A review of data mining applications in semiconductor manufacturing

The authors acknowledge Fundacao para a Ciencia e a Tecnologia (FCT-MCTES) for its financial support via the project UIDB/00667/2020 (UNIDEMI).For decades, industrial companies have been collecting and storing high amounts of data with the aim of better controlling and managing their processes. However, this vast amount of information and hidden knowledge implicit in all of this data could be utilized more efficiently. With the help of data mining techniques unknown relationships can be systematically discovered. The production of semiconductors is a highly complex process, which entails several subprocesses that employ a diverse array of equipment. The size of the semiconductors signifies a high number of units can be produced, which require huge amounts of data in order to be able to control and improve the semiconductor manufacturing process. Therefore, in this paper a structured review is made through a sample of 137 papers of the published articles in the scientific community regarding data mining applications in semiconductor manufacturing. A detailed bibliometric analysis is also made. All data mining applications are classified in function of the application area. The results are then analyzed and conclusions are drawn.publishersversionpublishe

AI/ML Algorithms and Applications in VLSI Design and Technology

An evident challenge ahead for the integrated circuit (IC) industry in the nanometer regime is the investigation and development of methods that can reduce the design complexity ensuing from growing process variations and curtail the turnaround time of chip manufacturing. Conventional methodologies employed for such tasks are largely manual; thus, time-consuming and resource-intensive. In contrast, the unique learning strategies of artificial intelligence (AI) provide numerous exciting automated approaches for handling complex and data-intensive tasks in very-large-scale integration (VLSI) design and testing. Employing AI and machine learning (ML) algorithms in VLSI design and manufacturing reduces the time and effort for understanding and processing the data within and across different abstraction levels via automated learning algorithms. It, in turn, improves the IC yield and reduces the manufacturing turnaround time. This paper thoroughly reviews the AI/ML automated approaches introduced in the past towards VLSI design and manufacturing. Moreover, we discuss the scope of AI/ML applications in the future at various abstraction levels to revolutionize the field of VLSI design, aiming for high-speed, highly intelligent, and efficient implementations

Security Aspects of Printed Electronics Applications

Gedruckte Elektronik (Printed Electronics (PE)) ist eine neu aufkommende Technologie welche komplementär zu konventioneller Elektronik eingesetzt wird. Dessen einzigartigen Merkmale führten zu einen starken Anstieg von Marktanteilen, welche 2010 \$6 Milliarden betrugen, \$41 Milliarden in 2019 und in 2027 geschätzt \$153 Milliarden. Gedruckte Elektronik kombiniert additive Technologien mit funktionalen Tinten um elektronische Komponenten aus verschiedenen Materialien direkt am Verwendungsort, kosteneffizient und umweltfreundlich herzustellen. Die dabei verwendeten Substrate können flexibel, leicht, transparent, großflächig oder implantierbar sein. Dadurch können mit gedruckter Elektronik (noch) visionäre Anwendungen wie Smart-Packaging, elektronische Einmalprodukte, Smart Labels oder digitale Haut realisiert werden. Um den Fortschritt von gedruckten Elektronik-Technologien voranzutreiben, basierten die meisten Optimierungen hauptsächlich auf der Erhöhung von Produktionsausbeute, Reliabilität und Performance. Jedoch wurde auch die Bedeutung von Sicherheitsaspekten von Hardware-Plattformen in den letzten Jahren immer mehr in den Vordergrund gerückt. Da realisierte Anwendungen in gedruckter Elektronik vitale Funktionalitäten bereitstellen können, die sensible Nutzerdaten beinhalten, wie zum Beispiel in implantierten Geräten und intelligenten Pflastern zur Gesundheitsüberwachung, führen Sicherheitsmängel und fehlendes Produktvertrauen in der Herstellungskette zu teils ernsten und schwerwiegenden Problemen. Des Weiteren, wegen den charakteristischen Merkmalen von gedruckter Elektronik, wie zum Beispiel additive Herstellungsverfahren, hohe Strukturgröße, wenige Schichten und begrenzten Produktionsschritten, ist gedruckte Hardware schon per se anfällig für hardware-basierte Attacken wie Reverse-Engineering, Produktfälschung und Hardware-Trojanern. Darüber hinaus ist die Adoption von Gegenmaßnahmen aus konventionellen Technologien unpassend und ineffizient, da solche zu extremen Mehraufwänden in der kostengünstigen Fertigung von gedruckter Elektronik führen würden. Aus diesem Grund liefert diese Arbeit eine Technologie-spezifische Bewertung von Bedrohungen auf der Hardware-Ebene und dessen Gegenmaßnahmen in der Form von Ressourcen-beschränkten Hardware-Primitiven, um die Produktionskette und Funktionalitäten von gedruckter Elektronik-Anwendungen zu schützen. Der erste Beitrag dieser Dissertation ist ein vorgeschlagener Ansatz um gedruckte Physical Unclonable Functions (pPUF) zu entwerfen, welche Sicherheitsschlüssel bereitstellen um mehrere sicherheitsrelevante Gegenmaßnahmen wie Authentifizierung und Fingerabdrücke zu ermöglichen. Zusätzlich optimieren wir die multi-bit pPUF-Designs um den Flächenbedarf eines 16-bit-Schlüssels-Generators um 31\% zu verringern. Außerdem entwickeln wir ein Analyse-Framework basierend auf Monte Carlo-Simulationen für pPUFs, mit welchem wir Simulationen und Herstellungs-basierte Analysen durchführen können. Unsere Ergebnisse haben gezeigt, dass die pPUFs die notwendigen Eigenschaften besitzen um erfolgreich als Sicherheitsanwendung eingesetzt zu werden, wie Einzigartigkeit der Signatur und ausreichende Robustheit. Der Betrieb der gedruckten pPUFs war möglich bis zu sehr geringen Betriebsspannungen von nur 0.5 V. Im zweiten Beitrag dieser Arbeit stellen wir einen kompakten Entwurf eines gedruckten physikalischen Zufallsgenerator vor (True Random Number Generator (pTRNG)), welcher unvorhersehbare Schlüssel für kryptographische Funktionen und zufälligen "Authentication Challenges" generieren kann. Der pTRNG Entwurf verbessert Prozess-Variationen unter Verwendung von einer Anpassungsmethode von gedruckten Widerständen, ermöglicht durch die individuelle Konfigurierbarkeit von gedruckten Schaltungen, um die generierten Bits nur von Zufallsrauschen abhängig zu machen, und damit ein echtes Zufallsverhalten zu erhalten. Die Simulationsergebnisse legen nahe, dass die gesamten Prozessvariationen des TRNGs um das 110-fache verbessert werden, und der zufallsgenerierte Bitstream der TRNGs die "National Institute of Standards and Technology Statistical Test Suit"-Tests bestanden hat. Auch hier können wir nachweisen, dass die Betriebsspannungen der TRNGs von mehreren Volt zu nur 0.5 V lagen, wie unsere Charakterisierungsergebnisse der hergestellten TRNGs aufgezeigt haben. Der dritte Beitrag dieser Dissertation ist die Beschreibung der einzigartigen Merkmale von Schaltungsentwurf und Herstellung von gedruckter Elektronik, welche sehr verschieden zu konventionellen Technologien ist, und dadurch eine neuartige Reverse-Engineering (RE)-Methode notwendig macht. Hierfür stellen wir eine robuste RE-Methode vor, welche auf Supervised-Learning-Algorithmen für gedruckte Schaltungen basiert, um die Vulnerabilität gegenüber RE-Attacken zu demonstrieren. Die RE-Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellte RE-Methode auf zahlreiche gedruckte Schaltungen ohne viel Komplexität oder teure Werkzeuge angewandt werden kann. Der letzte Beitrag dieser Arbeit ist ein vorgeschlagenes Konzept für eine "one-time programmable" gedruckte Look-up Table (pLUT), welche beliebige digitale Funktionen realisieren kann und Gegenmaßnahmen unterstützt wie Camouflaging, Split-Manufacturing und Watermarking um Attacken auf der Hardware-Ebene zu verhindern. Ein Vergleich des vorgeschlagenen pLUT-Konzepts mit existierenden Lösungen hat gezeigt, dass die pLUT weniger Flächen-bedarf, geringere worst-case Verzögerungszeiten und Leistungsverbrauch hat. Um die Konfigurierbarkeit der vorgestellten pLUT zu verifizieren, wurde es simuliert, hergestellt und programmiert mittels Tintenstrahl-gedruckter elektrisch leitfähiger Tinte um erfolgreich Logik-Gatter wie XNOR, XOR und AND zu realisieren. Die Simulation und Charakterisierungsergebnisse haben die erfolgreiche Funktionalität der pLUT bei Betriebsspannungen von nur 1 V belegt

Modelling and simulation of paradigms for printed circuit board assembly to support the UK's competency in high reliability electronics

The fundamental requirement of the research reported within this thesis is the provision of physical models to enable model based simulation of mainstream printed circuit assembly (PCA) process discrete events for use within to-be-developed (or under development) software tools which codify cause & effects knowledge for use in product and process design optimisation. To support a national competitive advantage in high reliability electronics UK based producers of aircraft electronic subsystems require advanced simulation tools which offer model based guidance. In turn, maximization of manufacturability and minimization of uncontrolled rework must therefore enhance inservice sustainability for ‘power-by-the-hour’ commercial aircraft operation business models. [Continues.

Predictive maintenance framework for hard disk media production

Manufacturing yield control for hard disk media is getting tougher.This is proportional to the tremendous increases of its bit/inch2 storage capacity.With the significantly difficult lithography process will be involved and drastically increase in number of product total output volume that will be required in near future, conventional maintenance type is no longer feasible. This paper proposes a novel framework for the implementation of predictive maintenance in hard disk media production.A novel technique to visualize the temporal data into pattern that can be trained with machine learning algorithm is introduced. Predictive models were produced after dealing with imbalance datasets issue, ensemble datasets and data cleaning.Experimental results have indicated that the proposed framework is successful

MICROELECTRONICS PACKAGING TECHNOLOGY ROADMAPS, ASSEMBLY RELIABILITY, AND PROGNOSTICS

This paper reviews the industry roadmaps on commercial-off-the shelf (COTS) microelectronics packaging technologies covering the current trends toward further reducing size and increasing functionality. Due tothe breadth of work being performed in this field, this paper presents only a number of key packaging technologies. The topics for each category were down-selected by reviewing reports of industry roadmaps including the International Technology Roadmap for Semiconductor (ITRS) and by surveying publications of the International Electronics Manufacturing Initiative (iNEMI) and the roadmap of association connecting electronics industry (IPC). The paper also summarizes the findings of numerous articles and websites that allotted to the emerging and trends in microelectronics packaging technologies. A brief discussion was presented on packaging hierarchy from die to package and to system levels. Key elements of reliability for packaging assemblies were presented followed by reliabilty definition from a probablistic failure perspective. An example was present for showing conventional reliability approach using Monte Carlo simulation results for a number of plastic ball grid array (PBGA). The simulation results were compared to experimental thermal cycle test data. Prognostic health monitoring (PHM) methods, a growing field for microelectronics packaging technologies, were briefly discussed. The artificial neural network (ANN), a data-driven PHM, was discussed in details. Finally, it presented inter- and extra-polations using ANN simulation for thermal cycle test data of PBGA and ceramic BGA (CBGA) assemblies

Data analytics approach for optimal qualification testing of electronic components

In electronics manufacturing, required quality of electronic components and parts is ensured through qualification testing using standards and user-defined requirements. The challenge for the industry is that product qualification testing is time-consuming and comes at a substantial cost. The work reported with this paper focus on the development and demonstration of a novel approach that can support “smart qualification testing” by using data analytics and data-driven prognostics modelling. Data analytics approach is developed and applied to historical qualification test datasets for an electronic module (Device under Test, DUT). The qualification spec involves a series of sequentially performed electrical and functional parameter tests on the DUTs. Data analytics is used to identify the tests that are sensitive to pending failure as well as to cross-evaluate the similarity in measurements between all tests, thus generating also knowledge on potentially redundant tests. The capability of data-driven prognostics modelling, using machine learning techniques and available historical qualification datasets, is also investigated. The results obtained from the study showed that predictive models developed from the identified so-called “sensitive to pending failure” tests feature superior performance compared with conventional, as measured, use of the test data. This work is both novel and original because at present, to the best knowledge of the authors, no similar predictive analytics methodology for qualification test time reduction (respectively cost reduction) is used in the electronics industry

Inspirational perspectives and principles on the use of catalysts to create sustainability

Producción CientíficaMost of the products on which our welfare state is based are composed of chemicals. The growth of the world's population, its ageing and the continuous improvement of welfare state aspirations augur an increase in the needs for all these everyday products in our lives. A high percentage of these chemicals are synthesised using catalysis. In this perspective paper, we highlight the importance of catalysis, which is at the heart of chemical processes, and therefore one of the tools for creating products that drive sustainability. We have compiled twelve methodological best practices in catalyst design and conception that can serve as inspiration for the creation and improvement of catalysts. We include some application examples to illustrate this.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades - Agencia Estatal de Investigación - Fondo Europeo de Desarrollo Regional (project PID2019-105975GB-I00