מאת רפי בן-עמי

10 יונ, 2021

אפלייד ישראל השיקה לאחרונה טכנולוגיה חדשנית, שמגלמת תפישה חדשה לחלוטין של תהליכי הבקרה של שבבים המתנהלים במהלך תהליך הייצור. השקת הטכנולוגיה היא שיאו של מסע מורכב וממושך של מחקר ופיתוח טכנולוגי. אבל לא פחות מכך, היא מבוססת על הסתכלות מחודשת על הקשיים של יצרניות השבבים, ועל הבניית החוזקות הטכנולוגיות של אפלייד ישראל למוצר המספק פתרון חדשני לקשיים הללו. 

אפלייד מטיריאלס היא שחקן מרכזי בתעשיית הבקרה והסקירה של מוליכים למחצה. זוהי תעשייה גדולה וקריטית, שבחלקה מתבססת עדיין על תפישות ומתודולוגיות שהונחו לפני עשורים, בטרום עידן הביג דאטה והבינה המלאכותית, כדי להתמודד עם האתגרים של אז.

אבל הזמנים משתנים, ואיתם גם הצרכים העמוקים של תהליכי הבקרה של המוליכים למחצה. המורכבות ההולכת וגוברת של השבבים החדישים, הנדרשים לתמוך בטכנולוגיות מתקדמות כמו אינטליגנציה מלאכותית ולמידה עמוקה, 5G, ומחשוב בענן, הגיעה לנקודת אל-חזור, שממנה והלאה תהליכי הבקרה לא יכולים להיות זהים אך טובים יותר. הם חייבים להשתנות מן היסוד. 

אלא שלעיתים, כאשר פרדיגמות מקצועיות מושרשות באופן עמוק, הגדרה של צרכים חדשים ושל המענה ההולם מצריכה מבט חיצוני. וזה בדיוק מה שעשתה אפלייד מטיריאלס במהלך השנים האחרונות. התהליך הזה הגיע לסיומו המוצלח במרץ האחרון עם השקתן של Enlight ו-ExtractAI, טכנולוגיות הליבה של הגישה החדשה שלנו לאבחון ובקרת תהליכים. הטכנולוגיה הזו היא רק אחת ממכלול המוצרים החדשים שנביא לשוק כדי לשרת את צרכיו החדשים, כחלק מההיצע המוצרי שלנו לבקרת תהליכים.

זיהוי הצרכים הנסתרים
 

בתעשיית המוליכים למחצה, זמן הייצור הוא חזות הכול. הוא זה שמכתיב את ההכנסות והרווח של יצרניות השבבים ולקוחותיהן. הוא גם החולייה הבסיסית של כל שרשרת הערך הטכנולוגית, מהקצה ועד הענן. ההתקדמות הטכנולוגית של המוליכים למחצה מעולם לא הייתה קריטית יותר לצמיחת הכלכלה העולמית כמו כיום, בשחר עידן ה-AI, התובע ארכיטקטורות מחשוב חדשניות ועיצוב מורכב בהרבה של שבבים.

בעולם החדש הזה של רוחבי קווים מזעריים, חלקיקים ננומטריים הופכים לפגמים שהורגים תשואה. תהליכי הייצור של השבבים החדשים מבוססים על הדפסות חוזרות שלעתים גורמות לשינויים עדינים להתרבות ולהפוך לפגמים קריטיים. מטבע הדברים, השבבים החדשים והמורכבים הללו דורשים יותר בדיקות ובקרת תהליכים. אלא שהגדלת נקודות הבקרה עבור כל שבב גורמת לעלויות הייצור להרקיע שחקים. לכן, בפועל, למרות שהמורכבות הגדלה של השבבים ושל תהליכי הייצור שלהם דורשת יותר נקודות בדיקה, העלות הגבוהה מפתה את המהנדסים לבדוק פחות על מנת שלא לחרוג ממסגרת התקציב. תעשיית המוליכים למחצה הגיעה לשלב ייצור שדורש גיבוש של תפישה חדשה לגמרי לבקרת תהליכים.

ישנן כמה גישות לפיתוח של חוברת הפעלה חדשה עבור שוק קיים. השיטה שפיתחנו באפלייד ישראל מבוססת על שני יסודות עיקריים: זיהוי יסודי של הצרכים האמיתיים של הלקוחות שלנו, והסנכרון שלהם עם היתרונות של טכנולוגיית הליבה שלנו. באופן זה, התובנות שעולות מתהליך זיהוי הצרכים משמשות את אפלייד מטיריאלס לתכנון תהליך הפיתוח.

התחלנו בבניית תהליך זיהוי צרכים שיטתי כדי לחשוף את הצרכים המפורשים, אך בעיקר את הצרכים הנסתרים, של לקוחותינו. באמצעות עבודה מתמשכת ושיטתית ביקשנו להגדיר מחדש את המטריצה ​​של הבעיה שעמה הם מתמודדים, ואת הפתרון המתאים. התבוננו בשוק לא על פי פילוח השוק המסורתי, אלא על פי הכאבים המהותיים של יצרניות השבבים. מה שחשפנו הוא צורך דחוף בביג דאטה באיכות גבוהה על רצפת הייצור, כזו שתסייע לתמוך במורכבות הגוברת של התהליך הרב-ממדי. הבנו שביג דאטה מהסוג הזה הוא המפתח לתובנות יקרות ערך באשר למורכבות הזו.

מצרכים - למוצר
 

על מנת לאפשר איכות גבוהה של ביג דאטה של תהליכי הייצור נדרשות ארכיטקטורות וטכנולוגיות שיכולות לספק נתונים מהסוג הזה במודל כלכלי בר-יישום. המשמעות היא הוספה של נקודות בדיקה רבות, שמחד מספקות את הרגישות הדרושה ומאידך עולות בקנה אחד עם מודל כלכלי בר-קיימא. טכנולוגיות הליבה והידע של אפלייד הם בסיס אידיאלי לבניית פתרונות שיכולים לספק מערכת פיקוח רגישה ביותר במודל העלות הנכון. כך עברנו מצרכים למוצר ויצאנו לבנות מערכת מבוססת ביג דאטה, הנשענת על יכולותיה הייחודיות והמוכחות של אפלייד באלגוריתמיקה וב-data science.

חוברת ההפעלה החדשה שלנו לבקרת תהליכים נועדה להביא את היתרונות של בינה מלאכותית וביג דאטה לליבה של טכנולוגיית ייצור השבבים. היא מורכבת משלושה אלמנטים העובדים ביחד בזמן אמת כדי למצוא ולסווג פגמים בצורה מהירה וטובה יותר, ובעלות יעילה יותר בהשוואה לגישות המסורתיות. הפתרון הייחודי של אפלייד, שכבר נמצא בשימוש של יצרניות שבבים מובילות, מאפשר לבצע בדיקות רבות יותר ולאסוף אודותיהם נתונים המספקים תובנות מיידיות. התוצאה היא האצה משמעותית הן במחקר ובפיתוח, והן בתשואה. לא היינו יכולים להגיע לנקודת הציון הזו מבלי להכיר לעומק את הצרכים של הלקוחות שלנו ואת נקודות החוזקה המבדלות שלנו שביכולתן לייצר מענה לצרכים הללו. זה הבסיס של הטכנולוגיה שהושקה זה עתה, ושל אלה שעוד יבואו.