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希捷Athena项目,让智能制造从自动化迈向智能化

2019年04月12日 作者: 暂无评论 225+ 0

希捷打造了一个切实可行的、实用的人工智能(AI)平台以提升生产线效率和产品质量。该平台可以将生产所需的新型无尘室投资成本降低达20%,而流程耗时则缩短10%。

该项目在希捷内部被拟定代号为雅典娜(Athena),系统每天处理数以百万计的显微镜照片。 通过深度学习和自我训练,Athena比人类专家更为迅速精准地识别缺陷。

希捷能够以更快的速度、更低的成本解决不规范问题和流程问题。通过提高效率和完善质量管理,希捷预计有望获得高达300%的投资回报率。

Athena项目技术为制造业的所有客户提供了广泛的应用。这是智能制造迈出的最重要的第一步,也证明了工业4.0已经到来。

Athena 项目介绍

希捷已在其位于明尼苏达州诺曼代尔(Normandale)的晶圆制造工厂成功部署了有史以来第一个深度学习制造项目。晶圆片(小片半导体材料)被用来生产硬盘上的读写头。

挑战

希捷工厂中,记录传感器的年生产量超过10亿。为保障最高标准的质量水平,必须对这些传感器进行分析和测试以检测是否存在制造缺陷。传感器是什么?它们与晶片和驱动器有什么关系?这得从原材料说起,其原材料实际上是一种薄的半导体基板。经过光刻工艺过程,基板变成薄的、扁平的、水晶般的晶圆片。晶圆切割并进行进一步处理后,就变成了传感器(也称为滑块)——一个能够在旋转的磁盘记录表面进行数据读写的部件。

测试过程漫长、复杂且需要大量人力。每张200毫米的晶圆上有10万个需要检测的滑块。诺曼代尔工厂每天拍摄数百万张的显微镜照片,产生的数据量高达10TB,这些照片需要在晶圆组装入硬盘前得到筛选以检测潜在的产品缺陷。

由于需要分析的传感器数量庞大,工程师不可能对所有传感器进行检测。即使制造过程漫长,也没有足够的时间来检查每一张图像。这就意味着有缺陷的部件有时候确实能够躲过即时检测,在随后的过程中才被发现,而届时付出的成本则要高很多。

希捷需要一种能够在更短时间内检测更多图片的方式。但是仅仅靠雇用更多的图像分析专家还没有办法完全处理1700万张图片。

希捷团队采用基于规则的图像分析,实现了一定程度的自动化。采用这种方法,只要系统首先获知它要寻找什么,就有可能识别出异常。而规则是人工建立起来的,这是一个耗时且必须经过不断调整和完善的过程。

基于规则的系统建立慢、完善慢并且可能会得出不同的结果。除了产生很多误报之外,规则只能检测出已知问题。这可能造成潜在风险—即有问题的晶圆在组装进读写磁头前,可能逃过检测。

得益于人工智能、机器学习以及物联网感应器的发展,一个新的可以规避上述风险的解决方案应运而生,这就是希捷的Athena 项目。

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