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\u00a0 gtag(‘js’, new Date());\u00a0 gtag(‘config’, ‘UA-160857065-1’);<\/p>\n
STMicro a construit un jumeau num\u00e9rique de son usine de Crolles, pr\u00e8s de Grenoble, pour surveiller et optimiser les \u00e9quipements de production et de test.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n La soci\u00e9t\u00e9 utilise ses propres microcontr\u00f4leurs STM32 32 bits avec IA int\u00e9gr\u00e9e pour surveiller les \u00e9quipements de fabrication et les syst\u00e8mes de transport automatis\u00e9s. Ceci est combin\u00e9 \u00e0 de multiples sources de donn\u00e9es dans un jumeau num\u00e9rique qui permet une maintenance planifi\u00e9e et une optimisation du syst\u00e8me, explique Philippe Magarshack, vice-pr\u00e9sident du groupe microcontr\u00f4leur chez ST. Il est en charge des Microcontr\u00f4leurs et du Groupe des CI num\u00e9riques (MDG) Strategic Technology & System Architecture et est \u00e9galement vice-pr\u00e9sident du P\u00f4le R&D collaboratif Minalogic \u00e0 Grenoble.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abLes applications de l’industrie 4.0 sont tr\u00e8s diverses et n\u00e9cessitent du mat\u00e9riel et des logiciels CPS sophistiqu\u00e9s, de la s\u00e9curit\u00e9, du cloud, du sans fil et du RTOS\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Magarshack dans une allocution sur les syst\u00e8mes cyberphysiques (CPS) lors de la conf\u00e9rence DATE 2021. \u00abDans les usines intelligentes, toutes les \u00e9tapes de production sont cartographi\u00e9es num\u00e9riquement dans un jumeau num\u00e9rique et connect\u00e9es. Chez ST, nous ne concevons pas seulement des produits pour l’Industrie 4 .0, mais nous utilisons ces techniques nous-m\u00eames. Il faut plusieurs centaines d’\u00e9tapes dans une fab avec de nombreuxet param\u00e8tres, il est donc fondamental de collecter et d’analyser en temps r\u00e9el tous ces param\u00e8tres. \u00bb<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u20ac100M PROJECT LOOKS AT COMPONENT AND SYSTEM RELIABILITY FOR INDUSTRY 4.0<\/a><\/p>\n Avec 6300 d\u00e9parts de wafers par semaine, l’usine de 300 mm de Crolles g\u00e9n\u00e8re 3 To de donn\u00e9es par jour. ST utilise trois techniques d’IA pour surveiller les plaquettes et l’\u00e9quipement. La classification avanc\u00e9e des d\u00e9fauts (ADC) classe automatiquement les d\u00e9fauts de plaquette avec la correspondance de mod\u00e8le de r\u00e9seau neuronal CNN afin que les actions correctives en temps r\u00e9el et les d\u00e9fauts soient d\u00e9tect\u00e9s avant que d’autres processus ne soient ajout\u00e9s. Ensuite, il y a \u00e9galement la d\u00e9tection des d\u00e9fauts sur les \u00e9quipements. Au lieu de mesurer une seule temp\u00e9rature, la courbe compl\u00e8te est captur\u00e9e et compar\u00e9e \u00e0 la courbe id\u00e9ale. Cela permet une mod\u00e9lisation en temps r\u00e9el et une prise de d\u00e9cision pour optimiser la productivit\u00e9, explique Magarshack.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00e0 suivre: Construire un jumeau num\u00e9rique<\/span><\/span><\/span><\/p>\n <\/p>\n Toutes les donn\u00e9es sont collect\u00e9es dans un jumeau num\u00e9rique au niveau de l’usine en tant que syst\u00e8me de syst\u00e8mes. Il y a 600 \u00e9tapes de processus pour chaque wafer avec une dur\u00e9e de cycle de 12 semaines, et 150 v\u00e9hicules robots parcourent chacun 45 km par jour en d\u00e9pla\u00e7ant des lots de wafers entre les \u00e9quipements avec 60 000 transports par jour. Le jumeau num\u00e9rique est un mod\u00e8le 3D de l’\u00e9quipement avec des outils de simulation de trafic et d’optimisation des processus de fabrication.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abAvoir un jumeau num\u00e9rique d’une fab permet de nombreuses optimisations et nous permet d’anticiper les performances de nombreuses combinaisons de processus qui seraient impossibles \u00e0 r\u00e9aliser dans la vie r\u00e9elle\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Magarshack. Cela inclut \u00e9galement les mod\u00e8les de haut niveau des capteurs et des contr\u00f4leurs de syst\u00e8me sur puce. \u00abLes appareils CPS sont au c\u0153ur des usines intelligentes et des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es pour les jumeaux num\u00e9riques, et nous \u00e9tendons la validation SoC aux cas d’utilisation au niveau de l’usine et nous l’utilisons dans nos propres usines\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. <\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abLe jumeau num\u00e9rique SoC nous permet de jeter un \u0153il et de fouiller \u00e0 l’int\u00e9rieur d’une puce pour tester des zones inaccessibles et nous permet d’injecter des erreurs n’importe o\u00f9 dans le syst\u00e8me pour voir ce qui se passerait. Une co-simulation de r\u00e9seau sans fil du CPS \u00e0 l’aide du logiciel int\u00e9gr\u00e9 et liaison RF simul\u00e9e pour les tester dans une usine avant leur d\u00e9ploiement. Ces mod\u00e8les avanc\u00e9s de haut niveau sont essentiels au d\u00e9veloppement et sont utiles m\u00eame pour les produits sur le terrain. \u00bb<\/span><\/span><\/span><\/p>\n La soci\u00e9t\u00e9 d\u00e9veloppe une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de capteur de vibrations avec son contr\u00f4leur STM32WB avec d\u00e9tection AI qu’elle installera dans les Fabs \u00e0 l’avenir avec un facteur de forme plus petit. Mais ce n’est pas seulement l’IA qui est importante mais aussi le nettoyage des donn\u00e9es et la s\u00e9mantique du test.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abNous d\u00e9veloppons une feuille de route avec des acc\u00e9l\u00e9rateurs IA sp\u00e9cifiques et ceux-ci sont bas\u00e9s sur notre propre architecture d\u00e9velopp\u00e9e en interne chez ST car nous avons des composants basse consommation et une compr\u00e9hension des applications et celles-ci sortiront d’ici 12 \u00e0 18 mois\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Magarshack .<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abL’accent est mis sur la d\u00e9tection et la compr\u00e9hension des signaux faibles. L’image des plaquettes et leur classification est un ensemble restreint de probl\u00e8mes. Nous avons commenc\u00e9 le voyage il y a un an ou deux pour identifier des sources de donn\u00e9es uniques et nous sommes \u00e0 20% du chemin pour tirer pleinement parti des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es chaque jour \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abIl nous faudra probablement encore deux ou trois ans pour en tirer pleinement parti, mais la prochaine grande \u00e9tape se produira lorsque nous pourrons combiner les informations provenant de sources multiples. C’est difficile car celles-ci ont une s\u00e9mantique diff\u00e9rente pour les d\u00e9fauts et diff\u00e9rentes causes de d\u00e9fauts et ne peuvent pas \u00eatre li\u00e9es facilement les unes aux autres.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abLe prochain d\u00e9fi pour l’industrie est de proposer un mod\u00e8le de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence qui puisse \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 tous les niveaux. Par exemple, dans le test final, vous avez la g\u00e9n\u00e9ration automatique de mod\u00e8les de test (ATPG) avec des vecteurs de test identifiant un court-circuit entre deux lignes de m\u00e9taux, mais cela ne correspond pas \u00e0 l’outil de classification bas\u00e9 sur l’image, nous devons donc penser \u00e0 un ensemble de d\u00e9fauts qui devraient \u00eatre reconnus \u00e0 travers les diff\u00e9rentes sources de test.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n \u00abC\u2019est un domaine d\u2019attention industrielle\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/span><\/span> \u00ab\u00a080% du travail concerne le nettoyage des donn\u00e9es, 20% est sur les algorithmes et l’IA elle-m\u00eame, donc le nettoyage des donn\u00e9es n\u00e9cessite une attention particuli\u00e8re et une partie de cela est r\u00e9alisable et c’est un domaine de recherche que je recommanderais.\u00a0\u00bb<\/span><\/span><\/span><\/p>\n Lire aussi:<\/strong><\/p>\n L’automobile un tremplin pour ST pour atteindre les $12bn<\/a><\/p>\n STMicro voit ses r\u00e9sultats dop\u00e9s par l’iPhone 12<\/a><\/p>\n STMicro repousse son objectif de $12bn et vise $15bn en 2025<\/a><\/p>\n STMicro reprend Somos Semi pour acc\u00e9l\u00e9rer dans l’IoT <\/a><\/p>\n www.st.com<\/a><\/p>\n Related digital twin articles <\/strong><\/p>\n Other articles on eeNews Europe <\/strong><\/p>\n STMicroelectronics tire des le\u00e7ons cl\u00e9s de l’IA edge int\u00e9gr\u00e9 dans ses puces en cr\u00e9ant un jumeau num\u00e9rique de sa propre usine de 300 mm \u00e0 Crolles <\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":160622,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[883],"tags":[920,912,919,913,906,916,917,911,915],"domains":[47],"ppma_author":[1144],"class_list":["post-37655","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologies","tag-artificialintelligence-fr","tag-dataacquisition-fr","tag-iot-fr","tag-materials-processes-fr","tag-mpus-mcus-fr","tag-rf-transmission-fr","tag-software-embedded-tools-fr","tag-testandmeasurement-fr","tag-wireless-communications-fr","domains-electronique-eci"],"acf":[],"yoast_head":"
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