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 半导体制造是个极度复杂且漫长的生产过程,且每个制程步骤的良率都必须接近100%,才能确保最终生产良率维持在可接受的水平。 因此,半导体制造业者很早就开始在产在线设置各种数据撷取机制,并藉由大数据分析等方法进行制程控制。 人工智能(AI)的兴起,则让半导体制造业者有了节省人力,提升分析效率的新方法。

  为了确保最终良率,每家半导体业者都必须在晶圆生产过程中安插或多或少的制程控制(Process Control)节点。 这些节点除了可监控晶圆制程的良率变动外,也能早期发现有问题的晶圆,避免其进入下一个制程步骤,徒然浪费时间。

  然而,制程控制是相当昂贵的,除了要设置对应的检测机台外,检测本身也需要时间,更需要人力来判读机台数据背后所代表的意义。 因此,制程控制究竟该如何进行,才能在效率与良率间取得平衡,遂成为每家半导体制造业者都必须回答的问题。


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