チップの出力は、拡散、リソグラフィ、エッチング、イオン注入、薄膜成長、研磨、金属化など、何千もの工程を経る必要がある。工程の一部でもわずかなずれが生じると、スクラップの増加、歩留まりの低下などの問題につながるため、高度に自動化された生産ラインに頼る必要がある。 正常で整然としたチップ生産工程を確保するため、業界では「エンジニアリング・インテリジェンス」ソリューションを導入している。
MESに代表される製造自動化のためのおなじみの産業用ソフトウェアは、生産工程のスケジューリングと制御を可能にする。 FDC（故障監視と分類）、APC（高度プロセス制御）などに代表されるエンジニアリングインテリジェンスシステムは、経験的モデルと人工知能の追加を通じて、人間の脳に似た機能を作成し、データ駆動型の方法でプロセス管理全体の「監視-分析-予測-自己適応」を実現し、歩留まりを迅速に改善し、生産ラインのパフォーマンスを最適化し、新製品の導入時間を短縮する。 エンジニアリング・インテリジェンスと製造オートメーション産業用ソフトウェアは、スマート製造工場で安定した効率的な生産状態を確保するために、互いに協調して機能する。
近年、半導体産業チェーンの中国本土への移転に伴い、エンジニアリング・インテリジェンスも中国市場で急速に台頭し、現地化、新技術、新用途の開発ニーズに応え、一方では人工知能やその他の革新的な技術の導入により、エンジニアリング・インテリジェンスの知能レベルを大幅に向上させ、他方では半導体産業を他の製造業に拡張し、新エネルギー、生物医学、化学工業などの分野にいち早く応用し、中国のインテリジェント製造イノベーションに力を与えている。
エンジニアリング・インテリジェンスが効率性の不足を補う
エンジニアリング・インテリジェンスは、産業用ソフトウェアの一分野であり、その発展は高度な産業オートメーションの発展に依存している。一方、半導体産業は、その厳格な生産要件と緻密な管理の必要性から、生産工程は高度に自動化されており、エンジニアリング・インテリジェンスの発展の土壌となっている。
設計クラスEDAによって設計されたチップ製品は、ウェハ生産、チップパッケージング、完成品のテストやその他のプロセスに、設計を完了するために、その後の製造プロセスでは、OPC（オブジェクトのリンクと組み込みプロセス制御システム）、TCAD（プロセスシミュレーションとデバイスシミュレーションプラットフォーム）と他の産業用ソフトウェアをシミュレートし、特定の生産プロセスによって導くことができる、MES（製造実行システム）、EAP（自動化制御システム）は、スケジューリングと計画を担当している。
しかし、何千もの製造プロセスでは、インテリジェント製造システムは、リアルタイムで膨大な量の機器とプロセスデータを監視し、分析する必要があり、リアルタイムでオンラインシステムの完全なセットが存在しない場合、任意のプロセスのリンクからわずかな偏差は、製品製造は、生産性と製品歩留まりの低下のリスクに直面することになり、いくつかの偏差の蓄積は、さらに深刻な生産事故につながる可能性があり、このような理由から、半導体業界は、生産効率と製品の歩留まりを向上させるだけでなく、生産能力の強化を促進するだけでなく、生産プロセスの改善を監視し、導くためにエンジニアリングインテリジェンスシステムを導入する。
欧米市場は、半導体産業の先駆けとして、インテルが支援するAMAT（アプライド・マテリアルズ）をはじめ、多くのエンジニアリング・インテリジェンス企業を率先して誕生させた。AMATは1976年に設立され、長い間インテルに仕え、プロセスやデータに関する豊富な経験を蓄積し、世界トップ3に入るエンジニアリング・インテリジェンス・ソリューション・プロバイダーに発展した。
半導体業界の分業がより洗練されるにつれ、1991年に米国で設立されたPDFソリューションズも急速な成長を遂げ、少し遅れて始まったIDMやFab部門にもサービスを提供し、TI、インフィニオン、AMD、TSMCなどの企業が、そのためのエンジニアリング・インテリジェンスで豊富な経験を蓄積してきた。
直後、米国から半導体業界は徐々に韓国と中国台湾への移行、移行に伴うエンジニアリング-インテリジェンス業界、および2000年に設立された新しい企業のいくつかの出現は、BISTelは、初期段階でサムスンの強力なサポートは、製品はまた、サムスンの半導体製造ラインにある継続的な研磨、最適化を取得するために、ハイニックス、アーマー、育成の20年以上の他の企業の後、BISTelの技術力は改善し続け、世界トップ3のエンジニアリング-インテリジェンス-ソリューション-プロバイダに成長する。
BISTel中国ローカライズ
実際には、半導体産業の中国本土への移転の加速とともに、業界の発展動向に沿った中国市場は、汎半導体産業にサービスを提供する産業用ソフトウェア企業の数が誕生しているが、エンジニアリングインテリジェンスのアプリケーションのためのソフトウェア企業は多くないという。
同時に、中国の半導体産業チェーンはまだ短いボードを補う過程にあり、産業チェーンの整合性は、地政学的影響だけでなく、制限されており、これはある程度産業チェーン企業にサービスを提供するローカルエンジニアリング-インテリジェンス企業の能力に影響を与える。
また、エンジニアリングインテリジェンスの経験の蓄積は、業界のリーディング企業が与える長い研磨と開発の機会を必要とし、これはまた、中国の半導体産業チェーンのエコシステムが緊急に補う必要がある短いボードである。
逆に、BISTelの開発の歴史は、半導体産業の第二次産業移転の機会で、韓国は、サムスン、ハイニックスと業界の他の大手企業が上昇する人材プールを完了している、BISTelはサムスンと一緒に成長のプロセスの他のヘッド、製品のサポートの多数へのアクセスが広く使用されている、これは、豊富な経験を蓄積しており、徐々にAMATに匹敵するエンジニアリングインテリジェンスソフトウェアの巨人に成長している、PDFの BISTelは、豊富な経験を蓄積し、徐々にAMATやPDFソリューションに匹敵するエンジニアリングインテリジェンスソフトウェアの巨人に成長してきた。
現在、半導体産業は中国市場にシフトしており、国際的なエンジニアリング・インテリジェンス・サプライヤーも中国本土市場に進出しており、その中でBISTelは2007年にSZTEMAなどの中国産業チェーン企業と協力し、2017年に正式にBISTel Chinaを設立した。
BISTelはその豊富なエンジニアリング経験と先端技術により、主に中国進出の初期段階でBISTel Global KA SamsungとHynixの中国での実装を請け負い、同時に国内半導体産業チェーン企業にも採用され、ゼロから1への量産過程で中国初の有力パネルとウェハファブの第一陣に同行した。
半導体産業の中国本土への移管が加速するにつれ、中国が直面する不確定なリスクは増大し、強い技術的感性と商才を持つ一部の愛国主義者は、工学知能の核心技術の独立管理を模索し始めた。
Futurefabは、オリジナルの韓国コアチームを保持するだけでなく、インテル、PDFソリューションズ、シノプシス、アップルなどの業界有名企業、人工知能EDAチームなどのR＆Dバックボーンを大量に吸収し、オリジナルのコアチームと新チームがR＆D強度の調整を調整するために成長し続け、未来の継承と技術革新のための強固な基盤のための「1＋1＞2」の乗数効果を形成している。
FuturefabはBISTelの20年以上の完全な知的財産権、業界経験、ソフトウェアアーキテクチャシステムを継承し、同時に、吸収と自己制御の急速な発展を通じて、海外の先進技術の現地化の優れた例を作り出し、中国が世界TOP3のエンジニアリングインテリジェンス企業を持つことを可能にした。
また、中国のシリコンウェハーファブTOP8のうち5社がFuturefabのソフトウェア製品を採用している。Futurefabは、オンライン12インチ量産ラインのエンジニアリング・インテリジェンス・システムの唯一の現地サプライヤーであり、国内12インチウェハーファブ8社のうち5社がすでにFuturefabのソリューションを採用しており、さらに多くの国内12インチファブが積極的にテストとコミュニケーション作業を進めている。
Futurefabののローカライズ後、経営陣は「ChatGPT」クラスが爆発的に普及するずっと前から、大型言語モデルとエンジニアリングインテリジェンスの組み合わせを製品布石の重要な方向性としており、2023年に独自の垂直産業大型モデル「Master mind」をリリースした。 私たちが知る限り、スマートプレゼントは、大規模言語モデルの使用を通じて半導体工学知能分野で実用的な価値を生み出し、現場で応用する世界初の企業になる可能性が高い。
一方では、半導体製造プロセスの複雑化に伴い、従来の分析・加工手法では業界のニーズに対応できなくなっている。 一方では、ますます複雑化・詳細化する製造工程に直面し、エンジニアは局所的な重点分野によって制限され、ますます特殊化する課題に直面している。このような背景から、SmartMindは半導体垂直大規模言語モデル技術に焦点を当て、「Master mind」大規模言語モデルを市場に投入することに成功した。 先進的なMOE(Mixture of Experts)アーキテクチャを通じて、異なる分野のエキスパートモデルを統合し、強力で柔軟な全体的ソリューションを作成することができる。
「灵犀」大規模言語モデルは、顧客が個別の経験知識を統一された経験プラットフォームに定型化するのを助けることができ、貴重な業界経験を集約して継承することができ、エンジニアはいつでもプラットフォームから解決策を得ることができる。また、大規模言語モデルは、非常に反復的な多くの作業を引き継ぐことができるため、エンジニアの時間を解放することができる。エンジニアはまた、膨大なデータから価値ある情報を迅速に得ることができる。さらに、統一された操作インターフェースは、操作プロセスを簡素化し、作業効率を劇的に向上させる。
深層学習アルゴリズムに基づき、Futurefabの「灵犀」言語モデルは、欠陥画像、ウェハーマップ故障パターンなどを識別することもできる。同時に、ビッグデータ処理能力により、不良品や設備故障の原因、傾向分析などのレポートを形成し、歩留まり率の予測を行うことができる。これにより、管理者はリアルタイムで生産状況を把握し、タイムリーにあらゆる種類の生産危険を回避し、生産プロセスが常に最良の状態にあることを確保することができ、コスト削減と効率向上の目的を達成することができる。 その目的は、生産工程が常に最良の状態にあることを保証し、その結果、コストを削減し、効率を高めるという目的を達成することである。
現在までに、上記の技術は実用化されており、その中で、ある顧客の生産ラインでは、解析作業が煩雑で時間がかかるため、生産効率が低いという問題があり、Futurefabの半導体縦型ビッグ言語モデル技術の導入後、本来1年間で200人必要な作業量を2～3ヶ月で10人で完了できるようになり、生産効率が向上するだけでなく、人件費とエラー率も大幅に削減できるようになった。 これにより、生産性が大幅に向上するだけでなく、人件費やエラー率も大幅に削減される。 さらに重要なのは、このソリューションによってエンジニアの複雑な問題への対処能力が向上し、最も重要な作業に集中できるようになることだ。
Futurefabは、前述の事例が顧客から高く評価されたことで、ビッグモデル技術の実用化における大きな可能性が示されただけでなく、この最先端技術分野における同社のリーダーシップと専門性が証明されたとし、「今後もコミュニティとエコシステムを構築し、より多くの顧客層で灵犀大規模言語モデルを普及させていきます」と述べた。
洗練された管理ツールとして、エンジニアリング・インテリジェンスは半導体製造の歩留まりと効率を向上させるだけでなく、他のインテリジェント製造分野にも力を与えることができる。 現地化を開始するにあたり、Futurefabは「汎半導体＋成長するミッドレンジおよびハイエンド製造分野」を会社の将来の発展戦略としている。
中国工業インターネット研究院の最新データによると、全国で8000近いデジタルワークショップとスマート工場が建設されており、工業情報化部（MIIT）によると、2023年までに212ユニットがスマート製造の年間実証工場に選ばれている。
そして、中国のスマート製造戦略が進むにつれて、スマート工場の数は今後も増え続けるという。第14次5カ年計画によると、2025年までに500以上のスマート製造実証工場が建設される予定で、中国ではエンジニアリング・インテリジェンスやその他の優れた管理プラットフォームの需要が高まっているという。