Propuesta de un marco de trabajo basado en IA para predecir defectos en procesadores

Abstract

Resumen. Durante las pruebas eléctricas de los procesadores en el proceso de manufactura se detectan numerosas unidades defectuosas que deben ser desechadas. Los defectos pueden ser causados por inestabilidades durante el proceso de fabricación, ensamble o inclusive generados durante la etapa de validación. Esto implica desperdicio de materia prima, capacidad de producción y horas de ingeniería. Adicionalmente, retornos de procesadores por algún cliente también conlleva costos adicionales para realizar la detección del defecto y dar una retroalimentación al cliente antes de realizar el reemplazo. A pesar de que existe un modelo de IA para detectar fallas con señales de comunalidad hacían diferentes procesos, no existe un marco de trabajo estandarizado que describa los pasos a seguir ante una alerta generada por el modelo, que permitan realizar acciones preventivas y correctivas oportunas para evitar desperdicios en el proceso. Adicionalmente, esta falta de estandarización conlleva a un potencial incumplimiento de la normativa ISO 9001 afectando la credibilidad con el cliente, pues la compañía se pone en una posición de alto riesgo de no cumplir con las métricas de calidad y compromisos adquiridos.

Abstract. During electrical testing of processors in the manufacturing process, numerous defective units are detected and must be discarded. Defects can be caused by instabilities during the manufacturing process, assembly or even generated during the validation stage. This results in wasted raw material, production capacity and engineering hours. In addition, processor returns by a customer also entail additional costs to perform defect detection and provide feedback to the customer prior to replacement. Although there is an AI model to detect failures with commonality signals for different processes, there is no standardized framework describing the steps to follow in the event of an alert generated by the model, which would allow timely preventive and corrective actions to avoid waste in the process. Additionally, this lack of standardization leads to a potential non-compliance with ISO 9001 standards, affecting the credibility with the client, since the company puts itself in a high-risk position of not complying with the quality metrics and commitments acquired.