Yusha

Machine Learning Technologies for Semiconductor Manufacturing Lifei Sun * , Pengfei Lyu, Xiao Zhang, Junjie Wu, Qingpeng Wang, Joseph Ervin, Yushan Ch

摘要随着半导体设备的大小减小，结构和材料变得越来越复杂，因此制造这些设备变得越来越困难。IC研发（R＆D）的复杂性和大容量制造（HVM）的规模大大增加了达到最终产量所需的成本和时间。芯片制造商，设备制造商和软件公司正在广泛的应用程序中探索和部署机器学习（ML）技术，包括流程开发，生产维护，计量和收益率改善，以解决这些扩展问题。拥有十多年的专业知识为半导体制造部署ML技术，LAM Research已开发了多种智能工具和ML解决方案，以优化半导体制造中的质量，效率以及生产力以及加速创新。在本文中，LAM的两个智能工具 - Semulator3D®和设备智能®DATAANALYZER（EI-DA） - 介绍了用于演示在R＆D和HVM期间如何使用LAM的先进技术来有效地生产最先进的微芯片。