El ciclo de I+D de un chip avanzado toma años y miles de millones de dólares. EXIMIA comprime ese ciclo con IA: experimentos más inteligentes, análisis de yield en tiempo real y detección temprana de defectos en wafer.
El motor de IA detectó un patrón de falla sistemática en el anillo perimetral del wafer. Causa probable: flujo de nitrógeno irregular en estación de deposición ALD-04.
Ajustar temperatura de susceptor en 3.2°C en la estación problemática. El modelo DOE (Design of Experiments) ya programó el experimento de confirmación.
Con el ajuste recomendado, se recuperan 47 dies adicionales por wafer en los próximos 200 lotes programados.
Clasificación automática de defectos en imágenes SEM y ópticas con >99% de precisión. Reduce la carga de revisión manual por ingenieros en un 90%.
Algoritmos Bayesian Optimization y Active Learning sugieren el siguiente conjunto de parámetros a probar, reduciendo los ciclos de experimento de meses a semanas.
Modelado Run-to-Run y Fault Detection Classification (FDC) para ajuste automático de parámetros de equipos de litografía, etch y deposición entre cada lote.
Predicción de consumo de gases especiales, fotoresinas y targets de PVD. Alerta temprana de desabasto que protege contra paradas de línea costosas.
Modelo computacional del proceso CMOS completo que permite simular cambios de receta antes de ejecutarlos en producción real, eliminando WIPS de riesgo.
Los equipos de fab cuestan decenas de millones de dólares. Predicción de fallas en bombas, válvulas y RF generators con 3-5 días de anticipación.
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