{"id":1865,"date":"2023-08-22T09:26:38","date_gmt":"2023-11-24T08:29:30","guid":{"rendered":"https:\/\/si-electronics.de\/?p=1865"},"modified":"2024-01-31T11:07:48","modified_gmt":"2024-01-31T10:07:48","slug":"ki-und-automatisierung-die-zukunft-der-halbleiterfertigung-teil-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/ki-und-automatisierung-die-zukunft-der-halbleiterfertigung-teil-2\/","title":{"rendered":"KI und Automatisierung: Die Zukunft der Halbleiterfertigung (Teil 2)"},"content":{"rendered":"\n

Agiler, effizienter, autonomer: K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Automatisierungsl\u00f6sungen ver\u00e4ndern die Halbleiterindustrie schon heute radikal. Im zweiten Teil unserer Serie werfen wir einen Blick in die spannende Zukunft der digitalen Megatrends.<\/em><\/p>\n\n\n\n

KI er\u00f6ffnet Halbleiterunternehmen enorme Potenziale entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette, von Forschung und Chipdesign bis hin zu Produktion und Vertrieb. Das war das Fazit des ersten Artikels dieser zweiteiligen Reihe. Der Innovationsschub kommt zur rechten Zeit, denn die Branche k\u00e4mpft mit steigenden Kosten.<\/p>\n\n\n\n

Der Halbleitermarkt floriert, doch die Kosten steigen<\/h2>\n\n\n\n

Laut Vantage Market Research wird der globale Halbleitermarkt von 429,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf erstaunliche 712,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 anwachsen. Gleichzeitig steigen die Kosten f\u00fcr die Chipentwicklung. Laut EE Times Europe kostete die Entwicklung eines 5-nm-Chips im Jahr 2020 rund 540 Millionen US-Dollar \u2013 im Jahr 2016 waren es f\u00fcr 65-nm-Chips noch deutlich weniger als 50 Millionen US-Dollar.<\/p>\n\n\n\n

KI und Automatisierungssoftware k\u00f6nnten die Produktion effizienter und kosteng\u00fcnstiger machen. Eine Studie von McKinsey geht davon aus, dass die Implementierung von KI und maschinellem Lernen (ML) der Halbleiterindustrie j\u00e4hrliche Mehreinnahmen von bis zu 40 Milliarden US-Dollar vor Steuern bringen k\u00f6nnte. In den n\u00e4chsten vier Jahren k\u00f6nnte sich dieser Wert auf bis zu 95 Milliarden US-Dollar mehr als verdoppeln. Doch bis dahin ist es noch ein weiter Weg: Nur rund 30 Prozent der von McKinsey befragten Halbleiterhersteller geben an, dass sie durch KI und ML bereits Wert generieren. Die restlichen 70 Prozent befinden sich noch in der Pilotphase. Ein Hauptgrund: Viele Manager sind unsicher, in welchen Anwendungsf\u00e4llen die KI-L\u00f6sungen den gr\u00f6\u00dften Mehrwert bringen. Es fehlen schlicht Erfahrungswerte, auf denen Strategie und Roadmap aufbauen k\u00f6nnten. Zudem fehlt es h\u00e4ufig an der passenden IT-Infrastruktur und an qualitativ hochwertigen Daten, mit denen KI- und ML-Systeme trainiert werden k\u00f6nnen. Diese Daten werden in der Regel durch Sensoren in der Fabrik gesammelt, was zus\u00e4tzliche Investitionen in Hardware und Datenverarbeitungskapazit\u00e4ten erfordert.<\/p>\n\n\n\n

Vier Anwendungsbereiche f\u00fcr KI in der Halbleiterindustrie<\/h3>\n\n\n\n
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  1. Scheduling
    KI kann bei der Planung von Produktionsprozessen helfen, um die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.<\/li>\n\n\n\n
  2. Inspektion
    KI kann die Qualit\u00e4tskontrolle unterst\u00fctzen, indem sie Abweichungen von der Norm in Daten feststellt.<\/li>\n\n\n\n
  3. Optimierung
    KI kann Prozesse optimieren, indem sie Datenmuster erkennt und auswertet und Ineffizienzen identifiziert.<\/li>\n\n\n\n
  4. Entscheidungen
    KI kann durch Datenauswertungen bei der Entscheidungsfindung helfen, von der Logistik \u00fcber die Fertigung bis hin zu Dienstleistungen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Use Cases f\u00fcr KI in der Halbleiterindustrie<\/h2>\n\n\n\n

    Betrachten wir beispielsweise die Lithografie-Station in einer typischen Halbleiterfabrik. Dort werden Schaltkreismuster auf Silizium-Wafer projiziert. Sensoren an den Maschinen liefern kontinuierlich Daten \u00fcber Betriebsbedingungen wie Temperatur, Druck und Geschwindigkeit. KI und ML k\u00f6nnen in diesen Daten wiederkehrende Muster erkennen \u2013 und damit auch Anomalien. So l\u00e4sst sich vorhersagen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfallen wird. Die Betreiber k\u00f6nnen die Wartungsarbeiten passgenau planen und ungeplante Stillst\u00e4nde vermeiden. Au\u00dferdem werden Optimierungspotenziale deutlich: Die Auswertung der Sensordaten kann beispielsweise dabei helfen, den Druck und die Temperatur f\u00fcr die Projektion der Schaltkreismuster zu optimieren. Dadurch lassen sich die Produktivit\u00e4t steigern und der Ausschuss reduzieren.<\/p>\n\n\n\n

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    \n KI und Automatisierung machen die Halbleiterindustrie effizienter <\/div>\n \n \n \n <\/div>\n\n<\/div>\n\n\n

    Oder nehmen wir den \u00c4tzprozess: Die \u00c4tztiefe ist ein entscheidender Parameter f\u00fcr die Funktionalit\u00e4t eines Chips \u2013 und h\u00e4ngt von der Prozesszeit ab. Herk\u00f6mmliche Methoden zur Vorhersage der optimalen Prozesszeit basieren auf linearen Modellen. Sie k\u00f6nnen die komplexen nicht linearen Zusammenh\u00e4nge in realen Systemen nicht vollst\u00e4ndig abbilden. Mit maschinellem Lernen aber lassen sich selbst hochkomplexe Strukturen erfassen und damit die ideale Prozesszeit ermitteln.<\/p>\n\n\n\n

    KI kann auch Defekte und Fehler erkennen, die Menschen \u00fcbersehen. M\u00f6glich macht dies \u201eComputer Vision\u201c \u2013 eine KI, die aus digitalen Bildern oder Videos aussagekr\u00e4ftige Informationen extrahiert. Ein Beispiel sind Defekte auf Wafern: Ein Convolutional Neural Network (CNN) kann darauf trainiert werden, Bilder von Wafern zu analysieren und selbst kleinste Abweichungen festzustellen, die auf einen Defekt hindeuten k\u00f6nnten. Das kann die Qualit\u00e4tskontrolle auf ein neues Niveau heben und die Ausschusskosten senken.<\/p>\n\n\n\n

    KI geh\u00f6rt die Zukunft der Halbleiterbranche<\/h2>\n\n\n\n

    Die Bedeutung von KI\/ML und Automatisierungsl\u00f6sungen in der Halbleiterindustrie wird in den n\u00e4chsten Jahren drastisch zunehmen. Eine spannende Phase der Transformation beginnt. Die Herausforderungen sind zweifelsohne gro\u00df. Der Wandel er\u00f6ffnet aber auch enorme Chancen f\u00fcr Wachstum, Innovation und Optimierung. Die F\u00e4higkeit der Unternehmen, die Vorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu nutzen, k\u00f6nnte \u00fcber den weiteren Erfolg in einer datenzentrierten Halbleiterproduktion entscheiden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Von Forschung bis Vertrieb: KI und Automatisierung revolutionieren die Halbleiterbranche. Lernen Sie die wichtigsten Anwendungsf\u00e4lle kennen.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":211,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-1865","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-si-electronics"],"aioseo_notices":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1865","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1865"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1865\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2498,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1865\/revisions\/2498"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1865"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1865"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/si-electronics.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1865"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}