Từ phát minh đến nhà máy: Vì sao quy trình R&D bán dẫn tuần tự đang trở nên quá chậm?

Bàn giao tuần tự khiến một vấn đề tích hợp có thể chỉ lộ ra khi nhiều công đoạn đã hoàn tất. R&D song song tìm cách giảm thời gian chờ phản hồi, nhưng không xóa bỏ các bước kiểm chứng cần thiết trước sản xuất.

Từ phát minh đến nhà máy: Vì sao quy trình R&D bán dẫn tuần tự đang trở nên quá chậm?

Thời gian phát triển chip không chỉ nằm trong từng thí nghiệm. Nó còn nằm ở khoảng chờ giữa các nhóm: đợi nhận mẫu, đợi hiểu điều kiện tạo mẫu, đợi thử trên thiết bị khác, rồi đợi phản hồi để biết phải làm lại từ đâu.

EPIC Center được Applied Materials giới thiệu như một cách thay đổi vòng làm việc ấy. Trong mô tả chính thức, các chặng nghiên cứu vật liệu, phát triển thiết bị và tích hợp quy trình được đưa vào một môi trường hợp tác để phát triển song song.

Một bàn giao có thể chuyển cả giả định chưa được kiểm tra

Hãy xét một tình huống giả định. Nhóm vật liệu tạo được mẫu đáp ứng mục tiêu trong điều kiện của mình. Nhóm thiết bị nhận mẫu và tìm cách tái tạo. Nhóm tích hợp sau đó cần thêm một công đoạn mà thí nghiệm ban đầu chưa xét tới. Kết quả cuối không đạt mục tiêu, nhưng nguyên nhân nằm ở quyết định được đưa ra từ sớm.

Để sửa, các nhóm phải nối lại thông tin: điều gì đã thay đổi, phép đo nào còn so sánh được, thử nghiệm nào cần làm lại. Phần khó không chỉ là thực hiện thêm một thao tác, mà còn xác định giả định nào không còn đúng khi chuyển môi trường.

Đó là rủi ro của làm việc theo chuỗi nếu phản hồi đến quá muộn. Mỗi nhóm có thể tối ưu phần của mình khá tốt mà phương án chung vẫn chưa tích hợp được.

Làm song song giúp hỏi sớm, không phải bỏ thứ tự vật lý

Một số công đoạn chế tạo vẫn phải diễn ra theo thứ tự. Không thể đo cấu trúc đã ghép trước khi tạo ra nó. R&D song song thay đổi cách phối hợp ra quyết định, không đảo ngược những điều kiện vật lý này.

Trong mô hình giả định, nhóm tích hợp có thể nêu giới hạn ngay khi nhóm vật liệu đang chọn phương án. Nhóm thiết bị thử khả năng tạo lớp vật liệu trong cùng vòng học hỏi. Các bên điều chỉnh dựa trên phản hồi chung, thay vì tối ưu độc lập rồi kiểm tra tương thích ở cuối.

Các chương trình với ASU, RPI và Stanford nhấn mạnh việc kiểm tra vật liệu mới trong môi trường gắn với sản xuất. Phần đóng góp thực tế của môi trường ấy là cho phép đưa câu hỏi chế tạo vào nghiên cứu, trước khi một hướng đi được xem như kết quả sẵn sàng chuyển giao.

Phát hiện trở ngại sớm có thể tiết kiệm một vòng phát triển

Giả sử hai phương án đều có đặc tính ban đầu tốt, nhưng chỉ một phương án phù hợp với bước tích hợp sau. Nếu biết khác biệt từ đầu, nhóm có thể ưu tiên thử sâu phương án phù hợp. Nếu biết ở cuối, nhóm đã đầu tư thời gian vào hướng còn thiếu điều kiện triển khai.

Đây là lý do thông tin về một phương án không đạt yêu cầu vẫn có giá trị. Nó giúp thu hẹp lựa chọn và chỉ ra điều kiện cần thay đổi. Tuy nhiên, không thể từ logic ấy suy ra một tỷ lệ giảm thời gian cụ thể nếu chưa có dữ liệu dự án.

Làm song song cũng có chi phí: nhiều nhóm phải phối hợp sớm, thống nhất cách đo và xác định ai quyết định khi các mục tiêu xung đột. Một vòng trao đổi liên tục nhưng thiếu tiêu chí chung có thể tạo thêm công việc thay vì rút ngắn tiến độ.

Hiệu quả phải được đo tới điểm chuyển giao

Để so sánh hai mô hình, không nên chỉ đếm số thí nghiệm hoàn thành. Cần xem số lần quay lại, thời gian chờ phản hồi và lượng vấn đề còn tồn tại khi công nghệ được chuyển tới nhà máy. Một thí nghiệm nhanh chưa chắc tạo ra quy trình có thể dùng nhanh.

Hợp tác với UCLA mô tả mục tiêu nối nghiên cứu với phát triển công nghiệp. Đó vẫn là mục tiêu cần kiểm chứng qua dự án thực tế. Các công bố hiện không cung cấp một bộ số liệu cho phép kết luận mô hình mới luôn tốt hơn trong mọi loại nghiên cứu.

R&D tuần tự trở nên chậm khi các quyết định phụ thuộc nhau nhưng thông tin được chuyển quá muộn. Phần cần thay đổi là điểm đặt phản hồi: đưa điều kiện sản xuất vào quá trình hình thành ý tưởng, rồi kiểm tra xem công nghệ có tới nhà máy với ít công việc phải làm lại hơn hay không.

Ảnh EPIC Center North Lab: Applied Materials. Các ví dụ trong bài là tình huống giải thích mô hình, không phải kết quả đo của một dự án cụ thể.

Chia sẻ