반도체 생산 장비 회사는 첨단 노드, 이종 집적 및 데이터 주도 제조에 대한 요구를 충족하기 위해 플랫폼을 혁신하고 있습니다. 이러한 요구는 더 엄격한 허용오차, 더 빠른 사이클 시간 및 더 높은 시스템 인텔리전스를 촉진하고 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 다음 네 가지 전략적 기능을 통해 WFE(웨이퍼 제조 장비) 및 ATP(조립, 테스트, 패키징) 워크플로 전반에 걸쳐 이러한 혁신을 지원합니다.
- 복잡한 메카트로닉 시스템 모델링 및 시뮬레이션
- 정밀도 및 속도를 위한 고급 제어 시스템 설계
- 레시피 개발, 공정 최적화 및 예측 정비를 위한 AI 및 데이터 분석 적용
- 결함 검출 및 수율 향상을 위한 검사 및 계측 워크플로 자동화
이러한 기능을 사용하면 개발 시간을 단축하고, 제품 품질을 향상하고, 시장 출시 시간을 가속화할 수 있습니다.
메카트로닉 시스템 개발
WFE 및 ATP 시스템에서는 웨이퍼 본딩, 다이 배치, 열 제어 같은 고정밀 메카트로닉스를 통합하는 사례가 점차 증가하고 있습니다.
MATLAB 및 Simulink는 개념 단계부터 배포에 이르기까지 모델 기반 설계를 지원하고 가상 프로토타이핑, 시스템 통합, 디지털 트윈 생성이 가능합니다.
- Simulink 및 Simscape를 사용한 시스템 수준 모델링
- CAD 통합 및 다물체 시뮬레이션
- 열, 유체 및 전기 도메인 모델링
- 예측 분석을 위한 디지털 트윈 개발
- 배포를 위한 임베디드 코드 생성
고급 제어: 지능형 및 적응형 시스템 성능
반도체 제조에서의 소형화 및 처리량 증가 추세로 인해 제어 시스템에 막대한 부담이 가해지고 있습니다. 기존 제어 방법의 경우 최신 반도체 장비에 내재하는 극한의 정밀도, 동적 특성, 복잡한 다변수 상호 작용을 처리하는 데 한계가 있는 경우가 많습니다. 엔지니어는 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 고급 제어 전략을 개발할 수 있으며, 이는 점차 인공 지능을 통해 보강되고 있습니다.
- 적응형 제어 및 외란 제거
- 강화 학습을 사용한 지능형 제어
- 실시간 시뮬레이션 및 Hardware-in-the-Loop 테스트
- 자동 코드 생성을 사용한 임베디드 배포
AI 및 데이터 분석을 사용한 최적화: 수율 및 운영 효율성 극대화
최신 반도체 제조는 수백 개의 정밀 단계를 수반하며 각 단계에서는 방대한 양의 데이터가 생성됩니다. 품질 개선 및 비용 절감을 위해 이 데이터에서 유용한 인사이트를 얻는 것은 매우 중요합니다. 엄청난 규모와 복잡성으로 인해 엔지니어는 다음과 같은 고급 분석 및 AI 기법을 사용해야 합니다.
- 데이터 전처리 및 특징 엔지니어링
- 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발
- 예측 정비 및 RUL(잔여 수명) 추정
- 가상 센서 및 실시간 모니터링
- 에지, 임베디드 시스템, 클라우드 플랫폼에 배포
검사 및 계측: 완벽한 품질 및 정밀 측정 보장
차세대 WFE 및 ATP 플랫폼의 경우 미크론 미만의 상호연결, 3차원 스태킹, 결함 검출을 처리하는 고급 검사 및 계측 솔루션이 필요합니다. MATLAB 및 Simulink는 고정밀 측정 및 결함 검출 시스템의 기초가 되는 영상 처리, 컴퓨터 비전 및 신호 처리를 위한 포괄적인 툴 제품군을 엔지니어에게 제공합니다.
엔지니어는 MATLAB 및 Simulink 제품을 사용해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 결함 검출: 자동화된 광학 및 전자빔 검사.
- 계측 자동화: 실시간 데이터 수집 및 분석.
- 에지 배포: 임베디드 시스템에 배포된 AI 모델.
- 데이터 융합: 시각적 신호와 전기적 신호의 결합을 통한 정확도 향상.
