La optimización del proceso de producción de semiconductores es un factor decisivo para aumentar el rendimiento. Mediante el análisis y la optimización de los parámetros y secuencias del proceso, se puede aumentar la eficiencia y el rendimiento. Los parámetros del proceso a nivel de máquina incluyen, por ejemplo, la temperatura, la presión, el tiempo de exposición y el tiempo de grabado. Aquí es donde el análisis de datos y la inteligencia artificial pueden ayudarle a mejorar los procesos y aumentar así la producción.
El análisis de los datos de producción y la mejora continua son pasos clave para aumentar el rendimiento a largo plazo. Con herramientas de análisis de datos como el aprendizaje automático, por ejemplo, las empresas pueden reconocer patrones y tendencias y eliminar procesos ineficaces o problemas de calidad. La inteligencia artificial es aquí una ayuda de primera clase, ya que reconoce las posibles desviaciones basándose en una gran cantidad de datos. Sobre esta base, se pueden aplicar medidas de mejora específicas para lograr una Predictive Quality, es decir, una calidad predictiva del producto.
El estado y la precisión de los sistemas de producción también desempeñan un papel decisivo: por ejemplo, ¿están en buen estado los sistemas de fotolitografía, los sistemas CVD de deposición química en fase vapor, los sistemas de grabado, etc.? El mantenimiento, la conservación y la calibración oportunos de las plantas de producción son esenciales para evitar los fallos y aumentar el rendimiento. La inteligencia artificial también es cada vez más importante en este ámbito, ya que registra con precisión las desviaciones de los parámetros de la ventana de histéresis y posibilita así el mantenimiento predictivo.