机器学习及集成电路生产设备中集成了更多的传感器_亚博手机版怎么下载

本文摘要:Ciplickas说的是:“一开始,数据交换网络背后的想法是创建数据库,这样就能看到供应链。”(威廉莎士比亚,NorthernExposure(美国电视),创作)这样就可以对特定领域充满自信,还可以在系统分析中增加科学知识,增加测试数量所需的费用。

测试

翻译成3354semiengineering传感器的大规模应用和机器学习的发展,使我们能够集中在影响力较小的一些领域进行测试。机器学习及集成电路生产设备中集成了更多的传感器,这为晶圆工厂和峰侧大学工厂建立了目标性测试和缓慢吞吐量的新可能性。

这种方法的目的是提高质量,减少简单的芯片生产成本。在最先进设备的节点上生产简单芯片所需的时间正在减少。随着晶体管数量的减少,更好的芯片被添加到电路板或PCB中,测试这些部件需要更好的时间,从而降低总体成本。

如果测试时间保持不变,则在测试设备的生命周期内可靠性不会降低。因此,我们需要适当区分哪些设备需要完全测试,哪些设备已经在硅材料上进行了充分测试。这就像在测试工具包上遮阴,但这需要收集足够的简单数据来展开调用。过去很难做到,但随着更多的传感器参与分解更多的数据,我们可以更细致地审查数据,并通过它有效地识别模式。

DennisCiplickas,PDFsolutions公司负责紧密解决方案的副总裁表示:“如果能制造出预测芯片不老化时间的准确度超过99.99%的模型,就可以省略芯片老化过程,从而降低成本。”不管原著的比例是多少,都可以达到20%、30%、50%的冲刺亲和率,从而降低老化成本。而且数据越多,预测就越准确。

困难在于如何连接正确的数据来构建它。因此,如果所有数据都在测试工厂运行,从晶片对齐、组装到最终测试,就可以整合和预测所有数据。但是,如果在其他地方执行这些过程,则需要在多个位置拆分数据。

这需要一个系统。老化测试被用作检测芯片各种组件的初始错误。过去,这些数据是通过数据交换共享的。

很简单,但足以避免测试。Ciplickas说的是:“一开始,数据交换网络背后的想法是创建数据库,这样就能看到供应链。”“现在,通过机器学习,我们可以将各种功能结合在一起,做一些新的事情,例如预测。

”因此,通过传感器获得的数据,可以控制老化成本。下一步是通过允许数据通过不同的站点以一致、连接的方式一起流动来展开预测。“本质上,这是对只有过程的各种组件进行更细致的说明,并正确地避免不必要的测试。

OptimalPlus副总裁兼总经理DougElder对:说:“现在,您可以将所有数据源连接到晶片对齐和最终测试的轴上,以确定错误发生在哪里。可以增加测试集和疑似老化的领域,还可以运行机器学习算法来修复测试和改善方法。“过去在现场实施后需要几个月或几年才能暴露生产问题。

其中一些问题可以通过软件(如智能手机的天线问题)解决,并且在技术被取代之前仍然能正常工作。但是随着更多的芯片被用作工业和汽车,这种方法已经受到限制。Elder响应3360 “如果在检查中或老化阶段可以找到这些问题,可以将老化测试时间增加10%至20%。

“”这对制造商来说是一个相当大的数字。在动态情况下,查看自适应测试时间的增加,以测量哪些测试没有结束。

这将增加测试时间,并通过闭环系统添加到返回测试周期中。该系统可以包括从晶片到最终测试的所有内容。此外,新的测试也不会减少我们的额外费用。

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但是在损坏前可以做多少次新的测试?一个案例之一:一个设备在最后通过之前接受了17次新测试。“我们可以看到,正在测试的设备不好,价格低廉,需要很多时间。

晶圆厂每分钟都有费用。更好的数据,更好的结果“好”的数据在不同的市场可能意味着不同的东西。甚至在同一个市场也是如此。数据简单的原因是对特定操作员、过程或设备有效。

但是这需要很多专业领域的科学知识。YieldHUB首席执行官JohnO’Donnell对:回答说:“小公司并不在所有领域都有专业知识。”特别是在汽车领域,一些公司在设计方面可能很强,但在测试领域不太了解。

“这导致简单的芯片设计出现问题,随着时间的推移,芯片上的问题将变得更加重要。但是,它也强调了从总体设计到生产链的一个挑战。也就是说,确保参与的人能够解释其他工程的工作。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),“有人会问:‘我们知道应该把时间花在这件事上吗?’你可以问。最重要的是,球队里的每个人都需要清楚地看到这一点。

Donnell解释说:“你可能是一个芯片特定部分的专家,也可能不是其他部分的专家,所以你需要合作和分析,在知识库中确保。”(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),创作)这样就可以对特定领域充满自信,还可以在系统分析中增加科学知识,增加测试数量所需的费用。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)另一个确保数据质量的方法是反向供应数据。

因此,与所有外部数据不同,其中一些数据可以在设备运行时展开测量。ProteanTecs首席执行官ShaiCohen对:表示:“通过在线数据可以大大提高性能,并提出准确的要求。

”在工艺和内存中都可以判断参数的缺失。这获得了较高的适用范围,但需要添加到可以通过机器学习展开测量和处分的多维代理中。

现在,您可以在特定设计中安装代理并恢复数据,以便更好地理解正在发生的事情。“空荡荡的,垃圾在天上飞的传感器太准确了,没关系。对于波音737MAX,故障传感器可能成为两起坠毁和一系列混乱背后的罪魁祸首。

一个问题是,系统供应商需要更普遍地共享数据,以识别经常以竞争优势维护的错误。在测试方面,我们通常按照标准化测试设计芯片,但完整的设备制造商的应对缺乏足够的信任。”DougFarrell,NationalInstruments运输部门高级解决方案经理。

“他们不想共享数据。因为在一家公司不能享受一切,所以这种情况必须改变。

特别是在自动驾驶方面,一级汽车制造商和整个设备制造商展开了激烈的竞争。”所以我们只有大的测试传感器来保证数据质量。

法雷尔说:“对于运营者车队,可以在换班结束时临床展开和校准传感器。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure。)“很多公司需要跳过中间阶段,在纯模拟中为汽车添加传感器,所以临床是必需的。”为了避免以后经常发生的问题,还必须保存数据本身。

PDF的Ciplickas说是:“我们试图阻止的是安静数据的破坏。”“当这种事再次发生时,你无法预料。”对于安全任务关键型应用程序,结果可能会比这更糟。

现在,这些设备的功能承担着责任,数据是确认什么是错误的,原因的最好方法。OptimalPlus电子部门总经理UziBaruch表示,“汽车行业和半导体行业的明显区别是,测试只是汽车行业的一种手段”。“通常比半导体行业能看到的还要多。

不仅仅是电子产品,还是原来的装配线。有多个接触点。(威廉莎士比亚、半导体、半导体、半导体、半导体、半导体、半导体)。

“设计检查在高级节点和某些类型的高级PCB上变得更加困难。因此,人们需要在更好的地方安装更好的传感器——,在设备或PCB中安装3354,并使这些传感器变小、速度更慢、功耗更低。Cyberoptics CEO Subodhkulkarni回应说:“目前,晶片工厂和棒测试工厂已经在进行抽样测试。

”现在正在检查PCB放置功能。问题是,在我们开始100%检查之前,放射性尘埃并不多。

但是PCB太贵,所以进行了适当的成本检查。“随着新材料的引进和新结构的重新加入,这种检查看起来不会更难。另外,由于漫反射光与其他物质不同,不同的材料需要不同的检查技术。

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Kulkarni认为这两种方法都需要对光学摄像机等检查设备进行新的校准。他说:“这使得高级设备的PCB检查和模块检查更加困难。

尤其是HBM这样的情况。”过去,2D检查是足够的。现在需要对存储模块执行三维光学检查。

“这样做需要更多的时间来分析更多的数据。总之,制造业融合传感器数据和机器学习的方法刚刚蓬勃发展,但提高质量和增加测试时间的机会非常大。它还有助于在零部件、电力和重量方面增加宝贵的验证设计。

ProteanTecs的CBO Raanangewirtzman回应:说:“我们的目标是停止快速增长的验证。”因为对ISO26262规定来说,特别重要的是要进行一定程度的验证。

但是我们可以通过减少更好的测量代理来解决问题。”这需要以几乎不同的方式查看和使用数据,但以更低的成本获得更好的覆盖面的前景需要得到多方关注。

接下来,这个方法可以扩展到什么程度。(阿尔伯特爱因斯坦,北方执行)。

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