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應用材料0190-89036線渠道商介紹,過去幾年，應用材料公司在探索半導體制造業的大數據分析方法上一直走在業界前列。除了贊助美國、亞洲和歐洲先進制程控制（APC）大會[1]等重要的相關技術會議，應用材料公司在此方面的工作還體現在《IEEE 半導體制造會刊》（IEEE Transactions in Semiconductor Manufacturing）[2] 等同行評審期刊上發表的相關論文。公司在瑞士曼迪匹艾（MDPI）的開放期刊 Processes 上發表的一篇此類文章，獲得了 2016年和 2017年度“**論文獎”[3]。該文探討了半導體制造業大數據分析的發展趨勢和機遇，并提供了相應的路線圖，闡述了如何采用分析技術為缺陷檢測到預防式維護等一系列應用提供支持。

智能制造（SM）一詞通常用于描述制造業這樣一種發展方向：供應鏈上下游整合，實體功能與線上功能整合，運用先進信息提高靈活性和適應能力。智能制造充分利用數據在數量、速度、多樣性、真實性（即數據質量分析技術）方面的巨大優勢，即利用通常所謂的“大數據”技術，通過大數據分析來改進現有分析功能并提供預測式分析等新功能。

半導體制造中設備和工藝分析技術的出現和發展，一定程度上是行業三大挑戰促成的結果。這些挑戰數十年來一直存在，并非是特定于智能制造或大數據革命時代才出現，但可以說是半導體制造業所獨有。半導體制造業面對的這三大挑戰是：（1）設備和工藝的復雜性，（2）工藝的動態性和背景豐富性，以及（3）在準確性和可用性方面表現不良的數據質量。

這些挑戰使人們意識到半導體行業的分析解決方案不能完全由數據驅動。機臺、工藝和分析領域的專門知識或學科專業知識（SME）也是大多數晶圓廠分析解決方案的關鍵組成部分。因此，在設計和運用半導體制造業工藝分析技術時要始終謹記這一點。實際上，SME的運用機制通常按照數據收集、數據處理、參數選擇、模型構建、模型和臨界值優化以及解決方案部署和維護等方面來正式界定。

過去十年中，分析方法呈爆炸式增長，許多利用大數據的分析方法已經形成。這些分析方法需要加以辨別和分類，其中一種方法就是對分析技術的能力維度進行界定，然后詳述或繪制出與這些維度相關的分析能力。圖2對與半導體制造業中的分析技術相關的維度進行了細分。

有了這些維度，對于一項分析應用或分析技術，就可以根據其能力在每個維度中的價值對其進行界定。例如，在多變量分析（MVA）、故障檢測（FD）和設備健康狀況監測（EHM）中經常使用的主成分分析（PCA）屬于無監督、應答式分析。多變量分析通常是靜態的、無狀態的，并不正式納入SME。在分析應用方面，當今晶圓廠的故障檢測很大程度上是無監督、應答式、單變量、無狀態和以統計為基礎的，在故障檢測模型的開發階段會納入SME。使用這些和其他維度來界定分析技術和分析應用，提供了一個可以明確能力差距、前進機會以及長期改進路線圖的框架。

半導體制造業APC應用的**發展，體現了從應答式到預測式、甚至到主動式工廠控制的轉變[5]。這在很大程度上依賴于大數據爆炸，后者為更大容量和更長期的數據存檔提供支持，在一定程度上使預測式解決方案能夠破譯參數的多變量交互的復雜性，刻畫系統的動態性，抑制干擾并濾除數據質量問題。

在許多情況下，必須重寫這些解決方案中的算法，才能充分利用大數據解決方案賦予的并行計算能力來及時處理數據。此外還可以開發更適應大數據的新算法。例如，早期的預測式解決方案依賴于單核CPU和串行處理，但是隨著大數據時代的到來，偏最小二乘（PLS）和支持向量機（SVM）之類的算法就可用于服務器場的并行計算。同樣，自組織映射（SOM）和生成式拓撲映射（GTM）等無監督的數據探索技術也要經過重寫，以便處理大量數據，使用戶能夠快速獲得有用的分析結果。類似地，可以將諸如隱馬爾可夫模型（HMM）和粒子群優化之類耗時的統計技術重寫，以求大幅提高計算效率[6]。

但是，擁有眾多技術和大量數據并不一定會帶來更多有用的分析結果和更強的預測能力。筆者認為，沒有一種方法或方法組合是放之四海而皆準的。具體采用的方法需要根據手頭的數據，針對具體的應用進行定制。不論怎樣，我們相信SME將在解決方案的開發和維護中繼續發揮引導作用。

資訊來源：汕頭羅克自動化