機械学習＋数十年の経験
PDF Solutionsは、ビッグデータインフラストラクチャーと機械学習アプリケーションを数十年にわたる製造・試験経験と組み合わせることで、企業がインダストリー4.0のメリットを享受できるようにし、特定の成果を達成するためにカスタマイズされたソリューションを顧客に提供しています。
大量生産で実証済み
当社のAdvanced Insights for Manufacturing（AIM）は、継続的な計算とユーザー入力から学習し、大量生産環境においてインテリジェントな意思決定を迅速に行う、設定可能な知識ベースのシステムです。過去10年にわたり、ビッグデータと機械学習機能を活用し、製造、試験運用、組立・包装の分野で顧客に大きなROIを提供する、生産実績のあるAIMソリューション・ファミリーを開発してきました。
AIMソリューションの概要：
アダプティブ・シグネチャー・ダイアグノスティックス（ASD）
ASDは、ウェハー歩留まり異常のシグネチャー検出、分類、根本原因分析のための自動化システムです。入荷された新しいウエハーは、空間的なシグネチャーを分析され、ユーザーの入力に基づいた機械学習により、その場で分類されます。ドリルダウン解析は、それぞれのユニークなウェーハカテゴリーに対して自動的に実行され、既知の根本原因の再発生を確認したり、ウェーハ歩留まり低下の新たな潜在的原因を強調するレポートが作成されます。
ROI：ウェハーの歩留まり低下の根本原因を、従来の分析技術よりも5倍速く特定し、抑制します。また、専門家の知識を機械学習モデルに取り込み、継続的な改善を実現します。
データソースウェハーソート/ビンソート、PCM、LEH/WEH、計測、欠陥、ツールFDC
能力と効率の向上（CEI）
CEI は、Exensio Analytics Platform の EPT (Equipment Performance Tracking) 機能を活用し、ツールとチャンバーオペレーションをマッチングさせることで、OEE (装置全体の効率)、生産能力、ウェーハスループットを段階的に最適化します。各レシピのマイクロステップから収集されたデータは、ツール間の性能のミスマッチを捕捉し、ツールのFDCデータの詳細な分析を通じて、ミスマッチを排除します。
ROI：ボトルネックとなるツール容量の10%改善、効率/スループットの20%超の改善、製造スループットモデルからの逸脱に影響を与えるレシピ対セットアップおよび機器のハードウェア問題の迅速な特定。
データソース ツールセンサーFDCデータ
消耗品コスト削減（CCR）
CCR ソリューションは、ERP、MES、EAM、FAC データ、消耗品、保守部品、材料、化学物質や材料組成のレポートを含むプロセス制御モジュール (Exensio Analytics Platform のコアモジュール) によって収集された eBOM データセットを活用し、材料消費の削減、使用量の最適化、材料組成の逸脱を体系的に把握します。パフォーマンスの悪いツール、部品、サプライヤーは、構造化された分析ワークフローを通じて特定され、最適化プロセスを通じてユーザーをガイドします。
ROI：材料消費コストの削減、歩留まりと信頼性のエクスカーションの低減、部品と材料の使用量の最適化
データソース 消耗品バッチID、イベントデータ、レシピID、FDCデータ、PM情報、材料構成レポート、MESデータ
早期故障検出 (ELF)
ELFソリューションは、歩留まりと信頼性不良の間のコストと品質のトレードオフを最適化します。 PAT (Part Average Testing)のような古典的な異常値アルゴリズムは、初期不良のリスクのある部品を特定し、スクリーニングするためによく使用されます。 Exensio の ELF は PAT を超えて、Exensio Analytics Platform のエンドツーエンドのデータベースとインフラストラクチャを活用することで、包括的な金型品質の等級付けとリスク分類のソリューションを提供します。 複数のデータソースから生成された高度な指標は、新しい情報（8Dレポート、FAで発見された根本原因、RMAの追加受信など）に応じて適応する多変量機械学習アプローチで分析されます。
ROI：ウェハーソートでリスクの高いダイを検出することにより、品質と信頼性の低下を防ぎます。
データソース ウェハーソート、ファイナルテスト、PCM、バーンイン、リターン、欠陥、計測、LEH/WEH、FDC
機器トラブル保護（ETP）
ETPは、ウェハーファブや組立フロア向けの次世代FDCソリューションです。 FDCデータ収集、特徴選択、SPCアラームリミットという標準的なアプローチを超えて、ETPはFDCデータをツールイベントとリンクさせ、AIとMLを使用して異常な装置センサートレースを検出し、良品、不良品、不明品に分類します。 分類システムは、ユーザーが新しいシグナルを判断し、根本原因を特定するにつれて適応し、迅速な問題検出と封じ込めを可能にします。
ROI：DPW歩留まり+1%、ファブ生産量+5%、ライン歩留まり+2%、ツール稼働率+2%、エンジニアリングFTE節約
データソース ツールセンサー FDCデータおよびツールイベント
インテリジェント・マテリアル・ディポジション（IMD）
マテリアルレビューボード」（MRB）は、出荷される製品の品質を向上させるために使用される一般的な手法です。 IMDソリューションは、MRBプロセスにおける手作業と人為的なばらつきの頻度を劇的に削減します。 自動化されたワークフローは、各顧客のビジネスと製品ラインの特定の品質基準を捕捉し、ロットとウェハーの品質等級付けを数時間または数日ではなく、数分で提供するために実装されています。 包括的な分析と完全自動化により、均一な結果と高品質の意思決定が保証されます。
ROI：ロット処分のエンジニアリング工数を50%以上削減。エスケープを防止し、一貫性を向上させ、ウェハ ディスポジションの品質を決定します。
データソース PCM/WAT、ウェハーソート/ビンソート、最終テスト
スマートテスト
製造の複雑さ、高度なパッケージング技術、高密度チップ設計は、ウェハーソートと最終テストのコストを押し上げる要因となっています。 エクセンシオのスマート・テスト・ソリューションは、機械学習を用いて、各製品のダイに関連する膨大なデータセットから微妙なシグナルを見つけ出し、人工知能を適用してテストフローを調整し、より高い製品品質を低コストで実現します。 AI / MLアプローチは、バーンインなどの高価なテスト挿入をスキップする候補として最高品質のダイを特定し、DPPM要件を満たしつつテストコストを最適化します。 PDFが機械学習アルゴリズムを提供することも、お客様が独自に提供することも可能です。 このシステムは、お客様のOSATのテストフロアに「エッジに」設置され、効率的で低遅延なオペレーション、高アップタイム、最小限のデータロスを実現する、生産オペレーション用に設計されています。
ROI：バーンイン要件を30～60％削減し、テスト量とコストに応じて年間最大数百万ドルを節約。
データソース PCM/WAT、ウェハーソート、ファイナルテスト、（可能であれば計測、欠陥、MES、FDCデータも含む）
イールド・アウェアFDC
YA-FDCは、エクセンシオの「ビッグデータ」プラットフォームを活用したテクノロジーとサービスの組み合わせで、工程のばらつきを改善し、機能的歩留まりやパラメトリック歩留まりに影響を与える設備条件やばらつきの原因を特定し、重要なパラメーターを特定する独自の分析とモデリング技術によって適切なSPCリミットを設定します。 分析はレポートとダッシュボードで自動化され、歩留まり、ばらつき、エクスカーションを迅速に改善します。 AI / MLは、より細かいフィードバックとフィードフォワード制御のための予測モデル、工具の可用性を最適化するための予測PM、適応的なインラインサンプリングのための仮想計測を提供します。
ROI：歩留まり+8%、エクスカーション+40%、NPIランプ学習率+7%向上
データソース ツールセンサーFDCデータ、計測、欠陥、PCM/WAT、ウェハーソート、テスト、アセンブリ
