Das von der EU geförderte SemI40-Projekt dreht sich um die Bereiche Smart Production und Industry 4.0. Im Zuge dieses Projektes haben zwei Forscher vom Know-Center ein Paper im Journal IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing veröffentlicht.
Ein Leben ohne Halbleiter? Heute kaum noch vorstellbar. Immerhin kommen sie in den meisten modernen Geräten vor, die wir täglich verwenden. Keine Computer, Smartphones, Tablets oder Videokonsolen ohne Halbleiter. Kein Zufall, dass die Halbleiterfertigung mittlerweile ein hochinnovativer Industriezweig ist, in dem bereits ein hoher Automatisierungsgrad erreicht wurde.
So werden bei der Produktion etwa Chips, die im sogenannten Wafer-Test durchfallen automatisch verschrottet, um defekte Geräte und dadurch unnötige Kosten zu vermeiden. Um den Herstellungsprozess weiter zu optimieren, gehen die Know-Center-Experten Bernhard Geiger und Roman Kern noch einen Schritt weiter, indem sie noch funktionierende Chips analysieren und damit wichtige Testdaten sammeln, um Fehler noch schneller erkennen zu können – mithilfe von maschinellen Lernmethoden.
Denn: Werden die Messwerte der einzelnen Chips auf einer Wafer-Scheibe mittels Farbskala dargestellt, lässt sich anhand bestimmter Muster im Bild (analog wafermap) erkennen, ob der eine oder andere Herstellungsschritt von der Norm abweicht. Der Vorteil: Die Abweichungen lassen sich aus der wafermap ableiten, noch bevor Chips defekt werden (prevent yield loss). Konkret geht es also darum, die Produktion von Halbleitern zu verbessern, indem mögliche Fehler bereits im Vorhinein erkannt und dadurch letzten Endes auch vermieden werden können.
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