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加快制造業(yè)產(chǎn)生關(guān)鍵洞見

時間：2022-05-01 08:48:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-05-01 08:48:01 來源：行業(yè)動態(tài)

美光在晶圓制造過程中，借助數(shù)據(jù)分析和人工智能提高了生產(chǎn)效率，并支持AI的發(fā)展?，F(xiàn)在廠房使用復(fù)雜的IoT系統(tǒng)，以不同方式檢測問題，包括應(yīng)用聲音去判斷設(shè)備異常狀況，進(jìn)而及早做預(yù)測式維修，減少故障時間。并在「電性針測缺陷分類」（classification of electrical failure data）與「晶圓影像自動偵錯分類」（Wafer Image defect classification）中，同樣也運(yùn)用人工智能。

半導(dǎo)體制造堪稱地球上最復(fù)雜的任務(wù)之一，晶圓的產(chǎn)生需要在無塵室歷經(jīng)1500多個步驟才能完成。每一個步驟都需要及時監(jiān)測，任何一個步驟異常，都會導(dǎo)致晶圓的失敗，因此對每一個步驟的實(shí)施監(jiān)控是是提升生產(chǎn)效率與安全的關(guān)鍵核心，而機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能能以極高精確度和極短時間完成這個任務(wù)，探測到熟練工作人員也較難感知到的異常。美光自從應(yīng)用AI方案后，取得良好的成果，其中包含達(dá)到目標(biāo)良率的成熟時間減少25%、同樣設(shè)備生產(chǎn)量提高10%，以及相關(guān)質(zhì)量缺失事件減少超過三分之一。

Thomas T.Eby表示目前是將AI模型在DGX上訓(xùn)練，在數(shù)據(jù)中心部署相關(guān)的推理（inference）模型，未來希望實(shí)現(xiàn)更輕量化應(yīng)用，可能會轉(zhuǎn)移到Raspberry Pi或NVIDIA Jetson 做推理，讓AI分析更接近邊緣的源頭。



關(guān)鍵詞：關(guān)鍵,洞見,制造

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