半導體業

半導體行業的不確定性量化和分析

半導體行業面臨許多挑戰，可以使用分析和不確定性量化來解決。電子和晶片製造的每一代都要求更高水準的精度和一致性，從而有效地要求理解不確定性對最終產品性能和製造過程的影響。工程師必須在保持這種嚴格的質量，追蹤複雜的根本原因以及優化和驗證製造過程和設備方面應對獨特的挑戰。隨著過程監控技術和數據收集變得越來越複雜，並允許捕獲越來越多的數據，對於強大，用戶友好的工程分析工具來準確，高效地分析數據的需求從未如此迫切。

SmartUQ提供了先進的技術，這些技術可以加快處理所有來源的變化和不確定性的努力，幫助追蹤問題的根源，並通過可靠的設計改善過程式控制制。瞭解並減少不確定性可以提高產品性能，縮短設計週期並降低成本。

熱力學模擬的功能模擬

SmartUQ與一家財富500強半導體OEM合作，該OEM使用非常詳細的粒子能量模擬作為半導體工程過程的一部分。高保真模擬的計算量很大，限制了其實用性，並且模擬響應是一個複雜的能量密度函數，因此難以進行模擬。

結合使用SmartUQ的高級連續和功能模擬工具，可以使用少量模擬運行作為訓練樣本來模擬模擬響應。模擬器可以相對於模擬輸入參數準確地預測粒子能量密度函數的相關屬性和形狀。

該項目中演示的模擬過程和工具使客戶能夠比以前更快地評估過程更改，優化設計和調查缺陷根本原因，同時使用更少的計算資源。

製造業

一家半導體製造公司在多階段批量電鍍過程中難以進行質量控制和生產優化。SmartUQ提取製造商的現有數據，構建處理腳本，並進行傳統分析和高級統計建模。這些分析揭示了多種反應物濃度，消耗狀態和沈積速率之間先前未知的相關性。通過瞭解這些關係，可以明確並控制以前無法解釋的過程偏差，並確定用於過程優化的進一步實驗。

一旦收集了數據集並自動將其處理成合適的形式，就可以通過統計分析得出許多有關製造過程的本質以及諸如消耗品之類的輸入與輸出質量之間關係的有用見解。這種類型的分析包括對現有製造數據進行敏感性和差異分析，以識別重要的輸入，以用於過程優化和質量控制。

此外，高級統計模型生成使用現有數據和有目的的實驗設計來訓練預測模型，以模仿製造過程的行為。這樣可以快速預測更改處理步驟後的結果，更輕鬆地確定故障分析中的根本原因，並快速進行過程優化。

SmartUQ擁有一套完整的實驗設計，數據採樣，模擬方法和分析工具，可滿足半導體行業工程師的分析需求。