美光科技不只是在谈论人工智能(AI). 在自己的制造过程中使用数据分析和人工智能, 该公司确实把钱花在了说到做到的事情上, 展示了美光下一代内存和存储解决方案所带来的技术对企业的价值. 好处很多, 包括更高的收益率, 更安全的工作环境, 提高效率和可持续发展的业务.

该公司的工厂通过高度复杂和精确的工艺在硅片上生产存储技术. 出错和浪费的可能性很高. 但数据和人工智能正在帮助降低这种可能性. 当依靠人类的警惕性来发现和跟踪缺陷时, 机械问题和其他问题领域, 这个组织损失了时间和金钱——这些损失可以用今天的先进技术来避免.

复杂制造工艺

硅制造是一个极其复杂的过程，耗时数月，涉及约1500个步骤. 美光在整个过程中使用了复杂的人工智能来提高准确性和覆盖范围.

“我们在这里打造了一些完全与众不同的东西,Koen de 回来er解释道, 美光智能制造和人工智能副总裁. “我们看到的准确率要高得多. 我们现在可以以两倍的速度推出沙巴体育结算平台，同时将生产率提高10%. 这真的是一种变革. 你可以说这是一款杀手级应用.”

晶片创造

这个过程从硅开始. 晶片, 用作计算机芯片的基础, 是由二氧化硅制成的, 一种沙子, 哪些必须过滤提炼成99.999%的纯度. 这种电子级硅被熔化并压缩成锭, 它们被切成极薄的0.67毫米厚的晶圆片.

对晶圆片进行抛光以去除切割留下的痕迹, 涂上一层薄薄的抗光材料, 并蚀刻电路的设计，他们将支持使用类似摄影的过程. 电路越复杂，晶圆上印上的图像就越多. 这个过程一层一层地进行, 每层都分开处理，或者用电离等离子体轰击, 这个过程被称为“兴奋剂”,或浸泡在金属中. 在测试之前，完成的晶圆片涂上一层薄薄的保护膜，以确保其按预期工作.

制造过程在无菌制造室(称为洁净室)中进行，旨在防止最微小的灰尘落在原始晶圆上. 但是损害确实发生了. 易碎的晶圆片可能被划伤, 划伤或刺破, 或者在保护膜下形成气泡.

通常，这些缺陷是微小的——肉眼完全看不见. 即使它们是可见的, 在照相成像过程中，人们扫描每片晶圆拍摄的30到40张照片，可能会忽略由于眼睛疲劳或短暂的注意力不集中而导致的缺陷. 一眨眼，他们就错过了瑕疵.

如果直到测试阶段才发现问题，那么就已经浪费了大量的时间和金钱. 造成缺陷的问题很可能影响不止一块晶圆片，甚至可能是数千块.

在生产环境中也可能出现其他问题. Parts wear out; pipes leak or drip hazardous chemicals onto products or people. 及早发现并纠正这些问题是必要的. 停工成本非常高，会导致收入损失和生产力损失. 考虑到半导体制造的复杂性, 在恢复过程中花费的大量时间可能会使实际成本达到数百万美元. 更重要的是，与工人受伤相关的风险是无数的. 最后, 美光对可持续发展的承诺要求这一过程尽可能地节能.

检测沙巴体育结算平台和机械中的问题对于提高生产效率至关重要, 有效性和安全性. 不幸的是, 人孰能无过, 即使是最训练有素的人也不一定能看到, 听到或感觉到非常微小和微妙的迹象，表明有些事情是错误的.

人工智能技术, 然而, 能在很短的时间内以极高的精度完成这些任务吗. 美光从570多家公司收集了pb级的制造数据,这些资源被添加到美光的云数据库环境中.

图像分析

美光人工智能制造的基础是图像分析. “图像在半导体制造过程中非常强大,科恩解释道。, “你可以分析过程中每一步的详细图像.”

“通过分析每个阶段,他继续说道。, “我们可以快速识别发生的任何偏差——所有这些都是完全自动化的. 这种分析涵盖了所有方面——前端、组装和测试.”

除了图像, 美光同样采用视频分析来消除组装和测试中的质量问题. 你可能会认为视频的数据量太大，不实用. 然而，美光再次使用人工智能来识别需要分析的关键位置. 人工智能启动和停止视频流，只捕捉关键的过程, 控制数据大小.

成像和视频尤其有效，因为晶圆缺陷有多种形式. 在很大程度上, 它们可以分为几种常见的类型:晶圆片边缘附近的小孔或外层膜上的划痕和气泡. 美光的人工智能系统使用“计算机视觉”技术，在光刻相机在晶圆上蚀刻电路时捕捉到的图像上发现这些缺陷.

工程师可能会指示系统扫描晶圆片边缘的小点(孔), 例如, 或者对于连续的或轻微的断线(划痕), 或者系统可能会寻找颜色变化，导致深色或浅色斑点或图案. 其中一些缺陷几乎可以实时发现, 该系统在拍摄图像后几秒钟内发出警报. 其他缺陷可能会在照片存储后几分钟的二次扫描中被发现. 所有这些过程都依赖于人工智能系统使用存储在数据库环境中的200万张图像进行比较和对比.

事实证明，其结果比工程师的评估准确得多, 由于人工智能计算机视觉具有更高的精度和高效率. 最重要的是，工程师现在可以专注于问题和数据收集.

并采用美光的AI自动缺陷分类(ADC)系统, 技术人员和工程师不再需要手动对晶圆缺陷进行分类. 相反，AI-ADC每年使用深度学习对数百万个缺陷进行排序和分类. 美光利用当今最新的成像技术创造了这个系统, 包括神经网络, 描述为一种受生物学启发的编程范例，使计算机能够从观测数据中学习.

这种形式的机器学习根据缺陷对图像进行分类, 将它们放在离散的集群中. 这个过程不仅可以帮助工程师发现在制造过程中出现的问题，以便及早修复，避免更多的缺陷, 但它也使人工智能系统能够自己发现缺陷，并在每次迭代中改进结果.

声听

而人工智能成像是制造过程的核心, 美光还采用声学聆听来先发制人. 通常，“不正常”的声音表示一个磨损的部件或即将崩溃.

美光的人工智能系统通过安装在机器人执行器附近或泵附近的声音传感器，监听我们工厂机器的异常情况. 这些麦克风记录了几个星期的正常活动, 软件将检测到的频率转换成图形或图表，将声音描述为视觉数据. 当出现新的音高或频率时，系统会发出警报. 通常，它甚至可以辨别出异常的原因.

search这些庞大的数据库非常耗时. 然而，当一台机器有故障的危险时，工厂经理需要立即知道. 将数据发送给充满GPU的人工智能系统, 加速器, 更重要的是，提供快速的内存和存储, 智能的结果比基于cpu的系统更快. 所有这些拥有成千上万个GPU内核和内存同时协同工作的人工智能系统，可以在眨眼之间完善它们的结果，几乎没有或根本没有人为干预. 此外，它们可以在每次迭代中改进诊断，类似于人类大脑的工作方式.

热成像

并不是所有的故障都会产生噪音——在制造环境中，沉默可能是致命的. 在许多情况下，温度反而发生了变化. 直到最近，检测温度飙升的唯一方法是看到红光、火花或烟雾. 当这些出现的时候, 问题已经进入了危险区, 核电站需要疏散工人.

So, 除了图像分析和听觉, 美光也使用热成像技术, 哪个测量关键部件的温度.

“对变压器进行温度测量是防止过热的关键,科恩解释道, “早期检测可以决定是进行简单的维修还是更换整个设备, 昂贵的设备.”

最后, 这些人工智能图像传感器, 声音和温度实现了美光对可持续发展的承诺. “这些传感器在提高质量和效率方面表现出色, 也是为了可持续发展,科恩补充道. “它们提供了精细的能源计量，从而实现了显著的使用和节能.”

这些数字

在美光，57万个传感器产生2.2.29亿个控制点的300万张晶圆图像. 所有这些都是每周通过人工智能模型运行的. 此外，还存储了34pb的数据，每天捕获30tb的新数据.

这种大规模的人工智能应用分析了产量分析中的创新数据科学应用, digital-twin规划, 物联网和图像分析, 优化和高级算法, 过程自动化和移动应用程序.

• 制造工具可用性提高4%
• 劳动生产率提高18%
• 新沙巴体育结算平台上市时间缩短50%
• 减少22%的沙巴体育结算平台报废
• 解决质量问题的时间缩短50%

^* 这些改进是基于2016年至2020年收集的美光内部数据和分析

数据分析和人工智能的好处不仅限于晶圆厂，还涉及到美光运营的方方面面:销售和营销, 人力资源, 业务操作, 研究与开发, 和更多的.

科恩表示:“这关乎企业的转型，而不仅仅是车间. “我们可以将这些技术和方法应用到公司的所有业务流程中.”

生态系统合作伙伴

除了优化内部制造流程, 美光也直接与供应商合作, 向他们提供沙巴体育结算平台的详细反馈，以确保最佳的能源效率. 这些供应商, 美光协调DIMS(数据摄取到美光系统)，使摄取发生在最高频率. 美光工程师实时监控这种吸收. 同样地，修正和优化也不断地发生在极细粒度的级别上.

除了, 与供应商合作, 美光使用遥测数据来测量我们的沙巴体育结算平台在他们的数据中心的效果. 这个数据, 结合内部数据, 支持实时协作，以针对特定工作负载改进沙巴体育结算平台.

我们还密切监视模型的性能. 在输入数据和再培训中使用人工智能可以让工程师在更高的层面上专注于机器学习流程的自动化. (否则, 永远都不会有足够的数据科学家来跟上, 他们会追踪已经发生的事情.)

这些举措得到了内部数据科学学院的支持，并持续投资于内部数据科学家, 工程师和解决方案架构师. 这些资源, 还有我们的公民数据科学模型, 使职能专家能够使用人工智能驱动的工具和见解.

行业领导

今天, 美光将丰富的核心工艺知识与人工智能无与伦比的效率相结合. 数据专家创建了大型收益管理平台，供全公司6000人使用. 同时, 专注于日常产量优化的专门团队正在快速集成周期中构建新的原型. 这些原型经常用于优化主要平台.

与此同时，结果不言自明. 美光团队成员的奉献精神和人工智能制造工艺使我们的1α (1- α)节点动态随机存取记忆体和176层NAND达到了美光历史上的最高产量. 业界领先的1β (1- β) 动态随机存取记忆体和232层NAND比任何其他美光技术更快地实现了成熟的产量.

美光正在优化人工智能如何改变制造业. 远没有抢走所有人的工作, 这项新技术增强了团队的能力，使他们不再专注于获取数据和进行多种基础分析. 现在他们可以专注于自己擅长的领域——创新，开发行业领先的沙巴体育结算平台.