智能制造在整個半導(dǎo)體行業(yè)中越來越流行，提高了生產(chǎn)力，提高了質(zhì)量，降低了成本和對環(huán)境的影響。

這些好處是多年來對機(jī)器通信、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器人等技術(shù)進(jìn)行戰(zhàn)略投資的結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)更高水平的自主性。

半導(dǎo)體工廠長期以來一直依賴運(yùn)營自動化來保持按時生產(chǎn)并滿足產(chǎn)量和質(zhì)量目標(biāo)，但自從引入工業(yè) 4.0（又名智能制造）以來，主要半導(dǎo)體生產(chǎn)商增加了對 IT 基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、數(shù)字化和機(jī)器人技術(shù)的投資。

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通過限制人為干預(yù)，智能工廠（也稱為全自動工廠）可以更平穩(wěn)地運(yùn)行并以無中斷的方式響應(yīng)問題。目標(biāo)是最大限度地延長工具正常運(yùn)行時間、避免計(jì)劃外停機(jī)維護(hù)以及實(shí)時批次調(diào)度。多年來，晶圓廠和封裝廠一直在不斷改進(jìn)其運(yùn)營，但隨著新技術(shù)（例如物聯(lián)網(wǎng)傳感器、云計(jì)算）的出現(xiàn)，他們可以實(shí)現(xiàn)更高水平的自動化，并為他們的努力獲得更大的回報。

「在我看來，這是一段旅程，」PDF Solutions 的 Cimetrix Connectivity Group 總經(jīng)理兼副總裁 Bob Reback 說?！冈?20 世紀(jì) 80 年代，我們使用機(jī)器人進(jìn)行自動化物料搬運(yùn)，并使用計(jì)算機(jī)連接和控制設(shè)備。我們遠(yuǎn)程啟動和停止設(shè)備、收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行非?；镜倪^程控制。我們把人排除在外，用軟件代替人來經(jīng)營工廠，這就是智能制造。但如果你看看系統(tǒng)的成本和可靠性，它會變得越來越好。今天，每個人都在做某種程度的智能制造。問題是，「您如何實(shí)現(xiàn)更智能的制造？」 答案是，『持續(xù)改進(jìn)』。」

智能制造的定義也發(fā)生了變化?！高^去的工廠自動化將所有重復(fù)的制造過程自動化，包括物料運(yùn)輸和設(shè)備自動化。今天，晶圓廠的智能制造指的是物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動和人工智能驅(qū)動技術(shù)的協(xié)同作用，以優(yōu)化運(yùn)營績效，」聯(lián)華電子智能制造副總監(jiān) James Lin 說?！?em>晶圓廠面臨著越來越困難和復(fù)雜的制造挑戰(zhàn)。通過引入智能制造項(xiàng)目，他們可以實(shí)現(xiàn)流程優(yōu)化、柔性生產(chǎn)、縮短交貨時間、人力質(zhì)量和提高效率的目標(biāo)。」

智能制造項(xiàng)目將越來越多地實(shí)施，工廠工人的職責(zé)將隨著這些實(shí)施而轉(zhuǎn)移。

「全自動化工廠的好處包括提高效率、生產(chǎn)力和準(zhǔn)確性，以及降低錯誤率。然而，實(shí)施智能工廠需要對自動化技術(shù)進(jìn)行大量投資，并且可能并非對所有制造過程都可行，」Amkor Technology 智能工廠工程副總裁 Won Lee 說?！复送?，需要注意的是，完全自動化的工廠并不一定意味著沒有人工參與制造過程。雖然生產(chǎn)車間可能沒有工人，但可能仍有人工操作員監(jiān)督控制系統(tǒng)和設(shè)備維護(hù)，以及執(zhí)行其他功能，如質(zhì)量控制和庫存管理?！?/p>

事實(shí)上，工業(yè) 5.0 強(qiáng)調(diào)以人為本的實(shí)施。

「『智能工廠』傳統(tǒng)上意味著人類活動最少的工廠，它可以在黑暗中運(yùn)作。然而，這不是一個現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)，『全自動工廠』的更可實(shí)現(xiàn)的定義是一種可以在一段時間內(nèi)無需干預(yù)地運(yùn)行的設(shè)施，」SEMI 智能制造計(jì)劃高級總監(jiān) Mark da Silva 說?！冈絹碓蕉嗟娜苏J(rèn)為有必要讓一個人參與其中。超越工業(yè) 4.0 的工業(yè) 5.0 將工人視為可持續(xù)發(fā)展、以人為本的行業(yè)生產(chǎn)過程的中心。」

自動化戰(zhàn)略和技術(shù)

正如幾位行業(yè)專家指出的那樣，完全自主的工廠運(yùn)營需要投資以支持 IT 基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)分析和自動化。它還需要一個框架來評估目標(biāo)和需求，例如 SEMI 的工業(yè) 4.0 準(zhǔn)備評估模型。

Amkor 的 Lee 將其公司的戰(zhàn)略總結(jié)為三個步驟：

數(shù)據(jù)采集：實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)、供應(yīng)鏈和世界的不同有用數(shù)據(jù)集的管理和采集。物聯(lián)網(wǎng)允許連接的機(jī)器將數(shù)據(jù)收集到系統(tǒng)中。

數(shù)據(jù)分析：使用高級分析和現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理解決方案來理解機(jī)器學(xué)習(xí)和智能業(yè)務(wù)系統(tǒng)收集的所有不同數(shù)據(jù)。

智能工廠自動化：一旦數(shù)據(jù)采集和分析發(fā)生，工作流就建立起來，指令被發(fā)送到系統(tǒng)內(nèi)的機(jī)器和設(shè)備。

隨著這些技術(shù)的實(shí)施以支持智能制造計(jì)劃，可以根據(jù)自動化的成就水平來衡量進(jìn)展。

「目前，聯(lián)華電子專注于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的制造模型優(yōu)化和再造。2022 年，SEMI GEC（全球執(zhí)行委員會）智能制造倡議提出了自主智能工廠的金字塔模型，」林指出?！富谶@個模型，我們現(xiàn)在處于智能 2.0 階段，我們正在利用跨多點(diǎn)系統(tǒng)和數(shù)字孿生的各種數(shù)據(jù)，并利用 AI/ML 自動生成洞察力，例如質(zhì)量改進(jìn)、資產(chǎn)利用率、人力效率、節(jié)能，整合供應(yīng)鏈?！?/p>

圖 1：SEMI 的智能制造愿景金字塔最初由 Inficon 創(chuàng)建并由智能制造 GEC 改編。來源：SEMI

晶圓廠自動化需要將機(jī)器連接到數(shù)據(jù)和控制系統(tǒng)，這長期以來推動了供應(yīng)商支持的半導(dǎo)體設(shè)備通信標(biāo)準(zhǔn)。這些由 SEMI 管理的標(biāo)準(zhǔn)繼續(xù)為智能制造提供基礎(chǔ)，包括以下內(nèi)容：

SECS/GEM 定義了設(shè)備和工廠網(wǎng)絡(luò)之間的通信。

GEM300 可實(shí)現(xiàn)更高程度的自動化。

設(shè)備數(shù)據(jù)采集改進(jìn)了工廠數(shù)據(jù)收集軟件應(yīng)用程序與工廠設(shè)備之間的通信。

裝配和測試設(shè)施還需要標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備軟件和自動化系統(tǒng)之間的集成。但從歷史上看，OSAT并未使用這些標(biāo)準(zhǔn)。由于設(shè)施中的設(shè)備、產(chǎn)品和附屬品多種多樣，業(yè)務(wù)運(yùn)營稍微復(fù)雜一些。最近，一些 OSAT已經(jīng)齊心協(xié)力將系統(tǒng)轉(zhuǎn)換并將設(shè)備數(shù)據(jù)與 SECS 標(biāo)準(zhǔn)連接起來，以提供實(shí)施工業(yè) 4.0 方法的技術(shù)框架。

還需要在工具級別進(jìn)行更改?！赣袔讉€系統(tǒng)需要轉(zhuǎn)換。生產(chǎn)和檢驗(yàn)流程應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化，以促進(jìn)自動化實(shí)施。設(shè)備應(yīng)該更加智能，并且能夠通過內(nèi)置的人工智能功能自行識別有關(guān)生產(chǎn)材料的信息，」Amkor Technology IT 部門副總裁 Joon Ahn 指出。「ERP/MES/CIM 等遺留系統(tǒng)應(yīng)該能夠與新的現(xiàn)場系統(tǒng)實(shí)時通信并處理更多數(shù)據(jù)。此外，模擬或預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)該結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法來更具體地反映現(xiàn)實(shí)。」

例如，為了解決設(shè)備連接性不足的問題，ASE Group 要求所有新生產(chǎn)設(shè)備都符合 SECS 標(biāo)準(zhǔn)。對于現(xiàn)有設(shè)備，他們的自動化團(tuán)隊(duì)開發(fā)了實(shí)現(xiàn)自動連接以及將數(shù)據(jù)輸出轉(zhuǎn)換為兼容的 SECS 格式的功能。經(jīng)過多年的發(fā)展，日月光的生產(chǎn)設(shè)備現(xiàn)已達(dá)到 SECS 標(biāo)準(zhǔn)。

工程團(tuán)隊(duì)依賴的另一項(xiàng)技術(shù)是數(shù)據(jù)分析。自動化和數(shù)據(jù)分析有助于從被動預(yù)測行動轉(zhuǎn)變?yōu)榭深A(yù)測行動，工程團(tuán)隊(duì)可以選擇響應(yīng)中的自動化級別。此外，對所有可用數(shù)據(jù)的多變量分析使人們更加關(guān)注設(shè)備故障問題的可能根本原因。

「對于想要擺脫被動分析的客戶，我們提供了兩條途徑，」Tignis 營銷副總裁 David Park 說。「我們提供預(yù)測性和規(guī)范性分析解決方案，它們可以獨(dú)立完成，也可以一起完成。在反應(yīng)模式下，客戶主要試圖確定發(fā)生了什么以及為什么會發(fā)生。然后，根據(jù)他們的數(shù)據(jù)生成時間，他們可能會在事件發(fā)生后數(shù)小時、數(shù)天甚至數(shù)周內(nèi)執(zhí)行此操作。預(yù)測分析的主要目標(biāo)是確定是否很快會發(fā)生不好的事情，使晶圓廠能夠采取主動行動。所以在最簡單的層面上，這提供了一個完全自動化的預(yù)警系統(tǒng)。不需要人工，客戶可以決定在出現(xiàn)警告時他們想做什么。」

這可以通過規(guī)范分析更進(jìn)一步?！竷H僅因?yàn)槟憧梢员O(jiān)控制造過程的所有輸入和環(huán)境變量以尋找強(qiáng)烈代表某些事情失控的信號，并不意味著同一個系統(tǒng)可以告訴你警告的根本原因，」Park 說 「預(yù)測分析提供了單變量、雙變量和三變量根本原因的最小列表。這使客戶能夠更快地大海撈針，因?yàn)樗梢粤⒓聪蛩麄冿@示最可能的警報原因。同樣，循環(huán)中沒有人，也不需要人，因?yàn)檫@提供了可操作的信息。」

實(shí)施成功與挑戰(zhàn)

隨著半導(dǎo)體公司、晶圓廠和 OSAT實(shí)施工業(yè) 4.0，工程團(tuán)隊(duì)獲得了效率和成本效益，衡量標(biāo)準(zhǔn)是處理錯誤的減少、從反應(yīng)性行動到預(yù)測性行動的轉(zhuǎn)變、改進(jìn)的可追溯性、產(chǎn)量和質(zhì)量，并加速識別生產(chǎn)問題。

「我們的項(xiàng)目包括工業(yè)人工智能（IAI）項(xiàng)目、IT 基礎(chǔ)設(shè)施、智能供應(yīng)鏈、物理和信息安全保護(hù)，以及半導(dǎo)體上下游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的整合，共同打造智能制造生態(tài)系統(tǒng)——實(shí)現(xiàn)最高效地利用人力、設(shè)備、材料和方法，」UMC 的 Lin 說。展望未來，他指出，「我們已經(jīng)圍繞三大方向——全公司 AIoT 解決方案、智能大數(shù)據(jù)分析和多種人工智能技術(shù)的融合——實(shí)施了『以人為本』的智能制造平臺和系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)自主智能工廠不僅可以讓聯(lián)電在質(zhì)量和效率方面更具競爭力，還可以讓我們減少浪費(fèi)和生產(chǎn)活動對環(huán)境的影響?！?/p>

圖 2：支持「以人為本」的智能制造解決方案的技術(shù)。來源：聯(lián)電

自實(shí)施工業(yè) 4.0 計(jì)劃以來，Amkor 觀察到工藝工程師的工作效率提高了 60%，這歸功于使用更多的數(shù)據(jù)分析和實(shí)施故障檢測和分類 (FDC)。這些技術(shù)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時質(zhì)量控制，從而支持實(shí)現(xiàn)汽車產(chǎn)品的零缺陷。

轉(zhuǎn)換為全自動設(shè)施需要規(guī)劃和承諾。一旦啟動，它很快就會變成多個設(shè)施的轉(zhuǎn)換。

2015 年，ASE Group 開始投資技術(shù)以轉(zhuǎn)換為智能操作。為了確定所需的技術(shù)和員工培訓(xùn)，它成立了一個委員會，由其信息管理中心和每個業(yè)務(wù)部門（例如，引線框架、球柵陣列、倒裝芯片等）的自動化團(tuán)隊(duì)組成。到 2021 年，公司擁有 25 家智能工廠，培訓(xùn)自動化工程師 600 余人。

挑戰(zhàn)

然而，通往成功的道路并非一帆風(fēng)順。數(shù)據(jù)使用和完整性、實(shí)現(xiàn)數(shù)字線程、通信兼容性以及一些工廠操作的獨(dú)特性都被引用了。

「最大的挑戰(zhàn)是干凈、準(zhǔn)確和一致的數(shù)據(jù)，」Tignis 的 Park 說?！笡]有它，你就會遇到垃圾進(jìn)/垃圾出的情況。客戶需要擁有可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)才能充分利用 AI/ML?！?/p>

此外，訪問數(shù)據(jù)的機(jī)器通信協(xié)議與傳感器數(shù)據(jù)測量中的噪聲之間的兼容性也存在挑戰(zhàn)。

「由于機(jī)器之間使用各種通信協(xié)議，確保兼容性并不容易，」Amkor 的 Lee 說。此外，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通常需要努力收集和分析為大數(shù)據(jù)，并且傳感器數(shù)據(jù)中存在大量噪聲需要有效過濾。為了克服這些挑戰(zhàn)，我們正在創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議或創(chuàng)建不同模型之間的接口程序，引入云數(shù)據(jù)庫以確保平滑的可擴(kuò)展性，并使用人工智能技術(shù)自動過濾掉噪聲數(shù)據(jù)。

為了讓工程團(tuán)隊(duì)有效地繼續(xù)增加智能制造方法，他們需要有目的地設(shè)計(jì)他們的系統(tǒng)。

「智能制造專注于使用數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字系統(tǒng)提高生產(chǎn)力，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了『簡單的』自動化流程或使用在線制造數(shù)據(jù)進(jìn)行流程控制的范圍，」服務(wù)產(chǎn)品總經(jīng)理 Russell Dover 說?！杆枰粋€整體的數(shù)字愿景來在整個運(yùn)營過程中創(chuàng)建一個「數(shù)字主線」。數(shù)字主線是從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)到制造、銷售、支持，甚至生命周期結(jié)束都使用一致的數(shù)字方法的構(gòu)造。」

由于使用的生產(chǎn)輔助材料的多樣性，組裝過程提出了挑戰(zhàn)?！冈诮M裝過程中，包含材料的載體形式會隨著過程的進(jìn)行而不斷變化，」Amkor 的 Lee 說?！敢虼?，需要考慮更多的變量和定制自動化，而不是晶圓廠所必需的。」

結(jié)論

Fab 和 OSAT 運(yùn)營商在 IoT 設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人技術(shù)、ML/AI 軟件、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析方面進(jìn)行了大量投資。通過這樣做，他們實(shí)現(xiàn)了完全自動化、無人值守的工廠，并且正在從中獲益。

「對越來越快的學(xué)習(xí)周期和更低的成本的需求，使得工業(yè) 4.0 對半導(dǎo)體制造充滿希望，」Lam 的 Dover 說?！冈诖髷?shù)據(jù)、人工智能和傳感器技術(shù)的支持下，智能制造技術(shù)可以將工藝工具生成的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為芯片制造商的有形價值，包括提高產(chǎn)量、減少停機(jī)時間和降低晶圓成本?！?/p>

多個半導(dǎo)體行業(yè)正在加緊對智能制造方法的投資。

「我們正在幫助設(shè)備制造商和工廠在半導(dǎo)體、先進(jìn)封裝設(shè)施、光伏太陽能電池板和電子工廠中實(shí)現(xiàn)智能制造。」PDF Solutions 的 Reback 說。「我們需要連接到工廠車間的東西，自動收集數(shù)據(jù)，一旦我們有了好的數(shù)據(jù)——然后我們就可以考慮應(yīng)用分析?！?/p>

Reback 指出，客戶越來越有興趣將其中一些數(shù)據(jù)放在云端并使用新的分析方法。「最大的不同在于，如今，隨著對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的所有投資，我們可用于收集和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和工具遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于我們過去擁有的技術(shù)和工具。我們看到整個生態(tài)系統(tǒng)中的人們都對開展項(xiàng)目以擴(kuò)大我們可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)感興趣?！?/p>

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