智慧控制的強化學習
  • 即時模擬與硬體迴圈測試
  • 自動產生用於嵌入式部署的程式碼
適用於最佳化的AI與資料解析

適用於最佳化的AI與資料解析:良率與營運效率極大化

現今半導體製造包含了至少好幾百個精密的步驟,每一步都產生了大量數據。從這些數據萃取出有用的資訊對於提升品質及降低成本至關重要。由於龐大的規模和複雜性,工程師須要採取更進階的解析和AI技巧來因應,像是:

  • 資料前處理和特徵工程
  • 機器學習與深度學習模型開發
  • 預測性維護和剩餘使用壽命(remaining useful life,RUL)估計
  • 虛擬感測器與即時監測
  • 部署到邊緣裝置、嵌入式系統、雲端平台
檢驗與量測

檢驗與量測:確保無瑕品質和精確的測量數據

為了處理次微米的相互連結、3D堆疊、以及瑕疵偵測等任務,下世代的WFE和ATP平台需要先進的檢驗和量測解決方案。MATLAB與Simulink提供工程師一套包含影像處理、電腦視覺、訊號處理等功能的全面性工具,這些工具是高精度量測和瑕疵檢測系統的基礎。

透過MATLAB與Simulink產品,工程師們可以執行:

  • 瑕疵偵測:自動光學和電子光束檢驗
  • 量測自動化:即時資料擷取與分析
  • 邊緣部署:部署AI模型至嵌入式系統
  • 資料融合:結合視覺與電子訊號來提高精確度