Mejore el análisis del rendimiento de la fabricación con la inteligencia artificial

Los ingenieros de análisis de rendimiento siempre han realizado análisis de rendimiento al final de la línea en las fábricas de obleas de silicio (fabs) de Intel. Un elemento que buscan los ingenieros son las áreas de fallas totales (GFA): patrones que indican que ocurrió un problema en la fábrica. Diferentes problemas causan patrones con aspectos diferentes. Entre los ejemplos de problemas se incluye una herramienta que comienza a fallar, la flota de herramientas que se ejecuta de manera desigual o un cambio en un paso de procesamiento que afecta sin querer otro paso.

A medida que aumentan la cantidad de productos y el volumen en el entorno de fabricación de Intel, un enfoque de detección manual en el análisis del rendimiento supone varios desafíos:

• Los recursos limitados en horas humanas impiden que los ingenieros revisen y documenten cada problema en cada oblea de cada lote.
• La precisión de la detección depende del grado de experiencia de un ingeniero.
• El intercambio de conocimientos entre los sitios de fabricación es engorroso y lento.

Intel® IT está cambiando el paradigma del análisis del rendimiento desde este enfoque manual y reactivo de “tirar” a un enfoque proactivo de “empujar”. Cuanto más rápido se identifique los problemas en la fábrica, más pronto se resuelven y se mejora el rendimiento general.

La solución abarca tres elementos clave:

• Modelo de IA. Desarrollamos un flujo de trabajo específico de IA en el que se usan técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes para realizar el reconocimiento automatizado de patrones. La IA puede identificar y documentar varias GFAs por oblea y aprender a detectar los patrones que afectan el rendimiento.
• Detección automática integral. Las herramientas de GFA heredadas eran limitadas y se requería de intervención y consultas manuales. En la actualidad, el enfoque de empuje automatizado produce datos para el análisis de las causas principales y calcula las tendencias de impacto en el rendimiento.
• Integración holística. Los resultados de los algoritmos se integran sin problemas en los métodos y las herramientas existentes del flujo de trabajo de fabricación, lo que mejora la facilidad de uso y nuestra capacidad de ampliar el valor empresarial de los algoritmos a los casos prácticos adicionales.

En la actualidad, la solución combinada; es decir algoritmo, automatización e integración; permite ofrecer dos servicios:

• Detección base de patrones. En el caso del 100 % de las obleas del final de la línea, la solución puede usar los ejemplos de patrones que se le proporcionaron para determinar de forma automática si una oblea tiene un problema en línea (base) conocido y sin intervención manual. Este aspecto de la solución busca los problemas que sabemos que existen en el entorno de fabricación en cierta medida. La solución ofrece una precisión de más del 90 % en la detección de los patrones base.
• Detección de patrones desconocidos. La solución también puede informar sobre todos los patrones que están afectando en ese momento el rendimiento y el nivel de impacto. Los ingenieros de análisis del rendimiento pueden usar el informe para identificar información nueva, como un patrón nuevo, un patrón conocido que tiene una definición modificada o un cambio en el nivel de impacto en el rendimiento. Esta última información puede ayudar a los ingenieros a establecer sus prioridades de investigación. Una vez que los ingenieros completan el análisis de la causa principal de un patrón antes desconocido, se agrega el patrón nuevo al repositorio de patrones base y se vuelve a entrenar el modelo de IA para reconocerlo.

Nuestra solución única habilita la detección de problemas al final de la línea para identificar varios problemas en la misma oblea y examinar el 100 % de las obleas en cada lote. La combinación de la inteligencia artificial (IA) y el conocimiento de los ingenieros de análisis del rendimiento les permite admitir más productos, usar el conocimiento obtenido de forma colectiva en las fábricas y acortar el tiempo resolución.