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半導體廠房自動化與數位轉型
自動化走向智動化

【作者: 季平】   2023年04月25日 星期二

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隨著AI數位科技提供前瞻技術,加上工業4.0的趨勢帶動,全球半導體廠房已經從「自動化」轉向「智動化」,面對嚴苛的製程挑戰,工廠智動化後可以依靠大數據分析,找出提升製程良率的關鍵點。


1993年台灣半導體產值首次超越電腦產業,成為科技龍頭。半導體產業鏈大分上中下游:上游為IP設計及IC設計業;中游為IC製造、晶圓製造、生產製程檢測設備、光罩、化學品等業;下游為IC封裝測試、生產製程檢測設備、零組件、IC模組、IC通路等業。其中又以晶圓廠為大宗,如台積電便是全球規模最大的晶圓代工廠。


半導體廠從自動化走向智動化!

然而,半導體產業面臨嚴重人才短缺問題,台積電處長張孟凡及聯發科資深副總經理陸國宏均指出,台灣理工人才供給逐年減少,尤其IC設計面對的衝擊最大。建議台灣應從改善教育資源分配著手,加強培養人才,同時引進外籍人才,避免廠商惡意挖腳,此外,宜審酌外商補貼策略,避免優秀人才流失。


相較於人才培育,廠房自動化及數位轉型應該是更快達到成效的解決方案。事實上,早在工業4.0提出之前,全球半導體廠房早已朝自動化靠攏。工廠自動化主要是利用電腦輔助設計(CAD)和電腦輔助製造(CAM)系統,在中央電腦系統的管理下進行各項工作。透過網路整合電腦技術、感測技術、自動化設備、機器人等環節,達到降低人力需求的目的。管理階層只要利用最少人力就能掌握即時數據,管控現場設備及生產線,從物料管理、產品設計、加工製造、銷售及售後服務都能透過自動化達到提高產品效能與良率的多贏綜效。


後來,隨著AI數位科技提供前瞻技術,加上工業4.0的趨勢帶動,全球半導體廠房已經從「自動化」轉向「智動化」,面對嚴苛的製程挑戰,工廠智動化後可以依靠大數據分析,找出提升製程良率的關鍵點,每個生產環節與設備可以獨立運作,透過互聯網、感測監控、人機協作彼此串聯,操作人員可以隨時監控周遭環境、增加生產線靈活度,也能即時排除問題。以台積電廠房為例,已經可以做到晶圓下線到出貨的所有流程都由機台處理,完全自動化。



圖1 : 半導體產業鏈。(source:產業價值鏈資訊平台)
圖1 : 半導體產業鏈。(source:產業價值鏈資訊平台)

半導體廠房進化論:台積電的三階段數位轉型

台積電創辦人張忠謀特別強調「動員」精神,除了落實全面資源管理,也強調動態優化資源配置,在台積電數位轉型的三階段中,這樣的精神也充分融入其中。


台積電的數位轉型歷經三階段:2000-2012年期間的「擬人化階段」讓電腦及設備學習人類做法,推動企業流程再造並且提升組織效率;2012-2015年期間的「無人化階段」則是透過自動化系統取代人力,同時整合電子化企業與供應鏈,善用大數據蒐集與分析數據,成為虛擬晶圓廠;2016年之後的「超人化階段」則是整合大數據、人工智慧等新興技術,提升決策智慧、知識管理的品質與生產效率。以台積電12吋晶圓廠來說,第一階段導入全自動化後的生產力較8吋晶圓廠提升約3倍之多,第二階段提升逾60%,第三階段再提升近20%。


台積電從「自動化」到「智動化」的過程並非一步到位,光是三階段數位轉型就歷經十餘年時間,遑論其中牽扯的企業組織與管理思維調整與再造。事實上,半導體產業的數位轉型不僅是將資料或作業數位化,還需導入AI與各種數位科技,比方透過AI概念下的機器學習(Machine Learning;ML),根據蒐集而來的大量數據建模推測,找出最佳解以改善效能。


以大數據分析為例,台積電自2000年起即投入資料分析,應用於機台控制、機台健康、機台生產力、品管及人員生產力等範疇,有效提高晶圓良率,節省機台匹配放行時間至少50%。


自動化或智動化廠房也少不了感測器、5G傳輸、物聯網(IoT)、機器人協作,甚至數位分身(Digital Twin)等技術相互支援。5G的高速傳輸與低延遲性可以使機器之間的溝通與協作更為順暢,有效完成各種指令操作;ML系統可以透過自我學習,自動調整製作流程甚至排除異狀,無需人力介入。


AI及ML的運算可以使業務部門、供應鏈管理與工廠生產部門的設備控制與品管等流程迅速且緊密配合,有助規劃合適的生產計畫;數位分身可以在資訊化平台或系統的虛擬空間中打造類比實物,還可以提供實體產品上無法測試計算的數據。


新一代智慧製造指標工廠:燈塔工廠

導入AI、ML、物聯網、感測器、大數據分析搭配人機協作是半導體智慧製造的必然趨勢,不僅能解決人力短缺問題,產能吃緊時也能透過自動化與智動化的力量維持競爭優勢。近年來,隨著AI、雲端與自動化技術不斷演進,智慧製造正走向下一個關鍵階段:永續與節能減碳,新一代智慧製造指標工廠—燈塔工廠為半導體廠房的自動化、智動化或數位轉型帶來另一項挑戰,也帶來新的維運模式。


「全球燈塔工廠(Global Lighthouse Network)」評選標準包含自動化、數位化、大數據分析、工業物聯網、5G等數位科技建置以及運用成熟度,燈塔工廠利用AI人工智慧、3D列印等工業4.0技術,大規模提升效率與競爭力,保護環境,轉變商業模式,同時增強勞動力能力。截至2023年1月,全球已有132家「燈塔工廠」。台灣的日月光半導體高雄先進晶圓級封裝廠也入選燈塔工廠,目前共有18座廠入選。相較於傳統IC晶片封裝,晶圓級先進封裝製程超過100道,為簡化製造流程並優化生產,日月光在整個運營過程規劃佈署工業4.0技術,將AI人工智慧技術應用於製程,提升良率與生產排程的正確性,產能因此增加67%,訂單交期縮短39%。



圖2 : 日月光將AI人工智慧技術應用於工廠製程,提升良率與生產排程的正確性。(Source:日月光)
圖2 : 日月光將AI人工智慧技術應用於工廠製程,提升良率與生產排程的正確性。(Source:日月光)

全球半導體龍頭英飛凌(Infineon)亞太地區的第一座燈塔工廠位於新加坡,廠內大幅應用AI人工智慧、物聯網、大數據等技術,即時的OT數據監控可以清楚掌握機台效率與生產狀況,而且廠內大量運用AGV與機器人材料管理系統,實踐物料搬運自動化,生產班次得以連續運行30天以上,每秒晶片產量逾3萬片。除了減少能源與資源浪費,如此運作還有助英飛凌因應市場需求,快速調整產線,達到少量、多樣化的生產目的,廠房的直接人工成本降低約30%,資本效率則提高約15%。此外,英飛凌也大量運用數位孿生技術打造全球虛擬工廠,提升跨國多站點的數據連接管理效率,能以更靈活的方式回應客戶需求。


英飛凌執行長Jochen Hanebeck表示,英飛凌在全球大規模減碳與數位化的趨勢下,正透過擴大產能加速發展,並將半導體產能應用於可再生能源、資料中心和電動車等領域。英飛凌未來將強化推動減碳和數位化半導體製程及產品,如節能充電系統、小型汽車電機控制單元、資料中心和物聯網應用,至於功率半導體對於節能和智慧系統解決方案也將有所助益。


2023年初,英飛凌已於德國德勒斯登建造新的智慧化12吋晶圓廠,這座晶圓廠也將大量使用包含人工智慧、物聯網等最新環保技術,可望成為同類型中對環境最友善的製造廠房之一,預計2026年完工。



圖3 : 英飛凌於德勒斯登興建智慧功率半導體廠。(Source:英飛凌)
圖3 : 英飛凌於德勒斯登興建智慧功率半導體廠。(Source:英飛凌)

自動化與數位轉型 造福協作型機器人

市調公司Reportlinker預估,全球工業控制與工廠自動化市場規模將從2018年的1,600億美元增長至2024年的2,695億美元,年複合成長率達9.08%。不論半導體廠房如何智動化或數位轉型,未來可與人類互動的協作型機器人的使用率必然大幅增加。富士經濟(Fuji Keizai)報告預估,至2025年,全球協作型機器人的市場規模將達2,150億日圓,是2020年的3倍之多。


德州儀器(TI)行銷資深副總裁Keith Ogboenyiya指出,透過機器學習及先進感測技術,可以讓協作型機器人安全地與人類並肩工作,承擔危險、重複性高和漸趨複雜的任務。這些協作型機器人正在改變組裝產線的風景,甚至可能帶動工業設計轉型,未來,結合人類與協作型機器人的勞動力新組合將會大幅提升營運效率。以半導體產業來說,該產業相關技術將持續帶動馬達控制、感測與工業通訊技術等方面的進步,也都有協作型機器人可以發揮之處,可以在工廠廠區與人類近距離合作。


Keith Ogboenyiya認為,半導體?業正帶動次世代機器人轉型,走向自主性高、體積小、敏捷度與學習效率更高、電源能力管理更佳的發展方向,而且更能靈活運用於廠房或產線上。當機器人外型尺寸改良後,更多電子零件可以置入越來越小的設計單元裡,無須犧牲電源效率或精準度;更好的電子技術允許產品整合更多處理及智慧功能,使機器人可以自主運作,無須透過雲端或中央處理器(CPU)下達指令或者進行操控;先進的感測技術能協助協作型機器人偵測人員及其動作,如德儀的工業毫米波(mmWave)創新技術就能透過攝影機搭配毫米波技術,協助機器人完成安全協同工作的任務。希望攝影機、感測器與機器人本機處理引擎之間達到前述通訊效果,半導體的高速連網與處理功能是關鍵。


此外,機器學習有助協作型機器人「教導」其他機器人,透過本機連線或直接連結雲端的方式分享學習資訊。不過,前述應用與改變得以順利運作,前提是工廠必須確保電源管理維持高效率,效率越高,協作型機器人的靈活度就越高,這部分也是需要克服的挑戰。


結語

半導體廠房的智慧製造之路還在持續進行中,由於製程特性,須留意各項細節。工業電腦大廠研華科技指出,由於黃光、蝕刻、擴散等半導體製程對環境變化相當敏感,需要透過完整的環境監控系統才能加速推動智慧製造,因此,半導體廠內的傳統基礎設施需要加裝感應器、伺服器等智慧裝置,才能即時監控與管理。



圖4 : 研華EI-52採用英特爾第11代邊緣智慧系統,配備邊緣X API和WISE-Device On。(source:研華)
圖4 : 研華EI-52採用英特爾第11代邊緣智慧系統,配備邊緣X API和WISE-Device On。(source:研華)

此外,半導體廠也須整合周邊裝置資料才能導入更多智慧應用,而各項周邊裝置搜集到的資料必須符合半導體廠標準資料通訊格式SECS/GEM。至於推動AI相關數據的分析應用則是半導體廠智慧化最重要的環節,強大運算能力至關重要。


當AI、大數據、聯網、雲端及運算功能讓半導體廠房變得更智慧,資安風險也相對變高,軟硬體的效能與防毒性同樣不可忽視。研華微型邊緣智能系統「Ei-52」即具備多I/O埠,內建WISE-DeviceOn軟體具備遠端控制與維護功能,而且整合系統備份Acronis與防毒軟體McAfee,可以快速還原及阻擋惡意程式攻擊,大幅減少設備當機可能導致的產線停擺風險,穩定度高,能滿足半導體對產線資料採集的要求,還能將不同設備機台所產生的資料都轉換為SECS/GEM,再由Ei-52將資料傳送到半導體廠資料庫。


美國半導體行業協會(SIA)調查:若台灣一整年無法製造晶片,全球電子產業的營收將損失近5,000億美元。雖然是2年前的調查,突顯的是台灣半導體產業的重要性,不論是自動化、智動化還是燈塔工廠,台灣半導體廠房的數位化進程唯有加速向前,才能繼續保持全球領先地位。


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