Advantest Corporation ofrece una nueva solución de mejora del rendimiento que aprovecha la inteligencia artificial (IA) para agilizar la identificación de las causas raíz de la pérdida de rendimiento y aumentar la eficacia del análisis de los resultados de las pruebas. El innovador y escalable Estudio de Inteligencia Artificial para la Mejora del Rendimiento (ACS EASYo) de Advantest Cloud Solutions puede aumentar la productividad tanto de la ingeniería de dispositivos como de las operaciones de producción para una amplia gama de usuarios, desde diseñadores de chips hasta empresas de ensamblaje y pruebas de semiconductores subcontratadas (OSAT). El rendimiento de los dispositivos es un indicador clave de rendimiento en la producción de semiconductores, que requiere esfuerzos continuos de ingeniería para su depuración y puesta a punto.

La exclusiva aplicación ACS EASY utiliza la IA para supervisar automáticamente las condiciones de prueba y las inferencias para aislar y analizar las causas de la degradación del rendimiento. Esto resuelve los problemas de producción de forma oportuna, reduce el tiempo de resolución de problemas y disminuye drásticamente la carga de trabajo de las pruebas para el análisis de datos. ACS EASY es capaz de manejar grandes volúmenes de datos para comparar los resultados de las pruebas de los nuevos lotes con los de lotes anteriores para identificar rápidamente las tendencias anormales de los recipientes.

La interfaz gráfica de usuario de la solución facilita el intercambio en línea de los resultados de las pruebas, eliminando la necesidad de crear informes por separado. Además, ACS EASY es de uso intuitivo y no requiere que los operarios estén familiarizados con la IA, el aprendizaje automático, el análisis de datos o la estadística. Un importante cliente de Advantest evaluó la capacidad de ACS EASY para analizar automáticamente los datos de su planta de pruebas, una tarea que solía consumir 100 horas de ingeniería al día.

El nuevo sistema redujo el tiempo necesario para identificar las causas del impacto del rendimiento en un 80% y detectó con éxito múltiples problemas de rendimiento y causas que antes se habían pasado por alto. ACS EASY utiliza el autoaprendizaje prescriptivo para categorizar los nuevos problemas relacionados con el rendimiento para su futuro seguimiento y análisis. Esto amplía aún más la base de conocimientos almacenados del sistema, permitiendo que las aplicaciones de inferencia presenten valores mayores.