晶圓廠和 OSAT 越來(lái)越多地尋求智能制造。

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

這些好處是多年來(lái)對(duì)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(zhǎng)期以來(lái)一直依賴運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化來(lái)保持按時(shí)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(lái)，主要半導(dǎo)體生產(chǎn)商增加了對(duì) 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。

通過(guò)限制人為干預(yù)，智能工廠（也稱為全自動(dòng)工廠）可以更平穩(wěn)地運(yùn)行并以無(wú)中斷的方式響應(yīng)問(wèn)題。目標(biāo)是最大限度地延長(zhǎng)工具正常運(yùn)行時(shí)間、避免計(jì)劃外停機(jī)維護(hù)以及實(shí)時(shí)批次調(diào)度。多年來(lái)，晶圓廠和封裝廠一直在不斷改進(jìn)其運(yùn)營(yíng)，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(dòng)化，并為他們的努力獲得更大的回報(bào)。

“在我看來(lái)，這是一段旅程，” PDF Solutions的 Cimetrix Connectivity Group 總經(jīng)理兼副總裁 Bob Reback 說(shuō)。“在 20 世紀(jì) 80 年代，我們使用機(jī)器人進(jìn)行自動(dòng)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(dòng)和停止設(shè)備、收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行非?；镜倪^(guò)程控制。我們把人排除在外，用軟件代替人來(lái)經(jīng)營(yíng)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(huì)變得越來(lái)越好。今天，每個(gè)人都在做某種程度的智能制造。問(wèn)題是，“您如何實(shí)現(xiàn)更智能的制造？” 答案是，‘持續(xù)改進(jìn)’?！?/p>

智能制造的定義也發(fā)生了變化?！斑^(guò)去的工廠自動(dòng)化將所有重復(fù)的制造過(guò)程自動(dòng)化，包括物料運(yùn)輸和設(shè)備自動(dòng)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(dòng)和人工智能驅(qū)動(dòng)技術(shù)的協(xié)同作用，以優(yōu)化運(yùn)營(yíng)績(jī)效，”聯(lián)華電子智能制造副總監(jiān) James Lin說(shuō)?！熬A廠面臨著越來(lái)越困難和復(fù)雜的制造挑戰(zhàn)。通過(guò)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(shí)間、人力質(zhì)量和提高效率的目標(biāo)?！?/p>

智能制造項(xiàng)目將越來(lái)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(dòng)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(cuò)誤率。然而，實(shí)施智能工廠需要對(duì)自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行大量投資，并且可能并非對(duì)所有制造過(guò)程都可行，”Amkor Technology 智能工廠工程副總裁 Won Lee說(shuō)?！按送?，需要注意的是，完全自動(dòng)化的工廠并不一定意味著沒(méi)有人工參與制造過(guò)程。雖然生產(chǎn)車(chē)間可能沒(méi)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(kù)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(lèi)活動(dòng)最少的工廠，它可以在黑暗中運(yùn)作。然而，這不是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)，‘全自動(dòng)工廠’的更可實(shí)現(xiàn)的定義是一種可以在一段時(shí)間內(nèi)無(wú)需干預(yù)地運(yùn)行的設(shè)施，”SEMI 智能制造計(jì)劃高級(jí)總監(jiān) Mark da Silva 說(shuō)?！霸絹?lái)越多的人認(rèn)為有必要讓一個(gè)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(guò)程的中心?！?/p>

自動(dòng)化戰(zhàn)略和技術(shù)

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

Amkor 的 Lee 將其公司的戰(zhàn)略總結(jié)為三個(gè)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(jí)分析和現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理解決方案來(lái)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(dòng)化：一旦數(shù)據(jù)采集和分析發(fā)生，工作流就建立起來(lái)，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(dòng)化的成就水平來(lái)衡量進(jìn)展。

“目前，聯(lián)華電子專(zhuān)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(huì)）智能制造倡議提出了自主智能工廠的金字塔模型，”林指出。“基于這個(gè)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(dòng)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(lái)源：SEMI

晶圓廠自動(dòng)化需要將機(jī)器連接到數(shù)據(jù)和控制系統(tǒng)，這長(zhǎng)期以來(lái)推動(dòng)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(dòng)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(cè)試設(shè)施還需要標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備軟件和自動(dòng)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(yíng)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(lái)，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(jí)別進(jìn)行更改?！坝袔讉€(gè)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(dòng)化實(shí)施。設(shè)備應(yīng)該更加智能，并且能夠通過(guò)內(nèi)置的人工智能功能自行識(shí)別有關(guān)生產(chǎn)材料的信息，”Amkor Technology IT 部門(mén)副總裁 Joon Ahn 指出?！癊RP/MES/CIM 等遺留系統(tǒng)應(yīng)該能夠與新的現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)通信并處理更多數(shù)據(jù)。此外，模擬或預(yù)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)該結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)更具體地反映現(xiàn)實(shí)?！?/p>

例如，為了解決設(shè)備連接性不足的問(wèn)題，ASE Group 要求所有新生產(chǎn)設(shè)備都符合 SECS 標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于現(xiàn)有設(shè)備，他們的自動(dòng)化團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(guò)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(dòng)化和數(shù)據(jù)分析有助于從被動(dòng)預(yù)測(cè)行動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)榭深A(yù)測(cè)行動(dòng)，工程團(tuán)隊(duì)可以選擇響應(yīng)中的自動(dòng)化級(jí)別。此外，對(duì)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(wèn)題的可能根本原因。

“對(duì)于想要擺脫被動(dòng)分析的客戶，我們提供了兩條途徑，”Tignis 營(yíng)銷(xiāo)副總裁 David Park說(shuō)?！拔覀兲峁╊A(yù)測(cè)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(huì)發(fā)生。然后，根據(jù)他們的數(shù)據(jù)生成時(shí)間，他們可能會(huì)在事件發(fā)生后數(shù)小時(shí)、數(shù)天甚至數(shù)周內(nèi)執(zhí)行此操作。預(yù)測(cè)分析的主要目標(biāo)是確定是否很快會(huì)發(fā)生不好的事情，使晶圓廠能夠采取主動(dòng)行動(dòng)。所以在最簡(jiǎn)單的層面上，這提供了一個(gè)完全自動(dòng)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(shí)他們想做什么。”

這可以通過(guò)規(guī)范分析更進(jìn)一步。“僅僅因?yàn)槟憧梢员O(jiān)控制造過(guò)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(hào)，并不意味著同一個(gè)系統(tǒng)可以告訴你警告的根本原因，”P(pán)ark 說(shuō) “預(yù)測(cè)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(bào)原因。同樣，循環(huán)中沒(méi)有人，也不需要人，因?yàn)檫@提供了可操作的信息?！?/p>

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(cuò)誤的減少、從反應(yīng)性行動(dòng)到預(yù)測(cè)性行動(dòng)的轉(zhuǎn)變、改進(jìn)的可追溯性、產(chǎn)量和質(zhì)量，并加速識(shí)別生產(chǎn)問(wèn)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(shuō)。展望未來(lái)，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(tái)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(jìng)爭(zhēng)力，還可以讓我們減少浪費(fèi)和生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)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(lái)源：聯(lián)電

自實(shí)施工業(yè) 4.0 計(jì)劃以來(lái)，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(cè)和分類(lèi) （FDC）。這些技術(shù)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)質(zhì)量控制，從而支持實(shí)現(xiàn)汽車(chē)產(chǎn)品的零缺陷。

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

2015 年，ASE Group 開(kāi)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(gè)委員會(huì)，由其信息管理中心和每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)（例如，引線框架、球柵陣列、倒裝芯片等）的自動(dòng)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(dòng)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(shuō)。“沒(méi)有它，你就會(huì)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(wèn)數(shù)據(jù)的機(jī)器通信協(xié)議與傳感器數(shù)據(jù)測(cè)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(shuō)。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(guò)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(kù)以確保平滑的可擴(kuò)展性，并使用人工智能技術(shù)自動(dòng)過(guò)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(zhuān)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(jiǎn)單的’自動(dòng)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(shuō)。“它需要一個(gè)整體的數(shù)字愿景來(lái)在整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中創(chuàng)建一個(gè)“數(shù)字主線”。數(shù)字主線是從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)到制造、銷(xiāo)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(guò)程提出了挑戰(zhàn)。“在組裝過(guò)程中，包含材料的載體形式會(huì)隨著過(guò)程的進(jìn)行而不斷變化，”Amkor 的 Lee 說(shuō)?！耙虼耍枰紤]更多的變量和定制自動(dòng)化，而不是晶圓廠所必需的。”

結(jié)論

Fab 和 OSAT 運(yùn)營(yíng)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(guò)這樣做，他們實(shí)現(xiàn)了完全自動(dòng)化、無(wú)人值守的工廠，并且正在從中獲益。

“對(duì)越來(lái)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(duì)半導(dǎo)體制造充滿希望，”Lam 的 Dover 說(shuō)。“在大數(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(jià)值，包括提高產(chǎn)量、減少停機(jī)時(shí)間和降低晶圓成本?！?/p>

多個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)正在加緊對(duì)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(yáng)能電池板和電子工廠中實(shí)現(xiàn)智能制造?！盤(pán)DF Solutions 的 Reback 說(shuō)?！拔覀冃枰B接到工廠車(chē)間的東西，自動(dòng)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(lái)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(duì)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(guò)去擁有的技術(shù)和工具。我們看到整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中的人們都對(duì)開(kāi)展項(xiàng)目以擴(kuò)大我們可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)感興趣?！?/p>