반도체를 위한 스마트 제조

전체 제조 프로세스 노드와 제조 라인을 시뮬레이션하는 가상 표현을 활용하여 생산을 최적화하고 결함과 재스핀을 제거하여 NPI 수율을 높이고 출시 시간을 단축하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.현재 모델 업데이트에서 “what-if” 분석을 지속적으로 수행합니다.가상 표현을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 디지털 트윈 개념을 사용한 시뮬레이션 모델을 활용하여 제조 성능을 최적화하고 확장합니다.
• 현재의 업무 중단을 최소화합니다. 린 제조 프로세스 동시에 스마트 제조 환경으로의 원활한 전환을 가능하게 합니다.
• 위험을 줄이고 올바른 제품을 처음부터 출시하세요.

스마트 제조는 적응형 및 모듈식 자동화를 가능하게 하며, 이는 자동화 시스템을 하드웨어 중심 접근 방식에서 모뎀 소프트웨어 중심 접근 방식으로 전환하여 생산 시스템의 보다 효율적인 통합 및 확장을 가능하게 합니다.

• 적응형 생산 시스템은 변화하는 시장에 빠르게 적응하고, 생산량을 맞춤화하고, 복잡한 프로세스를 재구성하는 동시에 중단을 최소화하면서 품질과 수율을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

에너지 효율적인 자동화 엔지니어링 환경을 통해 산업 운영 X, 기계 상호 연결, 유연한 라인 자동화 및 고성능 생산을 최적화할 수 있습니다.

• 여기에는 다음이 포함됩니다 산업용 엣지 기반 IT/OT 융합 제품 및 생산 전반에서 중요한 데이터를 활용할 수 있습니다.
• 자동화 자재 관리 시스템 (AMHS) 을 갖춘 AI 지원 공장과 고급 노드를 실행하는 팹용 로보틱스.

고도로 자동화된 시설 모니터링 및 제어 시스템 (FMCS) 은 시설 운영에 대한 실시간 모니터링 및 제어를 제공하여 전체 팹에서 전반적인 효율성과 신뢰성을 향상시킴으로써 가동 중지 시간을 없애고 반도체 생산의 가용성을 극대화합니다.

• FMCS 우수성을 위한 통합 소프트웨어+자동화

스마트하고 지속 가능한 제조는 데이터에서 시작됩니다.실시간으로 수집된 제조 데이터를 통해 다음과 같은 강력한 이점을 얻을 수 있습니다.

• 고급 반도체 제조 실행을 실행하기 위한 지속적인 학습 및 폐쇄형 루프 품질 개선.
• 실시간 제조 실행 데이터를 활용하여 지속적인 개선을 위해 시뮬레이션 모델을 최적화합니다.
• IT와 OT를 실시간 데이터 흐름과 연결하여 공급망 복잡성을 최적화하고 생산 민첩성을 향상시킬 수 있습니다.또한 다음과 같은 힘을 얻습니다. Industrial AI 프로세스 최적화를 촉진하고, 수율을 개선하고, 의사 결정을 가속화합니다.
• 예측적이고 규범적/예방적 유지보수를 통해 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 장비 수명을 연장하여 지속적이고 비용 효율적인 생산을 보장합니다.
• 가장 중요한 것은 반도체 팹과 하위 팹 모두에서 탄력성, 효율성 및 지속 가능성을 위한 확장 가능하고 미래에 대비한 자동화입니다.