半导体制造调查揭示对终端芯片短缺的见解

全球芯片短缺已成为头版新闻，这要归功于全球大流行加剧的脆弱的供应链。虽然半导体行业一直非常关注提高效率、精度和良率的方法，但寻找新的更好的方法来提高生产率的紧迫性从未如此之高。

今天，有一群声音呼唤着改进。根据Gigaphoton Inc.最近进行的一项调查的参与者，半导体制造链中的专业人士也在寻求变革。

在半导体行业内实现更高产量的最有希望的方法之一是提高高级分析能力，包括连贯地整合阻碍进展的碎片化和孤立过程。为此，半导体专业人士希望工具更易于使用，更智能，能够支持其所有设备，能够自动报告和警报，并且可验证安全。

问题：孤立的数据

目前，当制造商试图集成设备监控性能以寻求改进的数据整合和分析时，结果可能乏善可陈。尽管设备制造商花费数百万美元开发软件来支持其工具，芯片制造商花费了同等金额从第三方供应商处购买软件，但这两种解决方案都无法提供“一刀切”的答案。相反，芯片制造商已经诉诸于自己创建软件解决方案，并在多个通常不兼容的平台上拼凑解决方案。这种方法是劳动密集型和耗时的。

由于任何给定制造商可用的资源都有限，因此安装有利于生产线的新功能和增强功能可能需要数月时间。即使经过反复请求，新的软件功能也往往从未真正出现过。有了来自多个供应商的解决方案，制造商有责任联系每个供应商，更新生产线上正在运行的所有软件，然后希望所有内容都兼容并无缝地协同工作。使用具有专有代码库的多个平台只会在需要时为获得所需的分析功能和智能创造障碍，而这种障碍越来越“现在”。

调查参与者已经发现了另一个进步的障碍：半导体专业人员可以使用的大多数分析工具都提供了基本的描述性和诊断性功能，但它们并不能有效地解决预测性和规范性维护问题。

预测性维护使用统计和建模技术，根据历史数据确定将来可能发生的情况，并尝试确定机器何时需要维修。

规范性维护虽然不那么普遍且发展良好，但需要更高的分析。它不仅可以预测设备故障事件，还可以建议操作。在未来，由人工智能（AI）提供支持的规范性分析甚至可以通过提供实时改进制造过程的详细说明来协助维护团队。

只有少数接受调查的芯片制造商拥有能够执行最先进的预测（14%）和规范性（12%）分析的软件。此外，工程师提取数据、清理和分析数据所需的工作成本高昂且耗时，从而缩短了正常运行时间。即使芯片制造商拥有多种软件解决方案，大多数制造商也无法获得能够以有意义的方式提高效率和良率的高级分析功能。

解决方案：集成见解和行业协作

半导体制造商可能使用各种专有工艺进行操作，但当今的行业专业人士有一个共同的目标：他们希望在单个用户友好的平台上进行准确的分析，该平台可以标准化和统一来自所有供应商的所有数据。

这是一项艰巨的任务，但并非不可能。一个允许增强集成和行业协作的解决方案将是一个单一的开放软件平台，该平台将允许芯片制造商简化数据分析，并与设备供应商就安全的定制解决方案进行协作。如果这样的平台能够确保供应商的知识产权（IP）本质上是安全的，那么该平台将允许执行跨供应商的设备监控和分析，同时使每个供应商能够解决其特定问题。

开放平台应配备重要的安全功能，以便用户可以创建自定义解决方案并保持供应商特定的IP安全。它还需要一种不可知论的编程语言方法，轻松适应所有或大部分语言。这样的平台将允许芯片制造商将分析和基于AI的解决方案应用于生产线中的任何一组过程或设备。它也可以完全自定义，从仪表板到数据管理再到分析和智能。结果将是高效、无缝的工作流程，这些工作流程是根据每个芯片制造商的独特需求量身定制的。

这种开放式平台解决方案概念将以多种方式服务于半导体行业：

通过在一个平台上简化数据管理和分析，消除依赖多个来源的产品的需要

通过利用规范性维护减少停机时间和服务呼叫

通过让 AI 模型发挥作用来提高效率和产量

可以想象，一个开放平台，如最近发布的Fabscape，最终可能成为半导体行业监控分析的行业标准。开放平台可以成为一种安全的协作解决方案，使用户和芯片制造商社区能够利用解决类似问题的其他人的经验。

结论

半导体制造业目前受到监控和分析的碎片化的影响。这种碎片化阻碍了行业及时应对供应链挑战的能力，并迫使半导体专业人员依赖不完整的分析和孤立的软件解决方案，从而使半导体专业人员的内部目标进一步复杂化。

为了提高全行业的生产力，半导体制造将通过一个平台提供良好的服务，该平台的所有分析，故障检测，优化和通信都发生在一个地方，并且具有只有供应商特定智能才能提供的洞察力深度。一个开放的监控和分析框架可以大大有助于整合见解和培养有利于整个行业的协作精神。

审核编辑：郭婷