Wie GlobalFoundries Design for Manufacturing neu denkt

In der Dresdner Fab 1 von GlobalFoundries laufen täglich Millionen Prozessdaten zusammen. Sie dienen nicht nur der Überwachung der Fertigung, sondern fließen systematisch zurück ins Chipdesign. Design for Manufacturing ist hier kein nachgelagerter Optimierungsschritt, sondern Teil der Technologiearchitektur – mit direkten Auswirkungen auf Ramp-up-Stabilität und Time-to-Market.

Oliver Aubel, Corporate Lead Automotive Solutions bei GlobalFoundries Fab1 in Dresden, beschreibt DfM als dreistufiges System: „DfM besteht bei uns aus Design-Learning, gezielten lithografischen Anpassungen wie OPC und Re-Targeting sowie aus Yield-Learning im Prozess“.

ALP-Award 2025 für Fab1 Dresden

GlobalFoundries Fab1 in Dresden wurde 2025 mit dem Automotive Lean Production Award in der Kategorie „Digital Use Case Supplier“ ausgezeichnet. Prämiert wurde die umfassende digitale Qualitätsstrategie der sogenannten „Line of Defense“, die mittlerweile als zentrales Steuerungsinstrument der Fertigung etabliert ist.

Das System umfasst mehrere Ebenen von LoD0 bis LoD4 und überwacht Anlagen- und Prozessparameter in Echtzeit. Täglich werden mehr als eine Million Datenpunkte erfasst, analysiert und in einer Cloud-Umgebung mit KI-gestützten Zeitreihenmodellen ausgewertet. Ziel ist es, kleinste statistische Abweichungen frühzeitig zu identifizieren – noch bevor sie sich auf Yield, Liefertreue oder Zuverlässigkeit auswirken.

Nach Unternehmensangaben konnte durch die systematische Fehlerfrüherkennung die Werkzeug- und Anlagenfehlererkennung deutlich gesteigert werden. Gleichzeitig sanken die Kosten für Nichtqualität signifikant, während sich Ausbeute und Prozessstabilität verbesserten. Auch ökologische Effekte spielen eine Rolle: Weniger Ausschuss bedeutet geringeren Energie- und Materialeinsatz.

Die Jury bewertete das Dresdner Werk als beispielhaften Beitrag zur Resilienz der automobilen Lieferkette in Europa. Die Auszeichnung unterstreicht die strategische Rolle des Standorts – insbesondere vor dem Hintergrund steigender Automotive-Volumina und wachsender Anforderungen an Prozessrobustheit und Lieferfähigkeit.

DfM beginnt vor dem Maskensatz

Bei GlobalFoundries setzt DfM bereits in der Konzeptphase neuer Technologien an. Reale Fertigungsdaten, Prozessfenster und Yield-Erfahrungen vergleichbarer Technologien fließen früh in neue Designs ein. Kunden können ihre noch unfertigen Layouts mit einem DfM-Scoring-Tool auf Robustheit prüfen lassen. Schwachstellen werden identifiziert, ein DfM-Kit schlägt Optimierungen vor. Noch vor der Mask Data Preparation ist ein Dry-Run möglich. „DfM beginnt bei uns bereits in der Konzeptphase neuer Technologien“, sagt Aubel. „Time-to-Market ist dadurch verkürzt, und First-Silicon-Prototypen funktionieren nach diesem Flow häufig direkt beim ersten Versuch.“

Reibungspunkte entstehen vor allem bei besonders sensitiven Designkonfigurationen, die stark auf Fertigungsvariationen reagieren. Durch die frühe Analyse lassen sich solche Risiken jedoch gezielt adressieren, bevor sie kostenintensive Iterationen auslösen.

Daten werden zu Designregeln

Die digitale Fertigungsarchitektur übersetzt statistische Muster und wiederkehrende Hotspots automatisiert in konkrete Designregeln. Diese fließen direkt in Process Design Kits und Layout-Constraints ein. Metalllinien im Back-End-of-Line können beispielsweise durch OPC-Anpassungen mit „Dogbone“-Strukturen versehen werden, um lithografisch robuster zu werden. In bestimmten Fällen sind Retro-Fits möglich – gezielte Designanpassungen ohne vollständigen neuen Maskensatz. „DfM bei GlobalFoundries ist stark datengetrieben, entwickelt sich aber zunehmend zu einem lernenden System“, erklärt Aubel. Gleichzeitig bleibt der Ansatz bewusst hybrid. Komplexe Wechselwirkungen zwischen Prozessfenstern, Geräteparametern und Layout-Strukturen lassen sich nicht vollständig algorithmisch bewerten. „Besonders bei subtilen Interaktionen ist das Erfahrungswissen unserer Prozess- und Yield-Ingenieure entscheidend, um Fehlkorrelationen zu vermeiden.“

Das Frühwarnsystem in der Halbleiterproduktion

Mit einer hochautomatisierten Produktion, einer digitalen Qualitätsstrategie und einer klaren Ausrichtung auf die Automobilindustrie will die Fab 1 Maßstäbe setzen. Der Standort wurde dafür mit dem Automotive Lean Production Award 2025 ausgezeichnet.

Robustheit ist wichtiger als die Performance

Mit dem wachsenden Automotive-Anteil verschieben sich die Prioritäten im DfM. In sicherheitskritischen Fahrzeugarchitekturen stehen Robustheit, Temperaturstabilität und lange Lebenszyklen im Vordergrund. „Robustheit und Zuverlässigkeit werden höher gewichtet als maximale Performance“, sagt Aubel. Bei Technologien wie FD-SOI oder hochintegrierten Automotive-SoCs werden Designräume konservativer definiert und Prozessfenster breiter ausgelegt. Layout-Regeln sind strenger gefasst, um Variabilität und Alterungseffekte langfristig abzusichern.

Hier verschränken sich Design for Manufacturing und Design for Reliability eng miteinander. Designrestriktionen ergeben sich aus Zuverlässigkeitsdaten – Performance wird nicht maximiert, wenn sie die langfristige Stabilität gefährden könnte.

Integrierte Organisation statt Schnittstellenproblem

DfM ist in Dresden organisatorisch fest verankert. Yield-, DfM- und Prozessintegrationsteams arbeiten eng mit der Produkt- und Technologieentwicklung zusammen. Gemeinsame digitale Plattformen und transparente Dashboards sorgen für durchgängige Sichtbarkeit von Design- und Fertigungsparametern. Dadurch standen stabile Strukturen bereits vor dem Hochlauf größerer Automotive-Volumina zur Verfügung. Während des Ramp-ups liegt der Fokus auf OPC, Re-Targeting und einer umfassenden Bewertung im Rahmen des Product-Safe-Launchs. Standardisierte Business-Prozesse sichern den Übergang von Entwicklung zur Serie ab.

Verbindung von Innovationsgeschwindigkeit und Stabilität

In einer Halbleiterfertigung mit rund 1.500 Prozessschritten und Zykluszeiten von bis zu 90 Tagen gibt es keine Möglichkeit zur Nacharbeit. Fehler müssen vor dem Waferstart vermieden werden. Genau hier greift der Dresdner Ansatz. Design-Learning verbessert grundlegende Elemente technologieübergreifend. OPC und Re-Targeting erhöhen die Herstellbarkeit bestehender Designs. Yield-Learning optimiert Prozessfenster ohne Maskenanpassungen und steigert so kosteneffizient Ausbeute und Zuverlässigkeit. DfM verbindet damit Daten, Design und Prozess zu einem geschlossenen Regelkreis – und wird bei GlobalFoundries zu einem strategischen Instrument, um Innovationsgeschwindigkeit und industrielle Stabilität miteinander zu vereinen.

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