數(shù)字化互聯(lián)，高度自動化生產(chǎn)

在10，000平方米無塵車間中，約100臺機器和生產(chǎn)線都實現(xiàn)了數(shù)字化互聯(lián)，并通過中央數(shù)據(jù)庫與復雜的建筑設(shè)施進行連接。為此，博世鋪設(shè)了300公里的數(shù)據(jù)線，為每臺機器實時記錄多達1，000個數(shù)據(jù)渠道，并轉(zhuǎn)至工廠服務器。德累斯頓晶圓廠的集中式數(shù)據(jù)架構(gòu)是新工廠最大優(yōu)勢之一。

總而言之，其生成的生產(chǎn)數(shù)據(jù)相當于每秒500頁的文本。在短短一天之內(nèi)，數(shù)據(jù)就超過4200萬頁，重達22公噸。豐富的數(shù)據(jù)能夠幫助工廠在任何時候都精準地確認每個晶片在生產(chǎn)過程中的位置、下一步動向以及何時到達。晶圓通過全自動系統(tǒng)從一臺機器運送至另一臺機器。該系統(tǒng)搭載FOUP（前開式晶圓傳送盒） 的單盒。每個FOUP最多可運送25個晶片，無需任何人工運輸。

首個智能物聯(lián)網(wǎng)（AloT）工廠

德累斯頓晶圓廠是博世集團首個智能物聯(lián)網(wǎng)工廠。智能物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合了人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。依托于智能物聯(lián)網(wǎng)，博世為以數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)改進為生產(chǎn)奠定了良好根基，并為工業(yè)4.0設(shè)定全新標準。人工智能可用來評估晶圓廠中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。例如，人工智能算法可以檢測到產(chǎn)品中出現(xiàn)的微小異常。這些異常在晶圓片表面以特定錯誤圖案形式（又被稱為標記）出現(xiàn)。在這些異常影響產(chǎn)品可靠性之前，專家就立即對原因進行分析，并及時糾正過程偏差。這是進一步改善制造工藝和半導體質(zhì)量以及實現(xiàn)較高水平穩(wěn)定性的關(guān)鍵。同時，這也就意味著半導體產(chǎn)品可以快速地進入量產(chǎn)階段。

此外，人工智能算法可以精確預測制造機械和機器人是否需要及何時進行維護或調(diào)整。換句話說，這類工作并不按照嚴格的時間表，而是能夠預判問題并及時處理。人工智能還應用于生產(chǎn)調(diào)度，可以在工廠中約100臺機器上引導晶圓歷經(jīng)數(shù)百個處理步驟，從而節(jié)省時間和成本。

“數(shù)字孿生工廠”

德累斯頓有兩個晶圓廠，一個在現(xiàn)實世界，一個在虛擬數(shù)字世界。專家稱之為“數(shù)字孿生”。在施工過程中，工廠的所有部分以及與工廠相關(guān)的全部施工數(shù)據(jù)都以數(shù)字化形式記錄下來，并以3D（三維）模型可視化?！皵?shù)字孿生”囊括了約一百萬個3D對象，包含建筑物、基礎(chǔ)設(shè)施、供應及處置系統(tǒng)、電纜管道、通風系統(tǒng)以及機械和生產(chǎn)線。工廠的每一制造過程及單個晶圓都有其相應的“數(shù)字孿生”。由此，博世能夠模擬流程優(yōu)化計劃并進行相應升級改造工作，無需干預正在進行的操作。此外，任何新機器需要交付給工廠兩次：一次在現(xiàn)實世界中，一次作為數(shù)據(jù)模型。

借助智能眼鏡

博世德累斯頓工廠應用了AR（增強現(xiàn)實技術(shù)）。得益于智能AR眼鏡和平板電腦，用戶能夠看到疊加在現(xiàn)實環(huán)境之上的數(shù)字化內(nèi)容。例如，博世開發(fā)的一款AR應用程序允許將來自晶圓廠的能源數(shù)據(jù)顯示在建筑物的虛擬模型中，從而優(yōu)化制造機械的碳足跡。智能眼鏡還可以幫助施工計劃的進行，未來可能成為位于數(shù)千英里之外的專家們對機器和系統(tǒng)進行遠程維護的重要助手。

即將引入5G技術(shù)

為了讓機器與計算機之間的數(shù)據(jù)傳輸更為靈活，德累斯頓晶圓廠即將引入5G移動通信標準。工廠早已為5G技術(shù)的應用作好準備：在建設(shè)之初就將5G基礎(chǔ)設(shè)施要求納入考量。

實現(xiàn)碳中和

環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展在第一天就成為德累斯頓晶圓廠的優(yōu)先事項。這是晶圓廠能夠從一開始就將實現(xiàn)碳中和的緣由。為達成這一目標，博世可以借鑒在羅伊特林根姊妹工廠中所積累的經(jīng)驗。例如，羅伊特林根工廠的主要能源供應完全由綠色電力和天然氣提供。此外，先進的能源管理可確保其實現(xiàn)制造過程中的最佳功耗。

編輯：jq