半导体制造全自动虚拟量测系统

项目信息:

申报院校:同济大学

项目名称:半导体制造全自动虚拟量测系统

项目简介:

半导体生产目前通常采取物理检测方式对产品进行质量抽检,时间和经济成本高昂;晶圆缺陷分析依赖人工经验;检测或分析过程暂停生产,降低产能。本成果基于大数据与人工智能技术,研发了知识数据混合驱动的半导体制造全自动虚拟量测系统(AVM),实现产品质量实时监控预警、质量问题快速准确追溯与产能充分利用。

所属类别:先进制造与自动化

技术特点:

技术创新点:

(1)工业数据建模算法自适应选择方法。提出基于元学习的算法选择框架和算法综合评估框架,可根据相关数据特征推荐算法并确定算法需改进的参数,解决了工业数据难以运用于缺陷识别和质量检测的问题。

(2)高维工业数据高效学习算法。基于可信度理论提出自适应卡尔曼滤波方法处理高维不确定信息,解决了工业高维数据驱动建模与预测难点。

(3)知识数据混合驱动预测性维护理论。建立具有预测和自我优化能力的预测性维护框架,实现设备可解释健康评估,解决了生产过程中的产品质量保障与设备产能利用的协同优化问题。

(4)全自动虚拟量测工业软件原型系统。基于因果推断识别质量相关特征信息,监测状态参数预测质量异常;基于联合数据分析,追溯质量缺陷并及时干预;实现设备预测性维护,提升企业产品质量与生产效率。

市场前景:

技术成熟度:实验室技术

本项目研发的AVM可以应用但不限于半导体、光电、能源、化工行业,方便用户迅速扩散至各厂与各制程机台,针对不同制程形态均具备解决方案,应用后可以取得的成效包括:1)将抽样检测率由原来<30%提升至100%,做到产品全覆盖量测,预测质量异常,发现质量问题及时处理,减少产品报废率,提高最终出货良率;2)对产品的量测平均值与各点位量测值均可准确预估,并可改善产品均匀度与提升毛利率,可降低3%以上的周期时间和50%以上的机台监测频率;3)减少对物理检测设备依赖,传统测量设备占总设备价格的1/10以上,可以将大量昂贵的检测设备替换为生产过程中瓶颈设备,缩短生产周期,提高工厂效率和产能;4)可以将人机比降低至原1/5,减少人工成本。

项目需求:技术许可 技术转让 作价投资

合作咨询请联系赵先生:18201800528


夕夕海 » 半导体制造全自动虚拟量测系统

发表回复