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工研院AI設備預診斷技術 助日月光精準製造
 

【CTIMES/SmartAuto 陳復霞 報導】   2022年05月25日 星期三

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高速、高智慧的檢測技術已成為現代化產線高產能的關鍵,在大數據分析、邊緣運算與人工智慧(AI)協助下,許多半導體業者都從自動化邁向「智動化」,以智慧化提升產能與競爭力。工研院研發「AI人工智慧設備預診斷技術」,已導入全球半導體封測龍頭日月光中壢廠協同合作,提升先進製程精準度與良率,搶攻全球2022年智慧生產與製造龐大商機。

工研院研發「AI人工智慧設備預診斷技術」,可迅速提供最佳參數,提升先進製程精準度與良率。
工研院研發「AI人工智慧設備預診斷技術」,可迅速提供最佳參數,提升先進製程精準度與良率。

由於機器在故障前會存在某些訊號,若能提前掌握設備資訊,更精準掌握並分析龐大數據,就能及時進行設備維護、零件更換甚至人力調度,提高設備稼動率和降低設備維護成本,減少無預警異常造成的損失,產線人員亦不再分身乏術。經濟部工業局副組長呂正欽表示,在智慧工廠的趨勢下,許多半導體廠紛紛採用人工智慧與機器學習協助導入半導體製程,也讓相關技術在半導體製造業扮演要角。工業局在多年前就看到了智慧製造趨勢,積極以智能物聯網次系統發展計畫,協助業者導入物聯網或相關科技,希望能結合臺灣半導體產業與系統業者,成功帶動國內電子產業跨入工業應用的智慧工廠次系統產品開發,進而建構完整的國產化自主元件自給率與IoT產業服務系統,讓生產更有效率更聰明。

工研院電子與光電系統研究所所長張世杰表示,世界半導體貿易統計局(WSTS)預計2021年全球半導體市場,從2020年的6.8%上升到2021年的25.6%,相當於5530億美元市場規模,預估2022年將繼續增長8.8%。臺灣半導體產業的生產技術與品質在全球市場影響力舉足輕重,在智慧工廠趨勢下,工研院的「AI人工智慧設備預診斷技術」,有如產線上的智慧糾察隊,透過演算法進行深度學習,即可在產線直接判讀瑕疵,更可建立一套完整的資料庫,完整解決傳統人為檢查失誤或品質不均問題。該技術可讓時程從30天縮短成1-5天,達到 50%以上,不但可提升半導體製程良率,未來可提升包括頻率元件生產製造廠、多晶模組微小化構裝製程廠、碳化矽晶圓檢測、AiP載板檢測、半導體先進封裝測試檢測等產線彈性化生產,在生產線即時監控與驗證,大幅提升產能與良率,促使產品在試量產階段即可提早上市。工研院攜手產業共同推動產業升級,藉由跨域合作加速產業落地與創新應用,搶攻智慧製造新商機。

2018年日月光宣布AI人工智慧元年啟動,建立第一座智慧工廠,2020年設置全球首座5G mmWave 企業專網智慧工廠,成功打造企業數位轉型,2021年持續投入IAI工業人工智慧平台(Industrial artificial intelligence;IAI),串聯學術研究成果與工業應用,加速全面工廠智能化。在日月光中壢廠凸塊製程廠廠長謝富軒的強力支持下,副部經理連中任與資深工程師王淳郁開始著手策劃與執行專案,現更導入工研院的「AI人工智慧設備預診斷技術」進入高階先進製程,相信可以在既有的基礎下,讓製程更精準有效,讓製程更具彈性與自主性。

關鍵字: AI設備  預診斷  日月光  工研院 
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