Chips que Aprenden a Fabricarse Mejor.
El ciclo de I+D de un chip avanzado toma años y miles de millones de dólares. EXIMIA comprime ese ciclo con IA: experimentos más inteligentes, análisis de yield en tiempo real y detección temprana de defectos en wafer.
Del Defecto al Insight en Segundos
El motor de IA detectó un patrón de falla sistemática en el anillo perimetral del wafer. Causa probable: flujo de nitrógeno irregular en estación de deposición ALD-04.
Ajustar temperatura de susceptor en 3.2°C en la estación problemática. El modelo DOE (Design of Experiments) ya programó el experimento de confirmación.
La plataforma cuantifica cuántos dies adicionales rescata el ajuste y qué valor representa sobre los lotes ya programados, para que la decisión de intervenir se tome con el número en la mano.
IA a lo Largo del Proceso
Clasificación de Defectos por Visión
Clasificación automática de defectos en imágenes SEM y ópticas con >99% de precisión. Reduce la carga de revisión manual por ingenieros en un 90%.
Diseño de Experimentos IA
Algoritmos Bayesian Optimization y Active Learning sugieren el siguiente conjunto de parámetros a probar, reduciendo los ciclos de experimento de meses a semanas.
Control Avanzado de Procesos
Modelado Run-to-Run y Fault Detection Classification (FDC) para ajuste automático de parámetros de equipos de litografía, etch y deposición entre cada lote.
Gestión de Materiales Críticos
Predicción de consumo de gases especiales, fotoresinas y targets de PVD. Alerta temprana de desabasto que protege contra paradas de línea costosas.
Gemelo Digital del Proceso
Modelo computacional del proceso CMOS completo que permite simular cambios de receta antes de ejecutarlos en producción real, eliminando WIPS de riesgo.
Mantenimiento Predictivo de Equipos
Los equipos de fab cuestan decenas de millones de dólares. Predicción de fallas en bombas, válvulas y RF generators con 3-5 días de anticipación.
Dónde la IA Cambia el Resultado
Escenarios típicos de la industria de semiconductores y de la manufactura electrónica avanzada. Cada despliegue arranca con los datos que tu operación ya genera —no hay que reconstruir la fab para empezar.
Encontrar la Causa Raíz Antes del Siguiente Lote
Cuando el yield cae, el equipo de ingeniería suele pasar días cruzando manualmente mapas de wafer, resultados eléctricos y bitácoras de equipo para aislar qué cámara, qué receta o qué turno introdujo el problema. Mientras tanto, la línea sigue produciendo material afectado.
EXIMIA unifica mapas de bin, datos WAT/PCM, parámetros de proceso y eventos de mantenimiento en un solo modelo, y correlaciona automáticamente los patrones espaciales de falla con las variables de proceso que los explican. El ingeniero recibe hipótesis ordenadas por evidencia en lugar de una hoja de cálculo en blanco.
Clasificación de Defectos sin Cuello de Botella Humano
La revisión manual de imágenes SEM y ópticas es lenta, cara y depende de la consistencia de cada revisor. En operaciones con alto volumen, la cola de imágenes por clasificar es la que define cuánto tarda la organización en reaccionar a una excursión de defectividad.
Los modelos de visión de EXIMIA clasifican los defectos por tipo —partícula, rayón, patrón de borde, residuo— y agrupan las excursiones recurrentes. El ingeniero pasa de revisar imagen por imagen a revisar solo los casos ambiguos y los patrones nuevos, y el modelo se reentrena con cada corrección que hace el equipo.
Convertir la Parada No Planificada en Trabajo Programado
Una herramienta de litografía o de etch detenida sin aviso arrastra todo el WIP que pasa por ella y desordena el plan de la semana. El mantenimiento por calendario, en cambio, cambia piezas que todavía tenían vida útil.
Con la telemetría de vacío, flujo, potencia RF y temperatura, EXIMIA modela la degradación de cada subsistema y estima la ventana en la que conviene intervenir. La orden de trabajo se crea sola en el sistema de mantenimiento y se agenda en la ventana de menor impacto para la producción.
Que Nunca Falte la Fotoresina Correcta
Gases especiales, fotoresinas y targets de PVD tienen tiempos de entrega largos y vida útil limitada. Sobrestimar el inventario inmoviliza capital y genera merma; subestimarlo detiene la línea.
El modelo de consumo de EXIMIA proyecta la demanda de cada material a partir del plan de producción, la mezcla de productos y el consumo real por receta, y dispara la orden de compra con la anticipación que exige cada proveedor. Para PYMES de Puerto Rico y LATAM que importan la mayor parte de sus insumos, esa anticipación es la diferencia entre cumplir la fecha comprometida y renegociarla.
Se Conecta a lo que Ya Tienes
No pedimos migrar el MES ni cambiar los equipos de la línea. EXIMIA se conecta a las fuentes que tu operación ya produce, normaliza los datos y devuelve las decisiones a las mismas herramientas donde trabaja tu equipo.
Más Chips Buenos. Menos Ciclos Perdidos.
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