半導体製造プロセスの最適化は歩留まりを向上させる上で重要な要素です。プロセスパラメータとプロセスを分析および最適化することで、効率と歩留まりを向上させることができます。マシンレベルのプロセスパラメータにはたとえば、温度、圧力、露出、エッチング時間が含まれます。ここで、データ分析と人工知能はプロセスを改善し、それによって生産量を増やすのに役立ちます。
生産データの分析と継続的な改善は長期的に歩留まりを向上させるために不可欠なステップです。たとえば、機械学習などのデータ分析ツールを使用すると、企業はパターンと傾向を特定し、非効率なプロセスや品質の問題を排除できます。人工知能は大規模なデータベースに基づいて逸脱の可能性を検出するため、第一級のヘルパーです。これに基づいて、予測品質、つまり製品の予測可能な品質を達成できる改善措置を具体的に実装できます。
生産システムの状態と精度も重要な役割を果たします。たとえば、フォトリソグラフィーシステム、化学蒸着用の CVD システム、エッチングシステムなどは良好な状態にありますか? 故障を回避し、歩留まりを高めるためには生産システムのタイムリーなメンテナンス、サービス、および校正が不可欠です。ここでも、ヒステリシス ウィンドウからのパラメータの逸脱を正確に記録し、それによって予知保全を可能にする人工知能の重要性がますます高まっています。