《電子技術應用》
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数字孪生在半导体测试设备中的实践
电子技术应用
祁建华1,马诗旻2,何桂玲2
1.上海华岭集成电路技术股份有限公司;2.上海火挚科技有限公司
摘要: 数字孪生作为智能制造关键技术在工厂极具实用价值。通过在半导体测试服务公司建立数字孪生系统,收集了探针台二十多万条报警数据。结果显示,超过90%的报警已通过数字孪生系统实现了远程控制解决。为探索报警处理的最佳方式,进一步优化数字孪生模型,并在模型中重现报警,通过模拟不同工况,与传统方式相比,人工操作数字孪生系统处理报警可使设备等待时间减少64%以上。若采用AI后台自行操作数字孪生系统,设备等待时间可继续降低78%。这表明人工对设备报警的反应时间是影响设备等待时间的关键因素,因此,深化使用数字孪生模型自动化处理报警可显著降低设备等待时间,提升设备综合利用率。
中圖分類號:TN711.5 文獻標志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.244981
中文引用格式: 祁建華,馬詩旻,何桂玲. 數字孿生在半導體測試設備中的實踐[J]. 電子技術應用,2024,50(9):25-30.
英文引用格式: Qi Jianhua,Ma Shimin,He Guiling. The practice of digital twinship in semiconductor testing equipment[J]. Application of Electronic Technique,2024,50(9):25-30.
The practice of digital twinship in semiconductor testing equipment
Qi Jianhua1,Ma Shimin2,He Guiling2
1.Sino IC Technology Co., Ltd. ;2.Huozhi Technology Co., Ltd.
Abstract: Digital twin is an essential technology in smart manufacturing and has practical value in factories. At a semiconductor testing services company, a digital twin system was used to collect over 200 000 alarm data points from probe stations. The analysis showed that more than 90% of the alarms were resolved remotely using the digital twin system. To improve the digital twin model and alarm management, alarms were replicated within the model by simulating different scenarios. Operating the digital twin system manually reduced equipment downtime by over 64% compared to traditional methods. Additionally, using an AI backend to automatically operate the digital twin system further reduced equipment waiting time by 78%. This highlights the importance of personnel response time to equipment alarms in affecting equipment downtime. Therefore, enhancing the use of digital twin models for automated alarm handling can significantly reduce equipment downtime and improve overall equipment utilization.
Key words : digital twin;semiconductor testing equipment;remote control;alarm handling;automation

引言

我國在2015年部署了“中國制造2025”戰略,全面推進實施制造強國戰略[1]。智能制造是“中國制造2025”的主攻方向,而數字孿生(Digital Twin)是智能制造迅速發展的關鍵技術之一[2-3]。

數字孿生技術通過為物理世界中的客觀對象建立數字模型,實現對物理世界實體對象的實時監測、分析和優化[4]。數字孿生可實現物理世界與信息世界的交互融合[5],被用于解決實際的工程問題。

Gartner在2017年開始連續三年將數字孿生列為十大戰略科技發展趨勢[6-8]。中國科學技術協會在其發布的2020重大科學問題和工程技術難題中將“如何建立虛擬孿生理論和技術基礎并開展示范應用”列為前沿科學問題之一[9]。

智能制造數字孿生應用已被廣泛應用于航空航天、電力、船舶等行業[10-12]。在半導體制造業的數字化轉型中,借助數字孿生技術可以對產線全流程進行實時監控和管理,有效提高企業的生產效率[13]。

集成電路生產線的設備投資占據總資本支出的80%(據SEMI估計)[14],提高設備綜合利用率對于降低生產成本至關重要。通過IoT和邊緣計算,采集和上傳設備數據后,數字孿生技術可完成設備的可視化監控管理,實現提質增效的價值[15-16],數字孿生正成為制造業數字化轉型的核心驅動力[17]。

數字孿生的定義在不同領域存在分歧[18]。陶飛教授提出了數字孿生成熟度模型分析[19],該模型將數字孿生的成熟度分為L0至L5共六個等級。本文將探討半導體測試服務企業如何在這六個等級中,打通設備物理世界與虛擬世界的數據通道,并在數據上進行模擬分析,嘗試進行部分預測和優化工作。


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作者信息:

祁建華1,馬詩旻2,何桂玲2

(1.上海華嶺集成電路技術股份有限公司,上海 201203;

2.上海火摯科技有限公司,上海 201402)


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