Um die betriebliche Effizienz und die Ausbeute in der Halbleiterfertigung zu verbessern, setzt SK hynix auf eine Lösung mit künstlicher Intelligenz (KI). Gauss Labs, ein industrielles KI-Startup, in das SK hynix investiert hat, brachte im November 2022 ein KI-basiertes Softwareprodukt für virtuelle Messtechnik (VM) namens Panoptes VM auf den Markt. Unmittelbar danach, im Dezember 2022, begann SK hynix mit dem Einsatz von Panoptes VM in seinen Massenproduktionsfabriken.
Panoptes VM prognostiziert die Ergebnisse von Fertigungsprozessen anhand von Sensordaten. Das Produkt ist nach Panoptes aus der griechischen Mythologie benannt, dem alles sehenden Riesen mit 100 Augen. Dementsprechend ist Panoptes VM darauf ausgelegt, alles zu überwachen, was während des Fertigungsprozesses passiert.
Panoptes VM wurde zuerst bei der Dünnschichtaufdampfung1 eingesetzt, einem wichtigen Prozess, bei dem eine dünne Schicht auf einen Wafer aufgetragen wird. Die Dicke und der Brechungsindex der Dünnschicht sind Schlüsselergebnisse des Prozesses, die direkt mit der Qualität eines Halbleiterchips zusammenhängen. Die Messung dieser Prozessresultate für eine solche Dünnschicht würde jedoch sehr viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen, so dass es nicht möglich ist, Messungen für alle Wafer durchzuführen.
SK hynix verlässt sich nun auf Panoptes VM, um dieses Problem zu lösen. Durch die Kombination der von Panoptes VM generierten Vorhersagewerte mit APC konnte SK hynix die Prozessvariabilität im Durchschnitt um 21,5 % senken, was auch zu einer Verbesserung der Ausbeute führte. SK hynix und Gauss Labs erwägen, diese Technologie auf verschiedene Prozesse außerhalb der Dünnschichtaufdampfung auszuweiten.
Durch die Analyse der realen Sensordaten mit KI-Technologie erreichen die Prognosemodelle von Panoptes VM eine hohe Genauigkeit, die mit der von physischen Messgeräten vergleichbar ist. Folglich ermöglicht die virtuelle Messtechnik den Herstellern die Überwachung praktisch aller Wafer und eröffnet ihnen durch die Vorhersage von Werten unendliche Möglichkeiten.
Mike Kim CEO von Gauss Labs, sagte: “Gauss Labs löst die anspruchsvollsten Probleme in der Fertigung, indem es modernste KI-Technologie einsetzt und echte Auswirkungen und Werte in der Praxis schafft. Mit Panoptes VM an der Spitze werden wir weiterhin Produkte entwickeln, die die Innovation in der Fertigung anführen werden.”
Young-sik Kim, EVP of Manufacturing/Technology bei SK hynix, sagte zur Einführung von Panoptes VM: “SK hynix unternimmt gemeinsame Anstrengungen mit Gauss Labs, um intelligente Fabriken mit einer neuen Stufe der Intelligenz zu realisieren. Wir werden unseren technologischen Vorsprung weiter ausbauen, indem wir die KI-Technologie in alle Phasen der Halbleiterfertigung einbeziehen. Die Einführung von Panoptes VM ist erst der Anfang.”
Interview mit den Menschen hinter Panoptes VM
KI gilt als eine der wichtigsten Triebkräfte der 4. industriellen Revolution, aber es ist nicht allgemein bekannt, wie KI in der Industrie tatsächlich angewendet wird. Das liegt daran, dass es schwierig ist, industrielle KI-Lösungen zu kommerzialisieren und in die Praxis umzusetzen. Gauss Labs und SK hynix haben es jedoch geschafft, KI in der Halbleiterindustrie, einem der komplexesten Fertigungsbereiche, einzuführen.
Dong Kyun Yim ist Projektmanager bei Gauss Labs und hat die Einführung von Panoptes VM geleitet. Doh-hyung Noh ist technischer Leiter im AI/DA Solution Development Team bei SK hynix und hat dafür gesorgt, dass Panoptes VM in der realen Produktion effektiv eingesetzt wird. Hyeon-kyeong Jeong ist technischer Leiter im Thin Film Technology Strategy Team bei SK hynix, das an der Verbesserung des Dünnschichtabscheidungsprozesses durch die Verbindung von Panoptes VM mit APC arbeitet.
Q. Wir haben gehört, dass Gauss Labs auf industrielle KI-Lösungen spezialisiert ist. Was ist industrielle KI und welche Rolle spielt sie?
Yim: “Industrielle KI bedeutet wörtlich die Analyse und Nutzung von Daten in industriellen Umgebungen mithilfe von KI-Technologie. Gauss Labs ist der Ansicht, dass KI in den folgenden fünf Bereichen der Fertigung den größten Einfluss hat: “Ertrags- und Qualitätsmanagement”, “Planung, Terminierung und Disposition”, “Prozess- und Anlagensteuerung”, “Anlagenwartung” und “Prozessüberwachung”.
“Verbraucherorientierte KI-Dienste wie Chatbots für den Kundenservice und Produktempfehlungen sind den meisten Menschen bereits bekannt. Industrielle KI ist jedoch für viele immer noch ein esoterisches Konzept, da es aufgrund der höheren Anforderungen an Genauigkeit und Zuverlässigkeit im Vergleich zur verbraucherorientierten KI länger dauert, bis sie kommerziell genutzt werden kann. So liegt es beispielsweise auf der Hand, dass eine ungenaue Analyse eines Fertigungsprozesses viel mehr Schaden anrichtet als eine ungenaue Empfehlung für ein Verbraucherprodukt.
“Industrielle KI hat noch nicht das Kommerzialisierungsniveau der Verbraucher-KI erreicht, was auch bedeutet, dass sie als ein blauer Ozean mit unendlichen Möglichkeiten betrachtet werden kann. Gauss Labs hat sich auf Produkte für die Überwachung von Fertigungsprozessen konzentriert und kürzlich Panoptes VM auf den Markt gebracht, das seit Dezember 2022 bei SK hynix im Einsatz ist.”
Q. Was ist virtuelle Metrologie?
Noh: “Unter Metrologie versteht man die Messung der Qualität eines Produkts während eines Fertigungsprozesses. Da die Messung von Prozessergebnissen jedoch sehr zeit- und ressourcenaufwändig ist, sind Stichproben in der Großserienfertigung üblich. Mit anderen Worten, es wird nur ein Bruchteil der Produkte gemessen, anstatt alle Produkte zu messen. Die virtuelle Messtechnik erspart physische Messungen und sagt stattdessen die Qualität von Produkten voraus, die nicht stichprobenartig gemessen wurden, indem sie maschinell erzeugte Daten wie z. B. Sensordaten der Ausrüstung nutzt.”
Jeong: “Konkret sagt Panoptes VM für die Dünnschichtabscheidung Prozessergebnisse wie den Brechungsindex und die Dicke der auf dem Wafer abgeschiedenen Schicht voraus, indem Daten wie Druck, Temperatur, Abstand, Gasmenge und elektrischer Strom innerhalb der Anlagenkammer während des Dünnschichtabscheidungsprozesses analysiert werden. Der Vorteil von Panoptes VM besteht darin, dass der Effekt einer vollständigen Messung erzielt wird, ohne dass diese tatsächlich durchgeführt werden muss.
“In der Halbleiterfertigung steigt der Bedarf an Messtechnik immer mehr, da die Produktmuster immer kleiner werden. Da die physische Metrologie jedoch nur begrenzt zunimmt, wächst der Bedarf an virtueller Metrologie. Das Konzept der virtuellen Messtechnik an sich existiert schon seit einiger Zeit, und es gab zahlreiche Versuche, es in der realen Produktion einzuführen.”
Q. Meinen Sie damit, dass es viele Herausforderungen bei der Umsetzung der virtuellen Messtechnik in die Praxis gab?
Jeong: “Zunächst einmal war es nicht einfach, die Ergebnisse des Prozesses zu analysieren, da es nicht viele tatsächliche Messdaten gab. Außerdem war es sehr aufwändig, aus Hunderten verschiedener Sensordaten aussagekräftige Parameter zu finden, die das Prozessergebnis beeinflussen. Kurzum, es war schwierig, ein virtuelles Messmodell mit hoher Genauigkeit zu erstellen.”
Noh: “Es gab auch viele Herausforderungen, die durch Datendrift und Verschiebung verursacht wurden. Eine Datendrift tritt auf, wenn sich der Zustand der Ausrüstung im Laufe der Zeit ändert, und eine Datenverschiebung ist auf die Wartung der Ausrüstung zurückzuführen. Diese Effekte können zu einer zusätzlichen Arbeitsbelastung für Prozessingenieure führen, die das Modell ständig aktualisieren müssen, um Änderungen in den Daten selbst zu berücksichtigen.”
Q. Wie bewältigt Panoptes VM diese Herausforderungen?
Yim “Panoptes VM sammelt Daten von mehreren Maschinen, die den gleichen Prozess durchführen, und empfiehlt wichtige Parameter für die Vorhersage von Prozessergebnissen mithilfe von KI-Technologie. Außerdem können die Ingenieure die Vorhersagemodelle auf der Grundlage ihres Fachwissens anpassen. Diese Kombination aus KI-Algorithmen und menschlichem Wissen führt zu einer noch gründlicheren Auswahl von Parametern, die für die Vorhersage von Prozessergebnissen erforderlich sind. Dies führt natürlich zu einer hohen Genauigkeit.
“Darüber hinaus bietet Panoptes VM eine automatische Modellaktualisierungsfunktion, die mithilfe von KI ständig Datentrends erlernt, um Änderungen wie Datendrift und -verschiebung in Echtzeit zu erkennen und einzubeziehen. Dies entbindet die Ingenieure von der Notwendigkeit, das Modell ständig zu überwachen und zu aktualisieren.”
Q. Welche Vorteile werden von Panoptes VM erwartet?
Jeong: “Wenn die virtuellen Messergebnisse von Panoptes VM mit der Prozesssteuerung6 wie APC verbunden werden, sinkt die Prozessvariabilität und die Ausbeute steigt. Das liegt daran, dass der Prozess sogar auf der Ebene der einzelnen Wafer gesteuert werden kann. Tatsächlich konnten wir beobachten, dass die Prozessvariabilität durch die frühzeitige Einführung von Panoptes VM in den Hauptprozessschritten um durchschnittlich 21,5 % gesunken ist, was zu einer entsprechenden Verbesserung der Ausbeute führte.
“Außerdem können wir Unfälle bei der Qualitätskontrolle verhindern. In der Vergangenheit dauerte es sehr lange, bis Probleme in einem Prozess erkannt und entsprechende Maßnahmen ergriffen wurden, da die Zyklen für die Probenahme in der Messtechnik sehr lang waren. Mit Panoptes VM, das die Prozessergebnisse für jeden Wafer vorhersagt, können Ingenieure jetzt Anomalien im Prozess und in der Ausrüstung schnell erkennen und beheben.”
Q. Wie hat sich Ihre Arbeit nach der Einführung von Panoptes VM verändert?
Jeong: “Die Möglichkeiten der Datenanalyse haben sich für Ingenieure verbessert, während der Arbeitsaufwand für die Analyse selbst gesunken ist. In der Vergangenheit konnten wir nur einige Prozessergebnisse aus Stichproben gewinnen, aber jetzt können wir umfassende Daten aller Wafer für die Analyse sichern. Es ist einfacher, die Korrelation zwischen den Sensordaten der Geräte und den Prozessergebnissen zu erfassen, und die so gewonnenen Erkenntnisse können wieder auf Panoptes VM angewendet werden, um einen positiven Kreislauf des Wachstums zu schaffen.”
Q. Was ist Ihr Plan nach der Einführung von Panoptes VM?
Noh: “Wir planen, Panoptes VM in weiteren Prozessbereichen einzusetzen. Derzeit wird es nur für den Dünnschichtprozess eingesetzt, aber es laufen bereits Tests für andere Prozesse. Wir werden weiterhin eng mit Gauss Labs zusammenarbeiten, um in die Massenproduktion einzusteigen.
Yim “Zusätzlich zu Panoptes VM entwickelt Gauss Labs auch Panoptes RCA (Root Cause Analysis) und Panoptes IM (Image Metrology). Panoptes RCA identifiziert die wahren Ursachen von Anomalien während des Fertigungsprozesses und wird Anfang des Jahres auf den Markt kommen. Panoptes IM misst Prozessergebnisse anhand verschiedener Bilder und wird später in diesem Jahr auf den Markt kommen. Gauss Labs wird sich weiterhin dafür einsetzen, Ingenieure im Außendienst mit KI-Technologie zu unterstützen.”
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