KLA Klaritys Softwaresuite für Defektmanagement und Yield-Analyse in Halbleiterfabs. Klarity Defect, Klarity SSA (Spatial Signature Analysis) und Klarity ACE bilden zusammen eine fab-weite Lösung für Echtzeit-Excursion-Identifikation, automatisierte Defektklassifizierung und Ursachenanalyse direkt aus Inspektionsdaten von KLA-Inline-Tools.
Kosten: Enterprise-Lizenzmodell; Preise nur auf Anfrage — typische Fab-Installation im sechsstelligen Euro-Bereich pro Jahr; Kosten hängen von Modulzahl und Anzahl angebundener Inspektionstools ab
Stärken
- Nahtlose Integration mit KLA-Inspektionssystemen (Surfscan, Puma, eDR) — Daten fließen direkt ohne manuelle Exportschritte
- Klarity SSA erkennt Spatial Signatures (Edge-Ring, Donut, Scratch) vollautomatisch ohne vorherige Schwellenwertdefinition
- Klarity ACE ermöglicht Yield-Korrelation über mehrere Prozessschritte und Fabs hinweg — Yield-Lernen wird kumulierbar
- Echtzeit-Excursion-Alarm mit konfigurierbaren OCAP-Regeln (Out-of-Control Action Plans)
- Branchenstandard in Leading-Edge-Fabs — sehr breite Referenzbasis bei IDMs und Foundries
Einschränkungen
- Stark an KLA-Hardware gebunden — optimale Nutzung setzt KLA-Inspektionstools voraus, Mixed-Fleet-Fabs verlieren Wert
- Kein öffentlich dokumentiertes Preismodell — vollständige Intransparenz ohne Verkaufsgespräch
- Implementierung und Konfiguration erfordern spezialisiertes Fab-Engineering-Know-how und typischerweise KLA-Professionaldienste
- Für kleine Fabs oder EMS-Dienstleister überdimensioniert — die Lösung skaliert auf Foundry-Volumen, nicht auf Prototypen-Betrieb
- Software-Updates folgen dem Hardware-Produktzyklus — nicht so agil wie SaaS-Plattformen
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: KLA Klarity wird nicht im Self-Service-Modell beschafft. Der erste Schritt ist ein Gespräch mit dem KLA-Account-Team, das typischerweise eine Fab-Analyse durchführt: Welche KLA-Inspektionstools sind im Einsatz? Welche Defekttypen sind problematisch? Auf Basis dieser Analyse werden die passenden Klarity-Module empfohlen.
Schritt 2: Pilotinstallation mit einem Prozessschritt oder einer Inspektionslinie. KLA empfiehlt, mit Klarity Defect (Echtzeit-Excursion-Monitor) zu starten, bevor Klarity SSA (Spatial-Signature-Analyse) und Klarity ACE (Multi-Step-Korrelation) integriert werden. Der Pilot läuft typischerweise 4–8 Wochen.
Schritt 3: Integration in den Fab-weiten Prozesssteuerungsrahmen. Klarity-Alarm-Events werden in das SPC-System und die Lot-Disposition-Workflows eingebunden, sodass Excursions automatisch zum OCAP (Out-of-Control Action Plan) führen.
Ein konkretes Beispiel
Eine 300-mm-Foundry mit 15 KLA-Surfscan-Tools integriert Klarity SSA für Edge-Ring-Erkennung. Vor der Einführung identifizierten Process-Engineers Edge-Ring-Defekte manuell anhand von Wafer-Maps im wöchentlichen Yield-Review — mit typischerweise 36–72 Stunden Verzug zur Quelle. Mit Klarity SSA erkennt das System das Edge-Ring-Muster automatisch sobald es in einem Los auftritt, korreliert es mit dem Prozessschritt-Verlauf und sendet eine OCAP-Benachrichtigung an den zuständigen Prozessingenieur. Die Mean-Time-To-Detect (MTTD) für diesen Defekttyp sank von 48 Stunden auf unter 2 Stunden.
DSGVO & Datenschutz
KLA Klarity verarbeitet Produktionsdaten — Wafer-Bin-Maps, Defektkoordinaten, Lot-Historien — ausschließlich in der Fab-eigenen On-Premise-Infrastruktur. Es gibt keinen verpflichtenden Datentransfer zu KLA-Servern im Normalbetrieb. Remote-Support und Software-Updates können Verbindungen nach außen erfordern — diese sollten im Betriebsvertrag geregelt sein. Da es sich um Produktionsdaten ohne direkten Personenbezug handelt, ist das DSGVO-Risiko begrenzt; die relevantere Frage ist der Schutz von Fabrikationsdaten als Betriebsgeheimnis.
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Spezialist für Qualitäts- und Prozesssteuerung in der Glas- und PET-Behälterproduktion. Aus Butler, Pennsylvania (USA), seit fast 100 Jahren am Markt. Flaggschiff ist die Process-Pilot+-Familie für automatisierte Blowmolder-Steuerung — das System ist explizit KI-gestützt und regelt PET-Blasformanlagen so, dass Materialverteilung, Energieverbrauch und Ausschuss optimiert werden. Ergänzt um Pilot Vision+ (Inline-Bildverarbeitung mit bis zu sechs Kameras), Gawis 4D (Labor-Mess-Roboter für bis zu 128 Flaschen), OmniLab und manuelle Messgeräte.
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