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AIFind Project

 

 

Integrierte Schaltkreise (IC´s, Chips) werden in der Halbleiterindustrie auf kreisrunden Scheiben, sogenannten Wafern gefertigt. Die Fertigung erfolgt dabei in mehreren Prozessschritten, von denen jeder einzelne aufgrund von Veränderungen der Werte von Prozessparametern zu Defekten im Mikroschaltkreis führen kann. Die hoch komplexe Fertigung folgt dabei verschiedenen Prozessschritten, von denen jeder einzelne aufgrund von Veränderungen der Werte von Prozessparametern zu Defekten in den Mikrostrukturen führen kann.
Um die Qualität sicher zu stellen, werden die Chips innerhalb und am Ende des Prozesszyklus durch elektronische Messungen und Umgebungs- und Technologietests überprüft. Am Ende des Fertigungsprozesses wird die Qualität der Chips anhand elektronischer Messungen getestet. Die dabei erlangten Informationen sind potentielle Quellen um reale und potentielle Fehler zu identifizieren und beseitigen. Jedoch bewegt sich die pure Masse produktbezogener Daten in Reichweiten die die manuelle Analyse und Erkennung zu einer zeitkritischen und häufig unerreichbaren Aufgabe macht.
Diese ohnehin kritische Anforderung ist stetig wachsend und wir ergänzt um zusätzliche aber nicht optionale produktbezogene Quellen. Dieses kontinuierliche und schon vorhandene Problem wird immens kritisch sollte ein Lieferdatum bevorstehen und/oder ein am Analyseprozess beteiligter Experte die Firma verlässt oder in einem ähnlichen Grad nicht mehr zugreifbar ist.
Das ifind (Intelligent Framework for Interrelation Discovery) System steuert dieser Problematik entgegen um die zeitnahe Evaluierung produktionsbezogener Daten zu unterstützen, beschleunigen und ermöglichen. Das System bietet die Möglichkeit produktbezogene Daten zu listen und selektieren und sie auf ein manuell handhabbare Anzahl von Faktoren zu reduzieren, mit Verbindungen zum ausgerissenen Problem Vorkommen.
Innerhalb dieses Auffindungsprozesses durchläuft die Software drei Hauptverarbeitungsschritte:

• Extraktion: Um ein solides Fundament für die Analyseschritte sicher zu stellen werden die zugehörigen Parameterquellen ausgewählt und fusioniert.
• Reduktion: Auf Basis einer zugeschnittenen Feature Selection Technik wird ein reduzierter Parametersatz mit Verknüpfung zum Analyseziel aufgebaut und für die folgende Verarbeitung erstellt.
• Klassifikation & Evaluation: Basierend auf der Klasse des Problems sind wir nun bereit die erstellten Parametersätze zu klassifizieren und evaluieren. Die besten Selektionen die den Gesamtkontext des Problemvorkommens repräsentieren werden dann zusammengefasst und präsentiert.

 

Fig. 1 : ifind System Iterationsübersicht.

 

Project partner: ELMOS Central IT Services GmbH

Kontakt

Dr. Christian Weber, christian.weber{at}uni-siegen.de