Applying Artificial Intelligence in Fab Technology Co-Optimization (FTCO™)
製造プロセスを最適化するための一般的なアプローチでは、プロセスエンジニアと製造エンジニアが試行錯誤しながら実験計画法（DoE）を作成、設定します。ウェハ製造は高価で時間もかかるため、このアプローチはしばしばコストのかかる反復が必要になります。通常、どのプロセス・パラメーターが目標に達していないかに応じて、実験に数週間から数ヶ月かかることがあります。
本ウェビナーで説明する新しいアプローチは、現在すでに実生産で使用されており、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して製造工程の正確なモデルを生成します。このアプローチでは、実際の物理学と化学を考慮した製造工程のTCADデジタル・モデル（デジタル・ツイン）を使用します。このデジタル・ツイン・モデルを使用して、同じDoEに対するテストと解析を行いますが、複数のウェハを製造する必要がないため、製造に関連するサイクル期間とコストを削減できます。
本ウェビナーでは、このFTCOフローを事例を交えて紹介し、このフローについての理解を深めていただくとともに、お客様のニーズにどのように適用できるかをご紹介します。
内容
- FTCOのご紹介
- デジタル・ツインについて
- 機械学習について
- Fab Technology Co-Optimization (FTCO™)
- FTCOを可能にするシルバコのツールの概要
- プロセス・マージン分析のためのFTCO
- 使用例: STIトレンチのモデリングと最適化
- RTSM: リアルタイム2次元構造モデリングツール
- その他のFTCO事例
プレゼンタ
Dr. Christian Caillatは、Boise（ID）を拠点とするシルバコのSenior Staff CAEです。2023年6月にシルバコに入社する以前は、Micron Technology社に13年間在籍し、IMEC社とのエマージング・メモリ・プログラム共同開発、3DNANDセル・チーム・リーダー、先進メモリ・モデリングなど、さまざまなプロジェクトに貢献。
National Polytechnical Institute of Grenoble（フランス）で電子工学の学位とマイクロエレクトロニクスの博士号を取得。
対象
TCADエンジニア、ファブエンジニア、プロセスエンジニア、プロダクトマネージャ、エンジニアリング管理者
[日本時間]
開催日時:
2024年7月25日
11:00am JST (10:00 Beijing)
6:00pm JST (11:00 Paris)
2024年7月26日
2:00am JST (10:00 Santa Clara)
(各回、同じ内容になります。)
配信: オンライン
言語: 英語