L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono le leve su cui si baserà l’innovazione in un settore competitivo come la produzione di semiconduttori.
Il volume di dispositivi che incorporano semiconduttori si sta moltiplicando negli ultimi anni. Oltre ai dispositivi che tradizionalmente ospitano questo tipo di componente, i semiconduttori stanno diventando elementi indispensabili nei dispositivi, nei veicoli, ecc. Dell’Internet of Things. Non sorprende che molte case automobilistiche abbiano dovuto tagliare la produzione quest’anno in assenza di microchip.
Questa situazione sta mettendo a dura prova il settore, che è al limite della sua produzione, quindi è necessario cercare soluzioni. E la risposta sta nell’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML).
I produttori di semiconduttori stanno lavorando instancabilmente per abbreviare i cicli di sviluppo per portare nuovi prodotti sul mercato più velocemente e rimanere competitivi. Tuttavia, innovare richiede molte risorse, poiché i costi aumentano notevolmente con il ridimensionamento delle strutture.
Secondo McKinsey esperti, i costi di ricerca e sviluppo per lo sviluppo di un chip sono aumentati da 28 milioni di dollari per il nodo a 65 nanometri a circa 540 milioni di dollari per il nodo a 5 nanometri. Inoltre, i costi di costruzione per gli stessi nodi sono aumentati da $ 400 milioni a $ 5,4 miliardi.
Pertanto, l’industria dei semiconduttori deve aumentare la sua produttività nella ricerca, nella progettazione di chip e nella produzione, motivo per cui sta già gettando il suo peso dietro AI e ML. Secondo uno studio della società di consulenza, il contributo di queste tecnologie ai profitti dei produttori di semiconduttori è compreso tra i 5 e gli 8 miliardi di euro all’anno.
Sebbene questa sia una cifra considerevole, McKinsey ritiene che rappresenti solo il 10% del potenziale totale che AI e ML potrebbero avere in questo settore. Si stima che queste tecnologie potrebbero generare tra $ 35 e $ 40 miliardi all’anno in soli due o tre anni fiscali. E guardando a lungo termine, quella cifra potrebbe salire da $ 85 miliardi a $ 95 miliardi all’anno.
In prospettiva, questi numeri rappresentano circa il 20% delle entrate attuali del settore – che attualmente si attestano a circa $ 500 miliardi all’anno – e all’incirca le stesse delle spese in conto capitale del 2019 – $ 110 miliardi.
La società di consulenza specifica che AI e ML hanno applicazioni lungo l’intera catena del valore del settore dei semiconduttori, sebbene l’impatto maggiore si troverà nella produzione. Ad esempio, queste tecnologie miglioreranno la precisione dell’incisione del chip e ottimizzeranno i tempi, migliorando i rendimenti ed evitando potenziali guasti. Aiuteranno anche nell’ispezione visiva dei wafer, garantendo la qualità del prodotto finale rilevando i difetti nel processo di produzione.
Sarà inoltre evidenziato l’uso di AI e ML nei processi di ricerca e sviluppo, come risultato dell’automazione della progettazione e della verifica dei chip. Sulla base dell’identificazione dei modelli di guasto, gli algoritmi saranno in grado di confrontare le strutture di nuovi componenti con i progetti esistenti, aiutando a individuare il problema e ottimizzare il progetto.
Queste tecnologie aiuteranno anche a migliorare i processi oltre la produzione. Ad esempio, verranno utilizzati per regolare in modo più accurato le loro previsioni sull’evoluzione della domanda di mercato o per ottimizzare il loro inventario e le operazioni di pianificazione, acquisto e produzione.