Halbleiterindustrie – Data Analytics als Schlüssel zum Erfolg

Dies betrifft glei­cher­ma­ßen For­schung & Ent­wick­lung, Pro­duk­ti­ons­über­wa­chung und Qua­li­täts­si­che­rung. In allen Berei­chen pro­fi­tie­ren die Ver­ant­wort­li­chen davon, Zusam­men­hän­ge zwi­schen Pro­zess­pa­ra­me­tern und Ziel­grö­ßen wie Qua­li­täts­kenn­zah­len sys­te­ma­tisch aus­zu­wer­ten – etwa durch Design of Expe­ri­ments (DoE). Defekt­mus­ter auf Wafern oder Anoma­lien in Test­läu­fen kön­nen schnel­ler erkannt, Ursa­chen gezielt dia­gnos­ti­ziert und nach­hal­ti­ge Opti­mie­rungs­maß­nah­men ein­ge­lei­tet wer­den. Durch die Mög­lich­keit, von einer Über­sicht auf die Detail­e­be­ne zu „dril­len“, las­sen sich Feh­ler­quel­len prä­zi­se ein­gren­zen und ver­mei­den.

Ein wei­te­rer Erfolgs­fak­tor ist die effi­zi­en­te Kom­mu­ni­ka­ti­on der Ergeb­nis­se: Ana­ly­sen und Resul­ta­te kön­nen inter­ak­tiv auf­be­rei­tet und pass­ge­nau für unter­schied­li­che Stake­hol­der bereit­ge­stellt wer­den – von der Pro­duk­ti­ons­lei­tung bis zur Qua­li­täts­si­che­rung. End­ergeb­nis­se las­sen sich zudem auto­ma­ti­siert in Reports doku­men­tie­ren, wodurch Trans­pa­renz und Nach­voll­zieh­bar­keit sicher­ge­stellt sind.