由于產(chǎn)品特性的緣故，跟其他制造業(yè)相比，半導(dǎo)體制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的自動化程度一直是名列前茅。 但從自動化走向智能化，也就是從工業(yè)3.0走向工業(yè)4.0，實現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型，則是另一個截然不同的故事。

對半導(dǎo)體制造產(chǎn)業(yè)來說，由于業(yè)內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)想得夠遠，加上產(chǎn)業(yè)協(xié)會居中協(xié)調(diào)，早早就訂立了SECS/GEM這類半導(dǎo)體設(shè)備專用的聯(lián)網(wǎng)通訊標(biāo)準(zhǔn)，因此工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對相關(guān)業(yè)者來說，不僅不是新概念，更已經(jīng)與日常運作緊密結(jié)合。 然而，機臺互聯(lián)只是落實智能制造的第一步，各廠商在智能制造上的布局進展，在這條起跑線之后，就呈現(xiàn)天差地遠的局面。

持續(xù)改善成本結(jié)構(gòu) 智能制造勢在必行

據(jù)了解，智能制造進展速度最快的臺積電，光是一條產(chǎn)在線平均就有7~8萬個感測單元，讓臺積電的制造團隊不只可以實時掌握生產(chǎn)線的一舉一動，還有大量數(shù)據(jù)可以進一步分析各制程步驟的細部狀況，找出良率問題的成因或產(chǎn)能瓶頸所在， 進而謀求改善對策。 但對于其他晶圓代工廠，甚至是封測相關(guān)供應(yīng)鏈業(yè)者而言，智能制造的推展進度就存在相當(dāng)大的落差。

日月光半導(dǎo)體總經(jīng)理暨執(zhí)行長吳田玉(圖1)表示，推動智能制造，甚至進一步導(dǎo)入人工智能來進行生產(chǎn)調(diào)校、找出生產(chǎn)瓶頸所在并予以克服，或進行生產(chǎn)排程等，將是整個封測產(chǎn)業(yè)未來必然要走的路。

圖1 日月光半導(dǎo)體總經(jīng)理暨執(zhí)行長吳田玉

以日月光為例，目前該公司一共有超過2.5萬臺打線機、9,000臺測試設(shè)備，只要有些許良率提升或生產(chǎn)成本撙節(jié)的效果出現(xiàn)，都能帶來巨大的經(jīng)濟效益，而且是留在自家口袋里的真金白銀。 因此，日月光對于推動智能制造跟導(dǎo)入人工智能的態(tài)度一直相當(dāng)積極。

事實上，吳田玉認為，近年來摩爾定律推進速度越來越慢，不純?nèi)皇羌夹g(shù)問題，更關(guān)鍵的是成本下降的執(zhí)行面出問題。 先進制程越來越昂貴，導(dǎo)致越來越多應(yīng)用芯片負擔(dān)不起，是拖累摩爾定律推進速度的關(guān)鍵因素之一。 因此，如何降低制造成本，對半導(dǎo)體制造業(yè)者來說，是十分重要的議題。

據(jù)了解，從2008年開始，該公司就已經(jīng)啟動工業(yè)4.0發(fā)展計劃，至今一共有400位系統(tǒng)工程師投入相關(guān)研發(fā)。 目前該公司在智能制造方面，共投入機械手臂、自動搬運、虛實整合、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能這六大領(lǐng)域。 并且從2014年開始，就已開始試行關(guān)燈工廠，并取得部分成果。 目前日月光已經(jīng)有3座關(guān)燈工廠，這些工廠除了巡邏員之外，沒有其他員工。

其實，對制造業(yè)而言，人一直是影響生產(chǎn)良率的一個重要因素。 除了人為作業(yè)疏失是所有制造業(yè)都會遇到的問題外，對半導(dǎo)體晶圓制造、封裝等必須在無塵室進行生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)來說，人還是主要的污染源之一。 因此，在生產(chǎn)在線，如果能用機器取代人力作業(yè)，對生產(chǎn)效率、質(zhì)量的提升，會帶來相當(dāng)大的幫助。

由人機協(xié)作走向全自動

不過，目前全球封裝產(chǎn)業(yè)內(nèi)，能做到無人工廠的業(yè)者其實還非常稀少。 專攻晶圓搬運應(yīng)用的賽思托機器人(Sesto Robotic)執(zhí)行長梁漢清(圖2)就表示，雖然整體封裝產(chǎn)業(yè)的自動化技術(shù)運用確實比過去成熟，但整體來說，該公司目前的主力銷售產(chǎn)品仍是不帶機器手臂的純自動導(dǎo)引車(AGV)， 而非帶有手臂的智能移動機器人(IMR)。

圖2 賽思托機器人執(zhí)行長梁漢清指出，目前封裝業(yè)者大多還停留在人機協(xié)作的階段，要做到全自動化還需要一段時間。

梁漢清分析，這跟客戶生產(chǎn)線的自動化基礎(chǔ)建設(shè)進展有關(guān)，且事實上目前多數(shù)封裝業(yè)者的生產(chǎn)線，還是要靠作業(yè)員幫機臺進行上下料作業(yè)，已經(jīng)達到全自動化的客戶并不多見。

如果要實現(xiàn)無人封裝產(chǎn)線，則封裝機臺跟IMR之間的整合，大概需要1~3年的時間。 首先，封裝機臺本身必須能支持全自動化作業(yè)，產(chǎn)線后端的軟件平臺，例如派車系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等，會需要進行調(diào)整跟升級;IMR跟機臺之間，也要有直接通訊的能力。 這也是該公司目前主力產(chǎn)品仍是AGV的原因，因為半自動化的作業(yè)流程，亦即AGV把晶圓搬到機臺前，再由作業(yè)員協(xié)助上下料，是比較容易實現(xiàn)的。

不過，產(chǎn)業(yè)的趨勢很明顯，封裝業(yè)者對全自動化解決方案的詢問度正在升溫，而這也是該公司選擇在本屆Semicon Taiwan展覽期間主打S200+七軸機器手臂方案(圖3)的原因。 該款整合了AGV跟七軸手臂的移動機器人，可以在相當(dāng)狹小的空間內(nèi)作業(yè)，手臂荷重為20公斤。 AGV本身則搭載360機器視覺等多種感應(yīng)技術(shù)，不僅能偵測到平面上的工作人員或機臺，就連機臺上突出在外的屏幕、鍵盤等配件也能感測得到，讓AGV也具備繞過這些懸空障礙物的能力。

圖3 賽思托在本屆Semicon Taiwan期間展示的S200 AGV與七軸機器手臂整合方案。

事實上，為了適應(yīng)人機協(xié)作的需求，賽思托的AGV有許多安全防護機制，例如當(dāng)AGV偵測到附近有人員存在時，就會自動減速;若發(fā)生碰撞，則是立刻停止。 至于手臂本身，雖然不是采用協(xié)作型手臂，但因為晶圓盒、晶舟在取放時的速度本來就很慢，以免晶圓承受太大的加速度而破裂，因此該公司在評估之后認為，采用協(xié)作型手臂的意義不大。 至于AGV本身，在移動時會把加速度控制在晶圓可承受的范圍內(nèi)，以確保晶圓的安全。 而這也意味著AGV在有人環(huán)境下很難全速運作，因為隨時都可能要減速甚至緊急剎車。

梁漢清認為，某方面來說，這也是封裝業(yè)者為何要走向全自動化的原因--在人機協(xié)作的環(huán)境里，移動機器人通常無法將其效率完全發(fā)揮。 在無人產(chǎn)在線，移動機器人才能發(fā)揮其真正的實力。

iNEMI標(biāo)準(zhǔn)化進展值得關(guān)注

封裝設(shè)備大廠Kulicke& Soffa(K&S)則認為，封裝產(chǎn)業(yè)如果要實現(xiàn)工業(yè)4.0或智能制造，最應(yīng)該優(yōu)先厘清的問題其實不是怎么做，而是要做什么，為什么做。

K&S資深副總裁張贊彬(圖4)認為，就技術(shù)層面來說，透過機臺聯(lián)網(wǎng)來監(jiān)控生產(chǎn)參數(shù)、機臺健康狀況等，是相對很容易做到的;在虛擬環(huán)境進行產(chǎn)線規(guī)畫、調(diào)試，也不是太大的問題。 真正困擾封裝業(yè)者的，其實是對智能制造的問題意識不夠清晰。 每家封裝業(yè)者擁有的資源、遭遇的挑戰(zhàn)跟企業(yè)文化都不一樣，因此每家公司營運上面臨的課題也不盡相同，封裝廠必須先厘清自己到底要解決哪些問題，排定優(yōu)先次序，之后才能評估到底要導(dǎo)入什么技術(shù)方案來解決。 換言之，每家封裝業(yè)者的智能制造發(fā)展路線圖，都會是獨特的。

圖4 K&S資深副總裁張贊彬表示，對封測業(yè)者來說，實踐智能制造最重要的關(guān)鍵在于厘清自己的真正需求。

不過，就設(shè)備供貨商的角度來觀察，確實有些共通的技術(shù)元素是所有封裝業(yè)者都需要的，因此K&S提出了智能打線機(Smart Wirebonder)的概念， 希望讓打線機能夠更輕松地融入各家封測廠的智能制造發(fā)展路線規(guī)畫中。

另一方面，封裝業(yè)者身居電子產(chǎn)業(yè)鏈的中段，前有晶圓生產(chǎn)，后有電子組裝。 因此，封裝業(yè)者的智能制造發(fā)展路線，要如何和整個電子產(chǎn)業(yè)鏈的智能制造發(fā)展進程銜接，也是每家封裝業(yè)者必須考慮的問題。

事實上，目前電子業(yè)界已有一個匯集產(chǎn)業(yè)鏈上中下游，名為iNEMI的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，正試圖推動整個電子產(chǎn)業(yè)朝向智能制造邁進。 目前該聯(lián)盟有意利用IDM業(yè)者在馬來西亞所建立的封測基礎(chǔ)，在當(dāng)?shù)赝苿覱SAT的工業(yè)4.0示范案場，預(yù)計在2~3年之后就能看到成果。

根據(jù)iNEMI的規(guī)畫，要實現(xiàn)芯片到終端產(chǎn)品的智能制造，數(shù)據(jù)流(Data Flow)、資安與數(shù)字建構(gòu)要素(Digital Building Blocks)的對接，是最重要的環(huán)節(jié)(圖6)。 目前iNEMI正試圖集結(jié)產(chǎn)業(yè)鏈上下游之力，突破相關(guān)障礙。