News

Okmetic: Projekt zur künstlichen Intelligenz liefert Werkzeuge für die Inspektion von Siliziumwafern

  • Okmetic: Projekt zur künstlichen Intelligenz liefert Werkzeuge für die Inspektion von Siliziumwafern

Okmetic ist seit Mai 2020 am Projekt Intelligent Reliability 4.0 (iRel40) beteiligt, in dem die Zuverlässigkeit von Elektronik durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der gesamten elektronischen Wertschöpfungskette entwickelt wurde. An dem groß angelegten Projekt sind viele europäische Forschungseinrichtungen, Universitäten und Unternehmen der Halbleiterindustrie beteiligt. Okmetic will im Rahmen des Projekts die Prozesskontrolle seiner Silizium-Wafer-Produktion mit Hilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verbessern. Okmetic konzentriert sich insbesondere auf die Verbesserung der Zuverlässigkeit der Bondschnittstelle seiner C-SOI®-Wafer.

Das Potenzial der künstlichen Intelligenz in der Halbleiterindustrie ist beträchtlich. In dieser qualitätskritischen Branche, in der mikroskopisch kleine Bauteile verarbeitet werden, kann schon die kleinste Verbesserung der Qualitätssicherung große Vorteile bringen.

"Neben der Qualitätssicherung ist ein weiterer charakteristischer Einsatzbereich für künstliche Intelligenz in der Halbleiterindustrie die Produktionssteuerung. Dies ist ein anderer Zweig in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz, der große Vorteile bringen kann", sagt Tapani Alander, Produktentwicklungsingenieur und Leiter des Projekts für künstliche Intelligenz bei Okmetic.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist für Okmetic vielversprechend
Okmetic ist seit Mai 2020 am Projekt Intelligent Reliability 4.0 (iRel40) beteiligt, in dem die Zuverlässigkeit von Elektronik durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der gesamten elektronischen Wertschöpfungskette entwickelt wurde. An dem groß angelegten Projekt sind viele europäische Forschungseinrichtungen, Universitäten und Unternehmen der Halbleiterindustrie beteiligt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Automobilindustrie, aber auch viele andere Branchen sind vertreten.

Okmetic will im Rahmen des Projekts die Prozesskontrolle seiner Silizium-Wafer-Produktion mit Hilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verbessern. Okmetic konzentriert sich insbesondere auf die Verbesserung der Zuverlässigkeit der Bondschnittstelle seiner C-SOI®-Wafer.

"Das iRel40-Projekt bot uns die Möglichkeit, zu testen, wie künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, die Zuverlässigkeit unserer Produkte zu verbessern, und uns genauer anzusehen, was die Branchenführer derzeit entwickeln. Sobald wir die Tests hinter uns haben, können wir die Bereiche, die für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Frage kommen, besser identifizieren", so Alander.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist für Okmetic vielversprechend
Okmetic hat jetzt ein Pilotprojekt erfolgreich abgeschlossen, und die künstliche Intelligenz wurde zur Erleichterung der verfahrenstechnischen Arbeit eingesetzt. Da es im Unternehmen bisher keine Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz gab, wurde das Projekt durch die Einholung fundierten Fachwissens von außen eingeleitet.

"Das finnische KMU "Labra AI" wurde als Partner ausgewählt. Unsere Aufgaben bestanden darin, das Modell weiter zu verfeinern, damit es besser auf die Produktionsumgebung anwendbar ist, und Trainingsdaten zu verarbeiten. Im Laufe des letzten Jahres haben wir außerdem weitere Mitarbeiter eingestellt, die Erfahrung mit künstlicher Intelligenz haben", sagt Alander.

Der Zweck der künstlichen Intelligenz besteht darin, unermüdlich die von den Inspektionsgeräten erzeugten Daten durchzugehen und den Prozessingenieur zu benachrichtigen, falls abweichende Fehlermuster entdeckt werden.

"Die Inspektionsgeräte können die Waferchips nur einzeln prüfen, aber die künstliche Intelligenz kann auch erkennen, wenn sich die Muster der Chips überschneiden. Das bedeutet in der Regel, dass der Fehler nicht sporadisch auftritt, sondern dass wahrscheinlich etwas Abweichendes mit dem Wafer passiert ist, erklärt Alander. "Wenn die künstliche Intelligenz grundlegende Aufgaben übernimmt und die riesigen Datenmengen, die in der Produktion anfallen, prüft, können sich die Ingenieure auf komplexere Aufgaben konzentrieren, fährt er fort.

Das nächste Ziel im Projekt von Okmetic ist es, das erste System bis Ende des Jahres in die Produktion zu bringen.

"Wir haben ein Implementierungspilotprojekt abgeschlossen, mit dem wir beweisen konnten, dass das Modell mit echten Produktionsdaten funktioniert. Jetzt müssen wir uns Gedanken darüber machen, wie eine echte Implementierung in die Produktion erfolgen soll", erklärt Alander. "Als wir die Ergebnisse unseres Pilotprojekts mit anderen Ergebnissen desselben Modells verglichen haben, waren unsere Ergebnisse auf der Grundlage von Artikeln weltweit erstklassig."

Wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz einen echten Nutzen bringen?

Laut Alander überwacht die künstliche Intelligenz ständig die Messdaten der Geräte und kann sofort erkennen, wenn sich Fehlermuster in den Ergebnissen abzeichnen. Durch eine schnelle Reaktion kann das Problem sofort gelöst und so die Herstellung abweichender Produkte verhindert werden.

"Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz ist es wichtig zu bedenken, dass sie den Menschen im Guten wie im Schlechten ersetzt. Das Gute ist, dass sie große Datenmengen schnell durchgehen und Dinge erkennen kann, die mathematisch schwer genau zu bestimmen sind. Die Kehrseite ist, dass auch künstliche Intelligenz falsche Entscheidungen trifft: Während des Pilotprojekts haben wir festgestellt, dass über 95 % der Entscheidungen richtig sind, aber es treten auch sporadisch Fehler auf", sagt Alander. "Und da wir in einem Bereich arbeiten, in dem es um Zuverlässigkeit geht, ist das ein großes Problem."

Während des Pilotprojekts wurde festgestellt, dass die künstliche Intelligenz abweichende Wafer zwar sehr gut erkennt, aber die Fehlermuster nicht immer richtig einordnen kann. Anstatt dass ein Ingenieur jede Messung einzeln überprüfen muss, kann er sich besser auf die Problemlösung konzentrieren, während er von der künstlichen Intelligenz unterstützt wird.

"Durch dieses Projekt haben wir gemerkt, was wir bei Okmetic mit künstlicher Intelligenz alles erreichen können - und wie viel Aufwand es erfordert. Wir mussten zum Beispiel in die IT-Infrastruktur investieren, da künstliche Intelligenz extrem rechenintensive Modelle erfordert", erzählt Alander. "Wir gehen davon aus, dass die Zuverlässigkeitskriterien unserer Kunden in der Breite nur noch zunehmen werden", prognostiziert er.

Derzeit ist bei sicherheitskritischen Bauteilen etwa eine Abweichung von einer Million produzierter Komponenten zulässig. Mit selbstfahrenden Autos wird sich die Menge an kritischer Elektronik vervielfachen, und damit werden auch die Anforderungen an die Zuverlässigkeit steigen.

"Wir müssen noch besser als bisher in der Lage sein, kleine Abweichungen in riesigen Datenmengen zu erkennen. Das ist ohne Systeme der künstlichen Intelligenz schwer zu erreichen", betont Alander.

Weiterführende Links

www.okmetic.com