[新聞] 應用材料正利用AI與大數據改變半導體設備 | 美體產業公開資訊
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原文標題：應用材料正利用AI與大數據改變半導體設備產業(請勿刪減原文...因而引入AI與大數據的確可能為晶圓製造商帶來價值。...以上注意事項請勿刪除違者4-1刪文處分-------------------※發信站:批踢踢實業坊(ptt.cc),來自: ...
作者zxcvxx (zxcvxx)
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標題[新聞] 應用材料正利用AI與大數據改變半導體設備
時間Wed Mar 24 13:44:59 2021
原文標題： 應用材料正利用AI與大數據改變半導體設備產業 (請勿刪減原文標題) 原文連結： https://bit.ly/3lWkgCt[1] (請善用縮網址工具) 發布時間： 2021年3月23日 (請以原文網頁/報紙之發布時間為準) 原文內容： 對於台積電或其他半導體晶圓廠來說，晶片檢測精密度與效率對於其獲利非常重要。為了 讓晶圓廠商即時發現晶片致命卻陷，應用材料公司（Applied Materials）推出了結合了 大數據和AI技術的新一代光學半導體晶圓檢測機（Semiconductor wafer inspection）。 晶圓製造越來越昂貴和複雜，隨著半導體製程走入5奈米以下，檢查晶圓上日益微型化圖 案的成本正在上升，並且檢測出晶片缺陷也變得愈來愈複雜。十年前，晶片工廠的成本約 為90億美元，現今已經增加了一倍。在工廠的製造生命週期中，晶片製造商可以降低工廠 中晶片製造設備的成本，但是一旦面臨製造延誤和檢測失敗則會導致工廠閒置，並帶來大 量資金損失，因為工程師試圖找出晶片缺陷變得愈來愈難。 以記憶體晶片為例，停機一周可能會使年產量降低2%。最重要的是，晶片的價格會隨著時 間的推移而迅速下降，因此產能落後的確會帶來嚴重損失。根據應用材料推算，如果採用 新一代晶圓檢測機，其能為晶圓廠創造的收益可能會超過220億美元！ 市場分析公司VLSI Research表示，能夠快速準確地辨識出致命缺陷是晶片工程師在過去 三十多年中一直努力的方向。應用材料（Applied Materials）採用ExtractAI技術的 Enlight系統是解決這一難題的突破性方法。由於採用AI能使系統透過學習變得愈智慧化 ，讓廠商每小時可以減少260萬美元的良率損失，也就是說，Enlight系統可以幫助晶片製 造商隨著時間的推移而增加每片晶圓的營收。 根據VLSI Research推算，現今一座先進晶圓廠成本約為220億美元...
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