Optimisation des faisceaux axée sur l’IA pour une performance élevée des semi-conducteurs
Notre client est un chef de file mondial dans les équipements de fabrication de semi-conducteurs, réputé pour sa technologie de pointe d’implantation ionique utilisée dans le traitement des plaquettes. Alors que l’industrie continue d’exiger précision et performance, le client a cherché à moderniser son processus d’ajustement des paramètres du faisceau afin de réduire l’intervention manuelle et d’améliorer l’efficacité.
Pour y parvenir, le client s’est associé à HCLTech afin de développer un système intelligent exploitant l’apprentissage automatique pour prédire avec précision les paramètres du faisceau et rationaliser les opérations d’implantation. L’initiative visait à augmenter le rendement global, à réduire les frais d’exploitation et à moderniser les systèmes patrimoniaux sans perturber les cycles de production en cours.
Le défi
Optimiser les opérations dans des environnements complexes et hérités
Le système AutoTune existant du client pouvait générer des paramètres de réglage du faisceau, mais n'arrivait souvent pas à converger dans les itérations fixées. Cela entraînait des surcharges manuelles fréquentes, augmentant la charge de travail des ingénieurs et compromettant l’efficacité opérationnelle. Plusieurs défis clés ont entravé la transformation :
- Inefficacités opérationnelles : Une convergence incomplète créait des interruptions de flux de travail et des résultats incohérents.
- Limites de données : Un petit ensemble de données (moins de 1 500 enregistrements) limitait la qualité de l’entraînement du modèle.
- Contraintes héritées : Le développement était limité par un environnement Windows XP sans accès au cloud externe.
- Disponibilité des outils : Un accès limité à l'équipement physique d’implantation ionique entraînait des retards dans les tests et la validation du modèle.
Le client avait besoin d’une solution plus intelligente et autonome qui puisse fonctionner avec précision dans ces contraintes et s’intégrer sans heurts à son environnement hérité.
L’objectif
Réglage autonome des paramètres du faisceau pour une efficacité et un rendement accrus
L’objectif était de construire un système fiable, propulsé par l’IA, capable de :
- Éliminer le besoin d’un réglage manuel
- Minimiser les erreurs de réglage du faisceau
- Augmenter le débit de l’équipement et le rendement du procédé
- Fonctionner efficacement dans des environnements informatiques restreints
- Réduire la dépendance à la disponibilité physique des outils pour la validation
La solution
Système d’automatisation et de prédiction propulsé par l’IA pour l’ajustement de haute précision
Pour relever les défis, notre équipe d’experts a conçu et mis en œuvre une solution complète basée sur l’apprentissage automatique, adaptée aux besoins du client. L’objectif était de créer une méthode plus intelligente et plus précise pour prédire les paramètres de faisceau et réduire les ajustements manuels.
- Modèles de prédiction intelligents : Création de 14 modèles d’apprentissage automatique dédiés — chacun axé sur la prédiction d’un paramètre de faisceau spécifique — utilisant des algorithmes de régression et des réseaux neuronaux profonds.
- Gestion intelligente des données : Préparation minutieuse des données d’entraînement en éliminant les anomalies (comme les recettes doublement chargées) et en utilisant des valeurs médianes pour améliorer la précision et la performance des modèles.
- Approche de déploiement modulaire : Solution emballée comme application indépendante grâce à Flask et Docker, permettant un déploiement facile et une intégration aux systèmes existants du client via une API REST.
- Intégration aux systèmes existants : Livraison d’une solution entièrement fonctionnelle qui opère dans l’infrastructure XP du client, sans nécessiter de soutien infonuagique externe.
- Surveillance et réentraînement des modèles : Surveille, analyse la performance des modèles et apprend continuellement à l’aide de nouvelles données
- Efficacité opérationnelle accrue : Le résultat fut un processus rationalisé qui a amélioré la précision des prédictions, minimisé l’effort manuel et favorisé un flux de travail plus efficace et autonome.
L'impact
Du blocage manuel à la performance intelligente et autonome
En alignant une expertise approfondie en ingénierie avec une technologie de pointe, nous avons réussi à transformer un processus traditionnellement manuel et sujet aux erreurs en un système intelligent et rationalisé. La solution a non seulement résolu des inefficacités opérationnelles de longue date, mais a également permis d’importantes améliorations de la productivité, de la fiabilité et du rendement, renforçant le leadership du client dans la fabrication de semi-conducteurs.
La collaboration a offert des résultats mesurables démontrant la valeur commerciale tangible de notre approche de transformation axée sur l'apprentissage automatique :
- Réduction de 90 % des interruptions d'implantation des wafers causées par des erreurs de paramètres du faisceau
- Quasi-élimination de l’intervention manuelle, réduisant les frais d’exploitation et les erreurs humaines
- Améliorations significatives du rendement grâce à un réglage précis du faisceau
- Preuve de concept validée, démontrant le potentiel de l’apprentissage automatique dans des environnements industriels de haute précision et hérités
Cette collaboration met en évidence notre capacité à concevoir des solutions percutantes et prêtes pour l’avenir, même dans les environnements opérationnels les plus contraints et complexes.
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