Cómo ayudar a los ingenieros de semiconductores a superar la complejidad con análisis de taller

Empresas como Panasonic Connect, a través de su División de Negocios de Automatización de Procesos, existen para ayudar a los fabricantes de semiconductores a superar estos desafíos de procesos y optimizar los procesos de producción y ofrecer productos de alta calidad. Con una trayectoria de 30 años proporcionando a los fabricantes de chips equipos de producción especializados, Panasonic reconoció que estaba en una posición privilegiada para ayudarlos a adaptarse a las nuevas tendencias de embalaje de semiconductores.

De particular interés, señala Mitsuru Hiroshima, Director del Grupo de Negocios de Procesos de Semiconductores, fue la oportunidad de infundir análisis avanzados en sus soluciones de equipos para permitir resultados verdaderamente innovadores para sus clientes de fabricación. "El núcleo de nuestra visión fue la idea de que la combinación de aprendizaje profundo y automatización pudiera llevar las operaciones de diseño y fabricación a un nuevo nivel de optimización", dice.

En ese momento, en 2019, Hiroshima y su equipo sabían que realizar esta visión —convertirla en una solución concreta que podría traer al mercado— requeriría que la compañía aumentara sus competencias en equipos centrales. "Buscábamos colaborar con un [proveedor] que pudiera aportar una profunda experiencia en procesos de la industria, junto con una cartera de tecnologías analíticas avanzadas en áreas como IA y aprendizaje profundo", explica Hiroshima. "IBM se destacó como el único proveedor que podía aportar fuerza en ambos dominios críticos".

El equipo IBM reunido para el proyecto incluyó expertos en IA y aprendizaje profundo de IBM Research y expertos en procesos y consultores de la industria de IBM Consulting. En los primeros meses intensivos del compromiso, los equipos de IBM y Panasonic colaboraron para identificar y refinar las oportunidades de solución. IBM aplicó la metodología IBM Garage™, que reúne al personal de TI y operaciones en una colaboración iterativa y de alto impacto, para establecer el tono de la colaboración, determinar el objetivo general y co-crear soluciones.

Basándose en los desafíos y una evaluación del tiempo de amortización más rápido, el equipo conjunto codefinió dos soluciones de control de procesos que surgieron como las primeras ofertas de fábrica inteligente de Panasonic. La primera solución implicó crear un dictador de plasma avanzado mediante la automatización total de la generación de recetas.

El envasado con plasma es un poco mágico. Para un ingeniero que intenta encontrar la receta de plasma correcta, lo que debe salir al final es una oblea con patrones de corte precisos. Eso significa tomar la combinación correcta de decisiones sobre variables como presión y energía al vacío, energía electron, energías de iones y gases, por nombrar algunas.

Para desarrollar la solución de prueba de concepto, el equipo de IBM Research desarrolló algoritmos de aprendizaje profundo que, a través de un gran número de cálculos, permitieron a los ingenieros derivar rápidamente la combinación óptima de puntos variables. "En lugar de confiar en la intuición o en la prueba y el error", explica Hiroshima, "los ingenieros tienen una interfaz visual intuitiva [diseñada por IBM Consulting] que puede simular el proceso con precisión y en solo segundos".

La segunda prueba de concepto creada por el equipo abordó un punto débil diferente: la necesidad de optimizar el rendimiento de la máquina de limpiador de plasma a través de prácticas de mantenimiento más inteligentes y basadas en datos. "En lugar de recetas, la aplicación de limpieza plasmática utiliza un cálculo avanzado para identificar el tiempo óptimo para realizar la limpieza y el mantenimiento", dice Hiroshima. “Demasiado pronto crea costos innecesarios, mientras que demasiado tarde corre el riesgo de mala calidad e incluso averías de la máquina”.

Al igual que la solución de troceado, la aplicación de estado de la máquina está respaldada por algoritmos desarrollados por IBM Research. Utilizando datos de sensores montados en la máquina, la aplicación correlaciona los cambios en la eficiencia operativa de la máquina con las condiciones de varias piezas de la máquina. Según Hiroshima, el resultado visual, muy intuitivo, es como una lista de deseos para técnicos sobrecargados. "Los técnicos en el piso de fábrica reciben una alerta, por ejemplo, de que un limpiador de plasma particular de muchos está funcionando en un nivel subóptimo, y que la suciedad del electrodo es la razón más probable", dice. "Esta información permite al técnico tomar medidas correctivas que mantienen una alta calidad y minimizan las interrupciones en la producción".

Para Hiroshi Benno, Director de Marketing de Producto de la División de Automatización de Procesos y una figura clave en el desarrollo, ambas aplicaciones demuestran que el potente análisis en el taller tiene el potencial de transformar la forma en que se diseñan y fabrican los chips. "En las rigurosas pruebas y simulaciones que ejecutamos, la solución de corte de plasma redujo el ciclo de desarrollo en hasta un 30 %", dice Benno. "El ciclo acortado refleja cómo las analíticas basadas en IA permiten a los ingenieros omitir gran parte del ensayo y el error formulando la receta óptima del plasma". Además, la optimización impulsada por la IA también redujo significativamente los residuos generados por el proceso.

Tal como fue diseñada, la aplicación de limpieza de plasma de Panasonic mostró cómo los conocimientos del aprendizaje automático pueden proporcionar la base para un enfoque completamente nuevo basado en datos para las decisiones de mantenimiento de equipos. Las pruebas de la aplicación han demostrado que puede reducir en un 50 % los costos de mantenimiento de los clientes fabricantes gracias a la combinación de un menor mantenimiento innecesario, un pedido proactivo de piezas y un menor número de paradas de máquinas.

A medida que Panasonic se prepara para llevar estas nuevas soluciones al mercado, estas métricas mantienen un mensaje potente: que la IA en la planta de semiconductores ya está lista para ofrecer optimización de diseño y producción. Y que al adoptar estas prácticas, los fabricantes de chips pueden satisfacer mejor las crecientes demandas del mercado global hipercompetitivo de hoy.

Para Hiroshima, el trabajo de Panasonic con IBM hasta ahora también ha trasladado decisivamente el camino hacia su visión a largo plazo. “Hemos demostrado que al analizar los datos individuales del estado de la máquina en el borde, hemos creado la base para los equipos de fabricación autónoma, en los que la máquina opera en las condiciones óptimas”, explica. "El siguiente paso en esta progresión es integrar múltiples máquinas en la nube para permitir la fabricación autónoma a nivel de fábrica. Este grupo de máquinas altamente autónomas (la fábrica autónoma) es la forma definitiva de asistencia por la que nos esforzamos. De esta manera, la colaboración con IBM que trasciende los límites de una empresa puede dar un gran paso en esa dirección. Innovaremos más allá de las ideas y procesos existentes".

Con sede en Osaka, Japón, Panasonic Connect (enlace externo a ibm.com) es una unidad de Panasonic Holdings Corporation centrada en la transformación digital. La División de Automatización de Procesos de la Compañía proporciona equipos, software y servicios a clientes de fabricación en todo el mundo.