KI in der Halbleiterfertigung
MediaTek nutzt KI zur Prozessoptimierung
Mit der Silicondash-Plattform von Qualtera will MediaTek maschinelles Lernen in der Halbleiterfertigung einsetzen, um die Ausbeute und die Zuverlässigkeit zu steigern.
Qualtera, Anbieter von industrienahen, teamorientierten Big-Data Analytics Plattformen und Dienstleister im Data Science und operativen Bereich hat heute bekanntgegeben, dass MediaTek’s Einführung von Qualtera’s Silicondash Smart Manufacturing Plattform seit Juni 2018 aktiv ist und jetzt die operativen Prozesse in der Produktion unterstützt. Silicondash, eine Plattform für Fabless-Hersteller, IDMs, Foundries und OSATs, die Jahrzehnte an Fachwissen und Erfahrung in der IC-Fertigung und im Test Bereich in einer Lösung vereint und bereitstellt, wird von MediaTek dabei als umfassende firmenweite Lösung für Datenanalyse und -integration über den gesamten Herstellungsprozess für alle Produktions- und Teststandorte weltweit genutzt.
Mit diesem Schritt möchte MediaTek durch die weitere Verbesserung in den Bereichen Produktionseffizienz, Yield Management, Qualitätskontrolle und Traceability auf IC-Level seiner Vision von Manufacturing Excellence noch näherkommen.
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Die Silicondash Big-Data-Plattform nutzt Machine-Learning-Techniken für Datenaufbereitung, Algorithmen und Analysewerkzeuge mit integrierter fachspezifischer Expertise sowie automatisierbare Analysen und Entscheidungsprozesse.
Cloud-basierte Technologien und kollaborative Funktionen ermöglichen dabei einen effektiven Austausch mit Supply Chain Partnern, sodass detektierte Themen zielführend und effizient in Aktionen umgesetzt werden können.
Qualtera Executive Vice President Marketing und Asia Business Operations, Paul Simon kommentiert, »Wir haben mit MediaTek seit November 2017 zusammengearbeitet und ich bin sehr erfreut, dass die Silicondash-Plattform jetzt in der Hochvolumen-Produktion integriert ist und Analytics-Aufgaben sowie IC Level Traceability für MediaTeks gesamten Herstellungsprozess übernommen hat. Der Mix aus Echtzeitdatenerfassung, Stream-Computing und Big Data Analytics Engines bietet dabei eine Grundlage für Highspeed Datenvisualisierung, Analytics und Modellierungsfähigkeiten, die Halbleiterherstellern und deren Supply Chain Partnern eine Verbesserung von KPI’s im Produktionsumfeld, Yield und Produktquality ermöglichen.«
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