Onto Innovations Discover-Softwareplattform für Defektanalyse, automatisierte Klassifizierung und Yield-Management in Halbleiterfabs. Discover Patterns identifiziert automatisch wafer-level systematische Yield-Limitierungen; Discover Review ermöglicht Offline-Analyse von Inspektionsergebnissen aus allen angebundenen Onto-AOI-Tools. AI-gestützte Defektklassifizierung und OCAP-Integration sind zentrale Funktionen.
Kosten: Enterprise-Lizenzmodell; Preise nur auf Anfrage — Discover-Suite wird als Ergänzung zu Onto-Inspektionstools lizenziert; exakte Konditionen abhängig von Modulumfang und Inspektionssystem-Konfiguration
Stärken
- Deep-Learning-gestützte automatisierte Defektklassifizierung direkt in der Inspektions-Software
- Discover Patterns erkennt proaktiv systematische Yield-Probleme auf Wafer-Ebene ohne manuelle Muster-Suche
- Offline-Review-Workflow: Analysen laufen parallel zum laufenden Inspektionsbetrieb ohne Throughput-Verlust
- OCAP-Integration und automatische Alarm-Konfiguration für Excursion-Management
- Laut Onto Innovation: Engineering-Produktivitätssteigerung von bis zu 25 % durch automatisierte Berichterstellung
Einschränkungen
- Optimiert für Onto-eigene Inspektionssysteme — Mixed-Fleet-Fabs mit KLA- oder Rudolph-Tools verlieren Integrationsvorteil
- Kein öffentliches Preismodell — vollständige Intransparenz ohne direkten Kontakt
- Kleinere Marktposition als KLA in der Defektmanagement-Software — geringere Referenzbasis
- Deep-Learning-Klassifizierung erfordert eigene, fab-spezifische Trainingsdaten für hohe Genauigkeit — keine Out-of-the-Box-Lösung
- Support und Dokumentation primär englischsprachig
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Onto Innovation Discover wird im Paket mit den AOI-Inspektionstools beschafft — der Einstieg beginnt mit einem Gespräch mit dem Onto-Vertrieb, das die aktuelle Inspektions-Infrastruktur und die Defekttypen im Fokus analysiert.
Schritt 2: Discover Review als erstes Modul einführen — es ermöglicht Offline-Analyse aller Inspektionsergebnisse und ist der einfachste Einstieg ohne Veränderung des laufenden Inspektionsbetriebs. Ingenieure können Defektdaten aus dem Produktionslauf retrospektiv analysieren und ersten Trainingsdatensatz für die Deep-Learning-Klassifizierung aufbauen.
Schritt 3: Discover Patterns aktivieren, sobald ausreichend gelabelte Defektdaten vorhanden sind (typischerweise 500–2.000 annotierte Defektbilder pro Defektklasse). Das Modul beginnt dann automatisch, Wafer-Maps auf systematische Muster zu scannen und gibt Alarm bei neuen Signaturen.
Ein konkretes Beispiel
Eine 200-mm-Fab für Leistungshalbleiter (SiC-Substrate) nutzt Onto Discover Patterns für die Erkennung von Subsurface-Defekten, die bei herkömmlicher optischer Inspektion unsichtbar bleiben. Nach 12 Wochen Trainingsdatenaufbau klassifiziert das System Defekte in drei Kategorien mit 94 % Übereinstimmung zur manuellen Referenzklassifizierung. Die Zeit bis zur Eskalation eines potenziellen Prozessausreißers sank von durchschnittlich 6 Stunden auf unter 45 Minuten.
DSGVO & Datenschutz
Onto Innovation Discover verarbeitet Inspektionsdaten lokal auf Fab-eigener Infrastruktur. Wie bei KLA Klarity gibt es keinen verpflichtenden Cloud-Transfer im Normalbetrieb. Produktionsdaten (Wafer-Maps, Defektkoordinaten) sind Betriebsgeheimnisse — Schutzmaßnahmen für geistiges Eigentum sind relevanter als personenbezogener Datenschutz. Remote-Support-Verbindungen sollten vertraglich geregelt sein.
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