随着半导体封装技术在“超越摩尔定律”时代不断演进，许多先进工艺在制造过程中都面临着挑战。例如，精密对准芯片 焊接层 方面的挑战，往往led 导致在良率、吞吐量以及最终的制造成本方面不得不做出权衡。精密对准已成为2.5D/3D、光学组装等异构集成 先进技术中的关键能力之一。
在先进封装领域，随着近年来高密度 设计中封装间距的持续缩小，芯片 在更细间距（如10µm及以下）下的键合对准已成为一个关键挑战。例如，对于倒装芯片 芯片 ，大多数焊接层 设备在高精度方面存在成本权衡——间距 越紧，芯片 键合对准过程就越慢。
芯片 对准精度的限制往往会制约通过3D堆叠所能实现的器件集成密度 。高密度 扇出是另一项需要高精度芯片 焊接层 的工艺。一旦芯片 对准精度的要求低于1μm，良率和吞吐量方面的挑战就会变得更加严峻。以混合焊接层 为例，设备的对准精度可能会成为互连间距 的限制因素，从而在某些情况下限制设计要求的实现。“小芯片”的出现给量产带来了更大的挑战。
高精度对准也是收发器、光纤、MEMS 、激光雷达 、LED 、光学成像等领域的关键能力。这些重要的应用 既需要高精度对准，又需要高吞吐量，这进一步推动了设备容量的极限。以光学组装为例，透镜安装、发射器定位、接收器位置、粘接线厚度（BLT）等，都是影响工艺良率和产品性能的关键参数。
机器学习和人工智能（ML/AI）可以成为帮助应对这些挑战的非常有效的工具。
机器学习的重点在于发现数据中的规律，并利用这些规律进行预测。在半导体封装和电子制造领域，机器学习/人工智能（ML/AI）可发挥诸多重要应用 。这些应用涵盖供应链管理、新产品导入（NPI）、生产计划、可追溯性，以及预测性维护、生产率提升、工艺优化和良率提升等方面。
一个例子是，某机器学习/人工智能平台利用实时机器数据和运营数据（如实际放置位置、循环时间等），直接在机器端（即“边缘”）开发机器学习模型。 通过适当的通信协议，可以轻松对接机器数据源（如现有传感器、执行器、PLC、日志数据等），从而获取大量实时数据（如加速度、转速、输送带速度、夹爪位置、焊接层 喷头运动、环氧树脂 点胶 压力以及各种机器部件的其他实时参数），这些数据对于机器和工艺性能至关重要。 实时数据采集与多变量数据处理，结合数据转换、拼接和过滤，为构建机器学习模型的大规模数据虚拟化提供了坚实的基础（图1）。
该平台能在实际制造环境中以毫秒为单位收集数据，并在数天至数周内构建机器学习模型，且不会中断生产。这些机器学习模型通过实时持续优化，不仅可用于预测性维护（通过异常检测）（图2）更多 ，更重要的是，还可用于对机器本身的自适应控制（图3）。 多家全球大型企业已将这些能力应用于半导体晶圆厂、先进封装、收发器用光纤以及表面贴装技术 的精密贴片等领域。在提高对准精度和工艺良率的同时，还显著缩短了周期时间并减少了设备停机时间（图4）。
与此同时，可视化（图 5）和可追溯性（图 6）可以从现场/生产线级一直延伸到机器传感器级，其粒度是以前无法想象的，从而为优化和持续改进提供前所未有的洞察力和智能。这种解决方案（或根据需要的 "混合 "解决方案）还能确保数据安全和低延迟。由于该平台与机器无关，因此可以部署到工厂生产线上的各种机器上。由于该平台与机器无关，因此可以部署到工厂生产线上的各种机器上。这一点尤为强大，因为上下游机器现在可以 "协作 "进行整体同步优化。
通过各种使用案例，我们已经证明，在半导体制造、先进封装、光学装配等具有挑战性的工艺中，可以利用边缘 ML/AI 平台来显著提高机器性能以及产量和吞吐量，特别是在精密对准方面。当然，它还可用于诊断复杂的多变量工艺问题，以及通过利用整个生产线各个工位的数据来缩短测试时间。
