MATLAB und Simulink für Anlagen zur Halbleiterfertigung

Kürzere Entwicklungszeit, verbesserte Präzision und schnellere Bereitstellung

Unternehmen, die Anlagen zur Halbleiterfertigung herstellen, transformieren ihre Plattformen, um die Nachfrage nach komplexen Technologieknoten, heterogener Integration und datenbasierter Fertigung zu erfüllen. Diese Vorgaben begünstigen engere Toleranzen, schnellere Taktzeiten und eine höhere Anlagenintelligenz. MATLAB und Simulink unterstützen diese Transformation in WFE-Workflows (Wafer Fab Equipment) und ATP-Workflows (Assembly, Testing, and Packaging) durch vier strategische Fähigkeiten:

  • Modellierung und Simulation komplexer Mechatronikanlagen
  • Entwurf fortschrittlicher Regelungssysteme zugunsten von Präzision und Geschwindigkeit
  • Anwendung von KI und Datenanalytik zur Rezepturentwicklung, Prozessoptimierung und Predictive Maintenance
  • Automatisierung von Prüf- und Messtechnik-Workflows zur Mängelerkennung und Verbesserung der Ausbeute

Durch diese Fähigkeiten lässt sich Entwicklungszeit verkürzen, die Produktgüte verbessern und die Markteinführungszeit beschleunigen.

Halbleiterfertigung

Entwicklung von Mechatronikanlagen

WFE- und ATP-Anlagen enthalten häufiger auch hochpräzise Mechatronik, beispielsweise Wafer-Bonding, Die-Positionierung und thermische Überwachung.

MATLAB und Simulink unterstützen Model-Based Design vom Konzept bis hin zur Bereitstellung und ermöglichen virtuelles Prototyping, Systemintegration und die Erstellung digitaler Zwillinge:

  • Modellierung auf Systemebene mithilfe von Simulink und Simscape
  • CAD-Integration und Mehrkörpersimulation
  • Thermische, fluide und elektrische Modellierung
  • Prädiktive Analyse durch Entwicklung eines digitalen Zwillings
  • Generierung von Embedded Code zur Bereitstellung
Mechatroniksystem

Bode-Diagramm

Komplexe Regelungssysteme: Leistung intelligenter und adaptiver Systeme

Der Drang nach Miniaturisierung und höherem Durchsatz bei der Halbleiterfertigung setzt Regelungssysteme unter enormen Druck. Herkömmlichen Regelungsmethoden gelingt es oft nicht, der extremen Präzision, der Dynamik und den komplexen multivariablen Interaktionen in modernen Anlagen zur Halbleiterfertigung gerecht zu werden. Technikteams können mittels MATLAB und Simulink fortschrittliche Regelungsstrategien entwickeln, die immer häufiger auch von künstlicher Intelligenz unterstützt werden:

  • Adaptive Regelung und Störungsunterdrückung
  • Intelligente Regelung durch Verstärkungslernen
  • Echtzeit-Simulation und Hardware-in-the-Loop-Tests
  • Automatische Codegenerierung zur Embedded-Bereitstellung

Optimierung durch KI und Datenanalytik: Maximierung von Ausbeute und Betriebseffizienz

Die moderne Halbleiterfertigung umfasst Hunderte von präzisen Schritten, die jeweils riesige Mengen an Daten generieren. Aus diesen Daten müssen verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden, um die Qualität zu verbessern und die Kosten zu senken. Aufgrund der bloßen Menge und Komplexität sind dazu fortschrittliche Analytik- und KI-Techniken wie beispielsweise die folgenden nötig:  

  • Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
  • Entwicklung von Modellen zum Machine Learning und Deep Learning
  • Predictive Maintenance und Schätzung der Restnutzungsdauer
  • Virtuelle Sensoren und Echtzeit-Überwachung
  • Bereitstellung am Edge, in Embedded Systems und in Cloud-Plattformen
Halbleiterchip

Fortschrittliche Prüfung

Prüfung und Messtechnik: Sicherstellung von fehlerloser Qualität und Präzisionsmessungen

WFE- und ATP-Plattformen der nächsten Generation erfordern fortschrittliche Prüf- und Messtechniklösungen, um Verbindungen im Submikronbereich, 3D-Stacking und Mängelerkennung zu bewältigen. MATLAB und Simulink bieten Technikteams eine umfassende Suite von Tools zur Bildverarbeitung, Computer Vision und Signalverarbeitung, die das Fundament für hochpräzise Mess- und Mängelerkennungssysteme bilden.

Mit den Produkten MATLAB und Simulink können Technikteams Folgendes leisten:

  • Mängelerkennung: automatisierte Prüfung des Optik- und Elektronenstrahls.
  • Messtechnik-Automatisierung: Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit.
  • Bereitstellung am Edge: in Embedded Systems bereitgestellte KI-Modelle.
  • Datenfusion: Kombination visueller und elektronischer Signale zur Verbesserung der Genauigkeit.