더 스마트하고 빠른 결정

반도체 제조에서는 작은 실수가 큰 수율 손실을 초래할 수 있습니다. 엔지니어는 미세한 공정 변화를 감지하고 실시간 또는 런바이런(RbR) 방식으로 시스템을 조정해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다. 중앙 서버에 배포된 기존의 AI/ML 솔루션은 이러한 시간에 민감한 환경에서 너무 많은 비용이 드는 지연을 초래합니다.

첨단 센서가 중요한 데이터를 수집하고 있지만 정보가 중앙 서버에 도달하여 결정을 내릴 때는 이미 조치를 취할 수 있는 시간이 지났을 때입니다. 공정 결함이 발생하고, 생산 라인이 흔들리며, 수율이 떨어지면서 압박이 가중됩니다. 무언가 빠르게 변화해야 합니다.

인피콘의 FabGuard® 시스템을 소개합니다. 혁신적인 움직임으로 FabGuard는 AI/ML 처리를 네트워크의 가장자리, 즉 동작이 발생하는 바로 그곳으로 이동시킵니다. 지연 시간이 짧은 Libtorch 라이브러리와 PyTorch의 유연성을 활용하여 FabGuard는 데이터 캡처 지점에서 직접 고급 딥 러닝 모델을 배포합니다. 이러한 혁신은 센서 데이터가 실시간으로 처리되어 중앙 집중식 컴퓨팅의 지연 없이 즉각적인 조정이 가능하다는 것을 의미합니다.

이러한 변화의 한 가지 놀라운 예는 낮은 개방 영역 식각 공정 중 실시간 엔드포인트 감지입니다. 기존 방식은 단변량 센서 신호에 의존했기 때문에 정확한 엔드포인트 감지에 필요한 복잡한 다변량 데이터를 포착하지 못하는 경우가 많았습니다. FabGuard를 사용하면 딥러닝 모델이 이러한 다변량 신호를 그 자리에서 해석하여 공정 엔드포인트를 정확하게 예측하고 자동 조정을 가능하게 합니다. 그 결과 감도가 향상되고 공정 결함이 줄어들며 제조 공정이 더욱 원활하고 안정적으로 운영됩니다.

결함 감지 및 분류(FDC)는 반도체 팹에서 오랫동안 해결해야 할 과제였습니다. 센서 출력을 수동으로 요약하면 중요한 이상 징후가 너무 늦을 때까지 감지되지 않는 경우가 많았습니다. FabGuard를 사용하면 딥 러닝 이상 감지 모델이 에지에 배포되어 쿼츠 크리스탈 마이크로밸런스(QCM) 센서와 같은 센서 데이터를 지속적으로 모니터링합니다. 이 모델은 사람의 개입을 기다리지 않고 실시간으로 이상을 식별하고 플래그를 지정하여 잠재적인 문제가 생산 공정에 영향을 미치기 전에 차단할 수 있도록 합니다.

FabGuard를 통해 Edge AI를 도입한 팹은 공정 제어에 대한 투자 수익을 목격하고 있습니다:

• 실시간 처리: 즉각적인 데이터 분석으로 지연 시간을 없애 더 빠르고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 수율 향상: 정밀한 엔드포인트 감지 및 사전 예방적 이상 징후 식별을 통해 생산 결함을 최소화하여 전체 수율을 높입니다.
• 운영 효율성: 기존 시스템과의 원활한 통합 및 엣지 노드 간 자동 모델 배포를 통해 모든 도구에서 일관된 성능을 보장합니다.
• 비용 절감: 낭비 감소와 사이클 시간 개선은 곧바로 상당한 투자 수익으로 이어집니다.

FabGuard의 이야기는 중요한 과제를 전략적 이점으로 전환하는 혁신의 이야기입니다. 정밀도와 속도에 대한 끊임없는 요구에 직면한 반도체 제조업체에게 엣지 AI 통합은 단순한 업그레이드가 아니라 공정 제어의 혁명을 의미합니다.

공정 제어를 혁신하고 반도체 제조에서 경쟁력을 확보할 준비가 되셨나요? 인피콘의 FabGuard 시스템이 어떻게 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 정밀한 운영을 달성하는 데 도움이 되는지 알아보십시오. 지금 바로 문의하거나 인피콘의 제품을 살펴보고 보다 효율적이고 미래 지향적인 팹을 향한 첫 걸음을 내딛으세요.

모든 마이크로초가 중요하고 모든 결정이 성공을 좌우하는 엣지 AI로 미래를 맞이하세요.