SEMICONDUCTOR AI AI SOLUTION
半導体 AI
AIと物理解析を組み合わせ、
半導体パッケージの寿命と信頼性を予測します。
設計段階で発生する可能性のあるクラック(Crack)、ボイド(Void)、エレクトロマイグレーション(EM)などの主要な欠陥を事前に分析し、
最適な設計および工程条件を提案して、開発期間とコストを削減します。
コアAI技術
物理ベース予測AI
熱、応力、電流密度などの複雑な物理現象をAIが学習し、迅速かつ正確に予測します。
寿命予測AI
MTTFを基に、パッケージ寿命を定量的に予測します。
欠陥予測AI
クラック(Crack)、ボイド(Void)、エレクトロマイグレーション(EM)などの欠陥発生可能性を事前に分析します。
最適化AI
設計変数と工程条件をAIが自動で最適化し、最適なソリューションを提案します。
主な機能
設計変数の最適化
ビア径、銅厚、レイヤー厚などの主要な設計変数を最適化し、信頼性を向上させます。
リアルタイム異常検知
工程データから異常兆候をリアルタイムで検知し、品質リスクに事前対応します。
信頼性予測
寿命と欠陥発生可能性を予測し、リスクを低減して製品信頼性を高めます。
工程条件の推奨
最適な工程条件をAIが推奨し、歩留まりと品質を同時に向上させます。
AIベースの半導体信頼性予測プロセス
1. 設計入力
· パッケージ構造
· 材料特性
· 使用条件
· 材料特性
· 使用条件
2. AI解析および予測
· 熱・機械・電気解析
· AIモデル予測
· AIモデル予測
3. 信頼性評価
· MTTF予測
· クラック（Crack）、ボイド（Void）、EM予測
· リスク評価
· クラック（Crack）、ボイド（Void）、EM予測
· リスク評価
4. 最適設計提案
· 設計変数の最適化
· 構造・材料・改善案の提案
· 構造・材料・改善案の提案
5. 検証および展開
· 性能検証
· 信頼性比較分析
· 信頼性比較分析
6. 生産適用
· 製品設計への適用
· 量産データのフィードバック
· 量産データのフィードバック
適用分野
AI半導体
GPU、NPUなどの高性能AIチップ
パッケージ信頼性の向上
パッケージ信頼性の向上
HBM
HBM(High Bandwidth Memory)
パッケージの熱・機械信頼性の確保
パッケージの熱・機械信頼性の確保
先端パッケージング
2.5D・3Dパッケージング、Chipletなど
先端パッケージング技術の適用
先端パッケージング技術の適用
パワー半導体
SiC、GaNなどのパワー半導体
信頼性および寿命予測
信頼性および寿命予測
車載半導体
車載用半導体の寿命と信頼性の検証