Halbleiterfertigung smarter gestalten – mit Analytics für Engineers und Fab Manager

In der Halb­lei­ter­fer­ti­gung zählt jedes Detail. Ob Prozessingenieur*In, Yield Engi­neer, Test Engi­neer oder Fab Mana­ger – alle ste­hen vor den­sel­ben Her­aus­for­de­run­gen: Anla­gen sta­bil betrei­ben, Defek­te mini­mie­ren, gleich­blei­ben­de Qua­li­tät sichern und die Aus­beu­te opti­mie­ren.

Stat­Soft bie­tet für alle Betei­lig­ten die pas­sen­den Werk­zeu­ge und Ana­ly­sen. 

Prozess- und Equipment Engineers

Pro­zess- und Maschi­nen­da­ten ent­ste­hen im Sekun­den­takt - von Tem­pe­ra­tur­ver­läu­fen über Druck­pro­fi­le bis hin zu Mes­sun­gen der Gas­flüs­se. Mit Stat­Soft kön­nen die­se Daten­strö­me in Echt­zeit über­wacht und über sta­tis­ti­sche Pro­zess­kon­trol­le (SPC), Mul­ti­va­ria­te Ana­ly­sen und Trend­mo­del­le bewer­tet wer­den. Abwei­chun­gen vom Soll­zu­stand wer­den so unmit­tel­bar erkannt. Zudem las­sen sich kom­ple­xe Zusam­men­hän­ge zwi­schen Para­me­tern und Defekt­ra­ten mit­hil­fe von Design of Expe­ri­ments (DoE) oder Regres­si­ons­tech­ni­ken model­lie­ren.

Ergeb­nis: sta­bi­le Pro­zes­se, weni­ger Still­stän­de und geziel­te Opti­mie­rung ein­zel­ner Pro­zess­mo­du­le.

Yield- und Defekt Engineers

Yield Engi­neers haben die gro­ße Her­aus­for­de­rung, kleins­te Abwei­chun­gen im Pro­duk­ti­ons­ab­lauf auf­zu­de­cken, bevor sie gro­ße Aus­beu­te­ver­lus­te ver­ur­sa­chen. Mit inter­ak­ti­ven Wafer-Maps kön­nen Defekt­mus­ter (z. B. Krat­zer, Par­ti­kel­ver­tei­lun­gen, Hot Spots) sofort sicht­bar gemacht wer­den. Sta­tis­ti­sche Clus­ter­ver­fah­ren und Bild­ana­ly­sen hel­fen dabei, räum­li­che und zeit­li­che Mus­ter zu erken­nen und Pro­zess­schrit­te mit erhöh­ter Defekt­häu­fig­keit zu iden­ti­fi­zie­ren. Dar­über hin­aus ermög­li­chen Drill-Down-Ana­ly­sen den Wech­sel von der Makro­ebe­ne (Fab-wei­te Trends) bis hin zu ein­zel­nen Lay­ern oder Char­gen.

Test- und Produkt Engineers

Test­da­ten ent­ste­hen in rie­si­gen Men­gen - ange­fan­gen bei Para­me­ter­tests über Shmoo-Plots bis hin zu Zuver­läs­sig­keits­tests. Mit Stat­Soft las­sen sich die­se Daten auto­ma­tisch agg­re­gie­ren, visua­li­sie­ren und mit­hil­fe von Hypo­the­sen­tests oder Machi­ne-Lear­ning-Model­len auf sys­te­ma­ti­sche Feh­ler unter­su­chen. Typi­sche Fra­ge­stel­lun­gen:

  • Wel­che Test­pa­ra­me­ter beein­flus­sen die Per­for­mance beson­ders stark?
  • Wel­che Kom­bi­na­tio­nen füh­ren zu Aus­fäl­len?
  • Wel­che Tests kön­nen ein­ge­spart oder auto­ma­ti­siert wer­den, ohne das Risi­ko zu erhö­hen?

So wird die Test­zeit redu­ziert, wäh­rend die Pro­dukt­qua­li­tät steigt.

Data Scientists

Moder­ne Ana­ly­tik erfor­dert Fle­xi­bi­li­tät. Stat­Soft ermög­licht die direk­te Inte­gra­ti­on von R- und Python-Skrip­ten in stan­dar­di­sier­te Work­flows. Data Sci­en­tists kön­nen Model­le für Pre­dic­ti­ve Main­ten­an­ce (z. B. Aus­fall­wahr­schein­lich­kei­ten von Maschi­nen), Yield-Opti­mie­rung (z. B. Vor­her­sa­ge der Aus­beu­te je nach Pro­zess­pa­ra­me­tern) oder Qua­li­täts­pro­gno­sen (z. B. Vor­her­sa­ge der Chip-Leis­tung) ent­wi­ckeln und die­se in inter­ak­ti­ve Dash­boards ein­bet­ten. So pro­fi­tie­ren nicht nur die Data Sci­en­tists selbst, son­dern alle Rol­len im Unter­neh­men, mit repro­du­zier­ba­ren, vali­dier­ten Ana­ly­se­ver­fah­ren.

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Das Beson­de­re bei Stat­Soft:
Unse­re Con­sul­tants beglei­ten Unter­neh­men nicht nur bei der Soft­ware­ein­füh­rung, son­dern auch bei der metho­di­schen Umset­zung, im Trai­ning der Mit­ar­bei­ten­den und beim Auf­bau einer trag­fä­hi­gen Analytics-Archi­tek­tur. Damit wer­den Ana­ly­sen nicht zum Ein­mal­pro­jekt, son­dern zum fes­ten Bestand­teil einer erfolg­rei­chen Pro­duk­ti­ons­stra­te­gie.

Mit Stat­Soft ver­bin­den Halb­lei­ter­un­ter­neh­men Fach­wis­sen, Tech­no­lo­gie und daten­ge­trie­be­ne Inno­va­ti­on – für höhe­re Effi­zi­enz, bes­se­re Qua­li­tät und nach­hal­ti­gen Geschäfts­er­folg.

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